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PODCAST

datenSPRECHstunde

Ingo Röder, Anne Röhle, Stephan Wiegand

Die datenSPRECHstunde ist ein Podcast für alle, die Statistik und Statistiken besser verstehen und sich nicht vom Datenwirrwarr hinters Licht führen lassen wollen. Im Zwiegespräch hierzu: die Ärztin, Anne Röhle, und der Mathematiker und Professor für medizinische Biometrie und Statistik, Ingo Röder. Beide arbeiten an der Medizinischen Fakultät der TU Dresden. Das Anliegen dieses Podcasts ist es, Studierenden (der Medizin, aber auch anderer Fächer) zu helfen, ihr Wissen zu festigen und zu ergänzen

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All Episodes

00:20:50

#14: Vorsicht - Hazard! Wovor man sich bei...

datenSPRECHstunde ·

2025/06/25

Überlebenswahrscheinlichkeit und Sterberisiko sind zwei - u.a. im Bereich der Onkologie - oft verwendete Begriffe, die benutzt werden, um Therapien lebensbedrohlicher Erkrankungen zu beschreiben und zu vergleichen. Um an dieser Stelle Missverständnisse zu vermeiden sowie um klar und verständlich kommunizieren zu können, ist es nötig, diese Begriffe zu kennen und ihre unterschiedliche Bedeutung verstanden zu haben. In Podcast-Folge Nr. 14 sehen wir uns diese Thematik etwas näher an und erläutern in

de

00:15:37

#13: Die Zeit ist reif … für ein paar Gedanken zur...

datenSPRECHstunde ·

2025/06/25

Folge 13 beschäftigt sich mit mit einer speziellen Art von Daten, nämlich: Überlebens-oder Ereigniszeitdaten. Diese haben einige Besonderheiten, die dazu führen, dass man für diese Art von Daten spezielle Analyseverfahren entwickelt hat. Was diese Besonderheiten sind und wie man damit umgeht, genau das ist Thema dieser datenSPRECHstunde.

de

00:19:46

#12: Der mittlere Patient. Wie kommuniziere ich...

datenSPRECHstunde ·

2024/04/05

In Folge 12 diskutieren wir darüber, ob und wie man Studienresultate, die oftmals das mittlere Verhalten einer Population beschreiben, auf einzelne Individuen beziehen kann. Wir erläutern dabei, dass „die mittlere Person“ im Allgemeinen nicht existiert, da das Populationsmittel nur ein theoretisches Modell ist, welches aber für den Evidenz- und Erkenntnisgewinn dennoch sehr wichtig sein kann.

de

00:16:22

#11: Auch ein blindes Huhn findet mal ein Korn....

datenSPRECHstunde ·

2024/04/05

Die Untersuchung vieler verschiedener Zielgrößen mithilfe statistischer Tests erscheint manchmal als eine geeignete Strategie, Studiendaten effektiv auszunutzen. In dieser Folge erläutern wir, warum eine solche multiple Testanwendung die Gefahr falsch signifikanter Ergebnisse erheblich erhöht. Zudem diskutieren wir Möglichkeiten, das Risiko von Fehlinterpretationen dennoch zu begrenzen.

de

00:19:58

#10: Vorsicht Korrelation! Warum Zusammenhänge nicht...

datenSPRECHstunde ·

2024/04/05

In Folge 10 hinterfragen wir die statistischen Analyse von Zusammenhängen. Wir erklären, warum Korrelation nicht mit Kausalität gleichgesetzt werden darf und warum eine inhaltliche Diskussion statistisch nachgewiesener Zusammenhänge auf jeden Fall geboten ist.

de

00:20:26

#09: Signifikant oder nicht signifikant? Alles eine...

datenSPRECHstunde ·

2024/04/05

Statistische Signifikanz wird regelmäßig - allerdings fälschlicher Weise - mit inhaltlicher Relevanz verwechselt. Wir erklären in dieser Folge, warum statistische Signifikanz nicht mit inhaltlicher Relevanz gleichgesetzt werden darf. Zudem gehen wir darauf ein, warum statistische Signifikanz zwar ein methodisches Werkzeug zur Bewertung wissenschaftlicher Hypothesen, aber per se kein Maß für die Existenz oder die Größe von Effekten ist.

