Tiefere statistische Konzepte verstehen und richtig einordnen
• 1 Std.• 14:00 bis 15:00 Uhr • webinar • Kostenfrei •
Unser kostenfreies Applied Data Literacy Webinar richtet sich an alle, die Daten nicht nur lesen, sondern statistische Aussagen auch fundiert einordnen und kritisch bewerten wollen.
In Modul 5 geht es um zentrale statistische Konzepte, die im Alltag von Datenprojekten, Analysen und AI-Anwendungen immer wieder eine Rolle spielen. Du lernst, wie sich Korrelation und Kausalität unterscheiden, was Signifikanz und p-Werte tatsächlich aussagen und warum Modellierung, Bias und Interpretierbarkeit entscheidend sind, wenn aus Daten belastbare Schlüsse entstehen sollen. Damit bekommst Du ein solides Fundament, um statistische Aussagen realistischer zu bewerten und methodische Fallstricke früher zu erkennen.
Das erwartet Dich im Statistische Konzepte Webinar (Modul 5)
1. Warum Korrelation noch keine Kausalität ist
Im Webinar schauen wir auf Scheinkorrelationen, umgekehrte Kausalität und das Confounder-Problem und zeigen, warum statistische Zusammenhänge ohne Theorie schnell in die Irre führen können.
• Was Du lernst: Wie Du Korrelationen richtig einordnest und warum Drittvariablen und Kontext für belastbare Aussagen entscheidend sind.
• Dein Vorteil: Du kannst vermeintlich eindeutige Datenmuster kritischer bewerten und vorschnelle Schlussfolgerungen vermeiden.
2. Was Signifikanz und p-Werte wirklich bedeuten
Wir erklären die Logik von Nullhypothese, Alternativhypothese, Alpha-Niveau und p-Wert und machen deutlich, was ein signifikanter Befund tatsächlich aussagt und was eben nicht.
• Was Du lernst: Wie Hypothesentests aufgebaut sind und warum ein p-Wert nicht die Wahrscheinlichkeit einer wahren Hypothese ausdrückt.
• Dein Vorteil: Du kannst statistische Ergebnisse realistischer einordnen und vermeidest typische Fehlinterpretationen in Reports und Studien.
3. Welche Risiken bei Datenanalyse und Modellierung entstehen
Wir schauen auf Overfitting, Underfitting, Sampling Bias und die Frage, warum statistisch saubere Rechnungen auf einer schlechten Datenbasis trotzdem zu falschen Entscheidungen führen können.
• Was Du lernst: Welche typischen methodischen Schwächen in Modellen und Datensätzen auftreten und wie Du sie erkennst.
• Dein Vorteil: Du bewertest Analyseergebnisse nach Präzision, Qualität, Belastbarkeit und Verallgemeinerbarkeit.
4. Warum Interpretierbarkeit genauso wichtig sein kann wie Genauigkeit
Wir erläutern, warum Black-Box-Modelle nicht in jedem Kontext sinnvoll sind und weshalb Erklärbarkeit in regulierten oder sensiblen Bereichen oft wichtiger ist als ein kleiner Genauigkeitsgewinn.
• Was Du lernst: Warum Interpretierbarkeit ein zentrales Kriterium für den sinnvollen Einsatz von Modellen sein kann.
• Dein Vorteil: Du kannst besser einschätzen, wann ein Modell fachlich, regulatorisch oder organisatorisch wirklich tragfähig ist.
Das nimmst Du aus der Session mit:
• Du verstehst, warum Korrelation nicht automatisch Kausalität bedeutet.
• Du kannst Signifikanz, p-Werte und Hypothesentests fundierter einordnen.
• Du erkennst typische Risiken wie Confounder, Overfitting, Sampling Bias oder p-Hacking schneller.
• Du weißt, worauf es bei der Bewertung von Modellen und statistischen Aussagen wirklich ankommt.
• Du bekommst ein klareres Verständnis dafür, wann Datenanalysen belastbar sind und wann Vorsicht geboten ist.
Steckbrief zum Webinar
Zielgruppe: Projektverantwortliche, Fachbereiche, Analyst, Entscheider und alle, die statistische Aussagen in Datenprojekten, Reports oder AI-Kontexten besser verstehen und kritisch bewerten möchten.
Vorkenntnisse: Keine tiefen Statistikkenntnisse erforderlich. Ein grundlegendes Interesse an Daten und deren Einordnung genügt.
Format: Kompakt, praxisnah und interaktiv per Zoom.
Bereit, statistische Konzepte sicherer anzuwenden?
Kostenfrei teilnehmen und lernen, wie statistische Ergebnisse realistischer bewertet und typische Fehlinterpretationen vermieden werden.
