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#01: Datenwissenschaften und Statistik. Gegner, Partner, Zwillinge, …?
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#02: Maschinelles Lernen. Alter Wein in neuen Flaschen … oder tatsächlich ein Energy-Drink?
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#03: Mysteriöse Muster … erkennen oder (und) erklären?
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#04: Modelle. Spielzeug oder (notwendiges) Werkzeug?
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#05: Viel hilft viel? Wie Heterogenität und Fallzahl die (Un-)Sicherheit von Aussagen beeinflussen.
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#06: Der P-Wert. oder: Gibt es in der Statistik „alternative Fakten“?
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#07: Alles ist relativ! Wirklich? Über den Einsatz absoluter und relativer Größen.
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#08: Unsicherheiten vermessen. Die Bedeutung von Wahrscheinlichkeitsaussagen.
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#09: Signifikant oder nicht signifikant? Alles eine Frage der Perspektive!
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#10: Vorsicht Korrelation! Warum Zusammenhänge nicht zwingend ursächlich sind.
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#11: Auch ein blindes Huhn findet mal ein Korn. Falsch signifikante Resultate im Kontext des multiplen Testens.
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#12: Der mittlere Patient. Wie kommuniziere ich statistische Resultate?
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