p - hacking und die Verfälschung statistischer Ergebnisse Verbesserungsprozesse hinsichtlich Prozessbewertungen

Die Signifikanz einer statistischen Aussage wird mit p bezeichnet, als probabilistische Größe. Es gibt Kritik an der Aussagekraft des p-Wertes dahin, dass er in der Statistik mitunter dahingehend missbraucht wird, dass Effektgrößen bewusst verfälscht werden. Dieser Missbrauch äußert sich darin, dass...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Hellwig, Marcus
Format: eBook
Language:German
Published: Berlin, Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 2024, 2024
Edition:1st ed. 2024
Series:essentials
Subjects:
Online Access:
Collection: Springer eBooks 2005- - Collection details see MPG.ReNa
Description
Summary:Die Signifikanz einer statistischen Aussage wird mit p bezeichnet, als probabilistische Größe. Es gibt Kritik an der Aussagekraft des p-Wertes dahin, dass er in der Statistik mitunter dahingehend missbraucht wird, dass Effektgrößen bewusst verfälscht werden. Dieser Missbrauch äußert sich darin, dass an der an der Größe und Auswahl einer Datenmenge solange manipuliert wird, bis die erwünschten Parameter erreicht werden. Diese Tätigkeit wird mit - p – hacking bezeichnet. Dieses essential widmet sich der Aufklärung. Der Inhalt Mangelhafte Behandlung statistischer Daten führt zu mangelhafter Beurteilung von Prozessen Mangelhafte Bereitstellung maßgeblicher Stichproben führen zu Falschaussagen zur Signifikanz und Konfidenz Die vollumfängliche Bereitstellung von Daten - dazu gehören auch sogenannte "Ausreißer"- ermöglicht einen Blick in die Dynamik der Prozessqualität Eine dynamische Prozessspezifikation erfordert eine probabilistische Betrachtung, die derselben Rechnung trägt Die Zielgruppen Statistiker Psychologen Der Autor Marcus Hellwig ist Qualitätsmanager gemäß Qualifizierung durch Deutsche Gesellschaft für Qualität DGQ und Fachbuchautor
Physical Description:XIII, 91 S. 64 Abb online resource
ISBN:9783662687857