buchspektrum Internet-Buchhandlung

Neuerscheinungen 2019

Stand: 2020-02-01
Schnellsuche
ISBN/Stichwort/Autor
Herderstraße 10
10625 Berlin
Tel.: 030 315 714 16
Fax 030 315 714 14
info@buchspektrum.de

Rebecca Kluge, Florian Meinfelder (Beteiligte)

Bad Science


Die dunkle Seite der Statistik
2019. 220 S. 240 mm
Verlag/Jahr: VAHLEN 2019
ISBN: 3-8006-6028-8 (3800660288)
Neue ISBN: 978-3-8006-6028-5 (9783800660285)

Preis und Lieferzeit: Bitte klicken


Vorteile
- Probleme der klassischen Statistik und sich daraus ergebende Manipulationsmöglichkeiten erkennen
- Ursachenbeleuchtung, Beiträge zu aktuellen und prominenten Fällen (z.B. Glyphosat, Coca Cola)
Zum Werk
"Schokolade macht schlank" - Mit dieser Schlagzeile wurde im März 2015 ein regelrechter Medienhype ausgelöst. Die Ergebnisse einer angeblich wissenschaftlichen Studie sollten gezeigt haben, dass Schokolade beim Abnehmen hilft. Erst im Mai outeten die Autoren der Studie die Ergebnisse als Fake und stellten so unzählige Journalisten und Leser bloß, die dieser Meldung auf den Leim gegangen waren. Als Gründe für ihre doch recht provokante Vorgehensweise nannten die Autoren Onneken und Löbl, beide Journalisten und keine Gesundheitswissenschaftler, die fehlende Sensibilität bei der Auseinandersetzung mit angeblich sauberen wissenschaftlichen Ergebnissen. Dass der Bereich der "Bad Science" kein zu unterschätzender Bereich in wissenschaftlichen Publikationen ist, wird im Buch "Die dunkle Seite der Statistik" deutlich, wenn prominente, aber wissenschaftlich zu hinterfragende Studien vorgestellt werden. Dabei wird einleitend die Frage geklärt, was alles als "Bad Science" verstanden werden kann, warum sie betrieben wird und wie sie in der Praxis zu finden ist. Es wird deutlich, dass Studien mit positiven Ergebnissen eine höhere Relevanz besitzen, welche vor allem durch die Medienpräsenz erklärt werden kann. Im Buch wird deshalb erklärt, welche Grenzen psychologische Studien mit meist sehr kleinem und zu homogenem Stichprobenumfang haben, wo die klassische Statistik mit Hypothesentests und der Interpretation von p-Werten an ihre Grenzen stößt und welches Potenzial die bayesianische Herangehensweise dabei hat.
Zielgruppe
Wissenschaftler und Praktiker, die mit statistischen Berechnungen zu tun haben.