Methoden
Drei zentrale Forschungsfragen, drei methodische Säulen, und eine kritische Diagnose dessen, was schiefläuft, wenn diese Fragen mit dem falschen Werkzeug beantwortet werden.
Probleme des p-Werts
Sieben verbreitete Fehlannahmen, ihre praktischen Konsequenzen, und warum „signifikant" nicht „bedeutsam" heißt.
Effekte & Effektgrößen
Die direkte Antwort auf „Wie groß?": Cohen's d, Hedges' g, η² und Co.
NStichproben & Präzision
Wie verlässlich ist die Schätzung? Repräsentativität, Drop-outs, Simulation.
∫Bayesianische Datenanalyse
Wahrscheinlichkeitsaussagen für Hypothesen, Bayes-Faktoren, Posterior-Verteilungen und sequenzielles Updating: die kohärente Antwort auf alle drei Fragen.
Die drei zentralen Fragen
Praktisch jede empirische Studie versucht, eine dieser drei Fragen zu beantworten. Der klassische Signifikanztest beantwortet keine davon vollständig.
Gibt es einen Effekt, und wie groß?
Antwort: Effektgrößen. → Mehr lesen
Wie verlässlich ist die Schätzung?
Antwort: Stichprobenqualität. → Mehr lesen
Was sagen die Daten über die Hypothese?
Antwort: Bayesianische Analyse. → Mehr lesen
Alternative Einstiege
Themenzentriert starten
Wähle eine konkrete Frage und springe direkt ins passende Workshop-Kapitel, ohne Umweg über die Methoden-Theorie.
Strukturiert lernen
Drei Workshops mit interaktiven Beispielen. Im eigenen Tempo kostenfrei, geführte Variante in Planung.
Aus dem Vollantrag
„Das übergeordnete Ziel ist, zu zeigen und zu erklären, dass der Signifikanztest für die Beurteilung der Evidenz von Forschungsergebnissen ungeeignet ist und dass wesentlich bessere Alternativen zur Verfügung stehen."