datenSPRECHstunde Ingo Röder, Anne Röhle, Stephan Wiegand

Beim Begriff Statistik denken viele an langweilige Zahlenkolonnen oder unverständliche Grafiken. Hingegen verspricht „Data Science“ (übersetzt: Datenwissenschaften) Innovation und Modernität durch die Anwendung digitaler Methoden im Bereich der Datenanalytik. Aber was bedeuten diese Begriffe wirklich und in welcher Beziehung stehen sie zueinander? Genau dies diskutieren wir in dieser Folge.

In dieser Folge sprechen wir über einen Begriff, denn man heutzutage sehr häufig hört: "Maschinelles Lernen". Oftmals wird dieser auch im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz verwendet. Aber was ist „Maschinelles Lernen" eigentlich und was hat es mit künstlicher Intelligenz und mit Statistik zu tun? Genau das versuchen wir in unserem Gespräch herauszufinden.

Aufbauend auf Folge 2, beschäftigt sich diese Folge noch einmal mit maschinellen Lernverfahren. Wir diskutieren u. a. die Stärken dieser Methodenklasse wir erläutern, warum maschinelles Lernen klassische Verfahren der Datenanalytik nicht vollständig ersetzen kann.

Modelle sind Werkzeuge, die durch Vereinfachung und Abstraktion in unterschiedlicher Weise dazu beitragen, die Realität besser zu verstehen und Vorhersagen zu treffen. In dieser Folge sehen wir uns Stärken und Schwächen von Modellen und Modellierungen an und erläutern, warum und wie man diese im wissenschaftlichen Kontext einsetzen kann bzw. sollte.

Die Zuverlässigkeit von datenbasierten Aussagen hängt unter anderem von Anzahl, Auswahl und Variabilität der verwendeten Daten ab. In dieser Folge diskutieren wir, wir man mit Hilfe statistischer Methoden diese Zuverlässigkeit beschreiben und quantifizieren kann.

Wir klären in dieser Folge den Begriff des "P-Wertes“ und diskutieren, warum statistische Signifikanz kein absolutes Maß ist. Zudem erläutern wir, weshalb statistische Signifikanz nur gemeinsam mit der zur prüfenden Hypothese und einem vorab als sinnvoll angesehenem Fehlerniveau korrekt interpretiert werden kann.