de

00:20:02

#08: Unsicherheiten vermessen. Die Bedeutung von...

datenSPRECHstunde ·

2024/04/05

In dieser Folge reden wir über verschiedene Möglichkeiten, Wahrscheinlichkeiten zu interpretieren. Weiterhin sehen wir auf sogenannte bedingte Wahrscheinlichkeiten und diskutieren ihre Bedeutung, wenn Aussagen auf Teilpopulation zu beziehen sind.

de

00:13:44

#07: Alles ist relativ! Wirklich? Über den Einsatz...

datenSPRECHstunde ·

2024/04/05

Warum sollte man - wenn möglich - immer sowohl absolute als auch relative Angaben machen? Und warum ist der Kontext der jeweiligen Situation so wichtig, um Häufigkeits- oder Risikoangaben korrekt beurteilen zu können? Diese und ähnliche Fragen stehen im Mittelpunkt von Folge 7.

de

00:18:09

#06: Der P-Wert. oder: Gibt es in der Statistik...

datenSPRECHstunde ·

2024/04/05

Wir klären in dieser Folge den Begriff des "P-Wertes“ und diskutieren, warum statistische Signifikanz kein absolutes Maß ist. Zudem erläutern wir, weshalb statistische Signifikanz nur gemeinsam mit der zur prüfenden Hypothese und einem vorab als sinnvoll angesehenem Fehlerniveau korrekt interpretiert werden kann.

de

00:20:39

#05: Viel hilft viel? Wie Heterogenität und Fallzahl...

datenSPRECHstunde ·

2024/04/05

Die Zuverlässigkeit von datenbasierten Aussagen hängt unter anderem von Anzahl, Auswahl und Variabilität der verwendeten Daten ab. In dieser Folge diskutieren wir, wir man mit Hilfe statistischer Methoden diese Zuverlässigkeit beschreiben und quantifizieren kann.

de

00:20:10

#04: Modelle. Spielzeug oder (notwendiges) Werkzeug?

datenSPRECHstunde ·

2024/04/05

Modelle sind Werkzeuge, die durch Vereinfachung und Abstraktion in unterschiedlicher Weise dazu beitragen, die Realität besser zu verstehen und Vorhersagen zu treffen. In dieser Folge sehen wir uns Stärken und Schwächen von Modellen und Modellierungen an und erläutern, warum und wie man diese im wissenschaftlichen Kontext einsetzen kann bzw. sollte.

de

00:12:51

#03: Mysteriöse Muster … erkennen oder (und) erklären?

datenSPRECHstunde ·

2024/04/05

Aufbauend auf Folge 2, beschäftigt sich diese Folge noch einmal mit maschinellen Lernverfahren. Wir diskutieren u. a. die Stärken dieser Methodenklasse wir erläutern, warum maschinelles Lernen klassische Verfahren der Datenanalytik nicht vollständig ersetzen kann.

de

00:17:46

#02: Maschinelles Lernen. Alter Wein in neuen...

datenSPRECHstunde ·

2024/04/05

In dieser Folge sprechen wir über einen Begriff, denn man heutzutage sehr häufig hört: "Maschinelles Lernen". Oftmals wird dieser auch im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz verwendet. Aber was ist „Maschinelles Lernen" eigentlich und was hat es mit künstlicher Intelligenz und mit Statistik zu tun? Genau das versuchen wir in unserem Gespräch herauszufinden.

de

00:15:14

#01: Datenwissenschaften und Statistik. Gegner,...

datenSPRECHstunde ·

2024/04/05

Beim Begriff Statistik denken viele an langweilige Zahlenkolonnen oder unverständliche Grafiken. Hingegen verspricht „Data Science“ (übersetzt: Datenwissenschaften) Innovation und Modernität durch die Anwendung digitaler Methoden im Bereich der Datenanalytik. Aber was bedeuten diese Begriffe wirklich und in welcher Beziehung stehen sie zueinander? Genau dies diskutieren wir in dieser Folge.

de

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