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? Was bedeutet ein p-Wert eigentlich genau? Sieben Fehlannahmen, und was der p-Wert tatsächlich aussagt. +
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d Wie groß ist mein Effekt, und ist er bedeutsam? Effektgrößen, kontextbezogen interpretiert. Die einzig sinnvolle Antwort. +
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N Wie viele Probanden brauche ich wirklich? Schätzgenauigkeit, Wurzelgesetz und Simulation statt Daumenregel. +
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π Was ist ein Prior, und ist er nicht zu subjektiv? Wie Vorwissen mathematisch transparent gemacht wird. +
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↻ Wie aktualisiere ich Überzeugungen mit neuen Daten? Das Bayes-Theorem im Detail, Schritt für Schritt nachvollzogen. +
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% Wie formuliere ich „mit 95 % Wahrscheinlichkeit liegt der Wert in …“? Glaubwürdigkeitsintervalle versus Konfidenzintervalle, endlich klar. +
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✦ Was ist p-Hacking, und woran erkenne ich es? Verborgene Freiheitsgrade, falsch-positive Raten bis 61 %. +
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Δ Wann ist eine Stichprobe verzerrt, und was tun? Selektion, Drop-outs, Missings: was systematisch passiert. +
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→ Wie mache ich verlässliche Vorhersagen für neue Daten? Posterior-Predictive: Unsicherheit ehrlich ausgewiesen. +
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≈ Was tun, wenn das Bayes-Integral nicht lösbar ist? MCMC: numerisch approximieren statt analytisch lösen. +
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Wenn keine Frage passt
Hier die zwei klassischen Wege ins Material: entweder über Workshops oder direkt über die Methoden-Seiten.
Strukturiert lernen
Drei Workshops, jeweils im eigenen Tempo. Geführte Veranstaltungen sind in Planung.
Konzepte vertiefen
p-Werte, Effektgrößen, Stichproben und bayesianische Datenanalyse, kompakt erklärt.
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