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...
Erscheint am 14.06.2024
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Klappentext zu „p - hacking und die Verfälschung statistischer Ergebnisse “
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.Inhaltsverzeichnis zu „p - hacking und die Verfälschung statistischer Ergebnisse “
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.Autoren-Porträt von Marcus Hellwig
Marcus Hellwig ist Qualitätsmanager gemäss Qualifizierung durch Deutsche Gesellschaft für Qualität DGQ und Fachbuchautor.
Bibliographische Angaben
- Autor: Marcus Hellwig
- 2024, 1. Aufl. 2024, XIII, 91 Seiten, 71 farbige Abbildungen, 59 Abbildungen, Masse: 14,8 x 21 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Springer, Berlin
- ISBN-10: 3662687844
- ISBN-13: 9783662687840
- Erscheinungsdatum: 14.06.2024
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