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PODCAST

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun

Der Methodenkompass

Empirisch denken ist eine Podcast-Reihe über wissenschaftliches Arbeiten in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften – verständlich, kritisch und anhand vieler Beispiele. Im Mittelpunkt stehen Forschungsfragen, Hypothesen, Daten, Modelle, Kausalität, Regression, Fragebögen, Textanalyse, Repräsentativität und typische Denkfehler. Der Podcast richtet sich an alle, die empirische Forschung nicht nur anwenden, sondern wirklich verstehen wollen. Basierend auf meiner 15-jährigen Arbeit an der

science social sciences

All Episodes

00:02:44

Folge 52: Stratifizierung — wenn Stichproben mehrere...

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/08

Heute geht es um Stratifizierung.Stratifizierung bedeutet:Eine Stichprobe besteht aus unterschiedlichen Schichten oder Gruppen.

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00:02:56

Folge 55: Effektstärke — wie groß ist der Effekt...

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/08

Signifikanz sagt uns, ob ein Ergebnis statistisch auffällig ist.Effektstärke sagt uns, wie groß ein Effekt ist.Das ist ein entscheidender Unterschied.

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00:02:33

Folge 47: Warum dieselben Koeffizienten...

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/01

Manchmal liefern unterschiedliche Programme oder Verfahren sehr ähnliche Regressionskoeffizienten.Aber die p-Werte unterscheiden sich.

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00:02:13

Folge 50: Was Residuen über ein Modell verraten

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/01

Residuen sind die Teile des Kriteriums, die vom Modell nicht erklärt werden.

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00:02:42

Folge 46: Wie gut ist ein Modell?

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/01

Ein gutes Modell erklärt nicht nur viel.Es erklärt ausreichend viel mit angemessener Komplexität.

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00:01:00

Folge 49: Erst das Modell, dann die Koeffizienten

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/01

Der erste Blick gilt R-Quadrat.Wie viel Varianz des Kriteriums erklärt das Modell?Dann folgt die Modellsignifikanz.Leistet das Modell insgesamt einen statistisch bedeutsamen Erklärungsbeitrag?

de-de

00:02:44

Folge 48: Wann lineare Regression sinnvoll ist

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/09/01

Lineare Regression ist kein automatisches Analysewerkzeug.Sie verlangt eine passende abhängige Variable, sinnvolle Prädiktoren, ausreichende Daten und ein theoretisch begründetes Modell.

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00:02:29

Folge 41: Warum ein signifikanter Zusammenhang...

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/08/25

Die Hypothese lautet:"Bildung lohnt sich, weil sie zu höherem Gehalt führt."

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00:03:05

Folge 45: Response Surface Analysis — und die Grenze...

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/08/25

Und ist der Zusammenhang linear oder gekrümmt?RSA erweitert das Interaktionsmodell um quadratische Terme:X Quadrat und Z Quadrat.Dadurch lassen sich nichtlineare Muster abbilden.Mathematisch hängt das mit der quadrierten Differenz zwischen X und Z zusammen.

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00:02:33

Folge 42: Wenn Bildung je nach Alter anders wirkt

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/08/25

Bildung hat einen positiven Effekt auf Gehalt.Alter hat ebenfalls einen positiven Effekt auf Gehalt.

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00:02:52

Folge 43: Kohorteneffekte — wenn Gruppen nicht...

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/08/25

Jüngere und ältere Menschen sind nicht einfach dieselben Personen zu unterschiedlichen Zeitpunkten.Sie gehören oft zu unterschiedlichen Generationen.

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00:02:54

Folge 44: Alignment und Misalignment — wenn Passung...

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/08/25

Alignment bedeutet Passung.Zwei Faktoren sind ähnlich ausgerichtet.Zum Beispiel:Ein Unternehmen investiert stark in digitale Technologien und hat zugleich eine starke unternehmerische Orientierung.Oder:Ein Unternehmen investiert wenig und verfolgt auch keine starke unternehmerische Orientierung.In beiden Fällen besteht eine Art Symmetrie.Misalignment bedeutet dagegen fehlende Passung.

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00:02:29

Folge 37: Ursachen von Effekten oder Effekte von...

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/08/20

Heute geht es um zwei unterschiedliche Denkbewegungen.Judea Pearl unterscheidet zwischen den Effekten von Ursachen und den Ursachen von Effekten.

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00:02:51

Folge 39: Fork, Chain, Collider — die Grammatik...

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/08/20

In der letzten Folge ging es um Ursachen als Teil von Kombinationen.Heute geht es um die Struktur kausaler Modelle.Wenn wir drei Variablen betrachten, zum Beispiel X, Y und Z, können unterschiedliche Abhängigkeitsstrukturen entstehen.

de-de

00:02:43

Folge 38: Warum Ursachen selten allein kommen

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/08/20

Heute geht es um die Frage:Wann ist etwas eigentlich eine Ursache?In vielen Fällen suchen wir nach einer einzelnen Ursache.Aber soziale und wirtschaftliche Wirklichkeit funktioniert selten monokausal.

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00:02:53

Folge 40: Warum Zahlen nicht für sich selbst sprechen

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/08/20

Die wichtigste Lehre bleibt:Quantitative Ergebnisse verlangen immer nach qualitativer Interpretation.

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00:02:45

Folge 36: Warum hinter kausaler Inferenz ein...

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/08/20

Heute geht es um eine grundsätzliche Frage:Was bedeutet es eigentlich, kausale Beziehungen zu überprüfen?

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00:02:53

Folge 35: Nicht jede zusätzliche Variable hilft

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/08/11

Ein Regressionskoeffizient ist keine feste Eigenschaft. Er entsteht immer im Kontext des gesamten Modells.

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00:03:00

Folge 34: Indirekte Effekte ohne Gesamteffekt?

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/08/11

Indirekte Effekte ohne sichtbaren Gesamteffekt sind nicht unmöglich. Aber sie brauchen besonders starke theoretische und methodische Begründung.

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00:02:40

Folge 33: Mediation — wenn Wirkung über Umwege entsteht

Empirisch denken — damit wir wissen, was wir tun ·

2026/08/06

Mediation macht Mechanismen sichtbar. Aber sie ersetzt keine saubere kausale Begründung.

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