Zum Inhalt

Methodik & Dokumentation

Diese Seite dokumentiert, wie die Workshops und Methoden-Inhalte entstehen, auf welchen Standards sie beruhen und wie wir Änderungen nachvollziehbar halten. Sie dient zugleich als Nachweis der wissenschaftlichen Sorgfalt gegenüber Förderern und Kooperationen.

Didaktischer Aufbau

Die drei Workshops folgen einer bewussten Reihenfolge vom Problem zur Lösung:

  1. Beyond Significance klärt, warum der p-Wert allein keine Aussage über Bedeutsamkeit trifft, und stellt Effektgrößen in den Mittelpunkt.
  2. Repräsentativität & Stichprobengröße behandelt, wie verlässlich eine Stichprobe auf die Population verallgemeinert, und macht Verzerrung und Präzision greifbar.
  3. Denke Bayesianisch vertieft die bayesianische Alternative: Vorwissen, Aktualisierung und Wahrscheinlichkeitsaussagen über Hypothesen.

Ein durchgängiges Beispiel (das fiktive SmartRail-Szenario der Deutschen Bahn) zieht sich durch alle Kapitel, damit Methoden an einem konkreten Anwendungsfall sichtbar werden.

Methodische Grundlagen

Die Inhalte orientieren sich an etablierten Standards der Methodenreform:

  • ASA-Statement zur Interpretation von p-Werten (Wasserstein & Lazar, 2016)
  • Empfehlungen zu Effektgrößen und deren Berichterstattung (APA-Richtlinien)
  • Open-Science-Praktiken: Präregistrierung, offene Daten, offener Code
  • Bayesianische Inferenz nach McElreath sowie etablierte Lehrbücher der Bayes-Statistik

Eine kuratierte Quellenauswahl findest du unter Literatur und Journals.

Technische Umsetzung

  • Die Hub-Seite basiert auf MkDocs Material.
  • Die Workshops sind in Quarto geschrieben und laufen als interaktive Browser-Apps über Shinylive (Python im Browser), ohne Installation.
  • Statistische Beispiele werden mit offener Software (JASP, Jamovi, R/brms, PyMC) gerechnet und sind dadurch reproduzierbar.

Einsatz von KI-Werkzeugen

Bei der Erstellung dieser Website und der Workshop-Materialien haben wir KI-gestützte Werkzeuge (große Sprachmodelle) unterstützend eingesetzt: für Textentwürfe und redaktionelle Überarbeitung, für Code der interaktiven Beispiele und als Recherchehilfe. Der Rahmen dafür:

  • Die fachliche Verantwortung für alle Inhalte liegt bei den unter Team genannten Personen.
  • Texte und Code werden vor der Veröffentlichung fachlich geprüft und freigegeben.
  • Methodische Aussagen und Quellenangaben gleichen wir gegen die Primärliteratur ab.
  • Zahlen, Simulationen und statistische Ergebnisse stammen nicht aus Sprachmodellen, sondern aus der oben genannten offenen und reproduzierbaren Software.

Versionierung und Reproduzierbarkeit

Sämtliche Inhalte werden in öffentlichen Git-Repositorys versioniert. Jede Änderung ist über die Commit-Historie nachvollziehbar. Die Quell-Repositorys:

Änderungshistorie

Inhaltliche Meilensteine halten wir hier fest. Detaillierte Änderungen stehen in der Commit-Historie der Repositorys.

Datum Änderung
09/2026 Transparenzhinweis zum Einsatz KI-gestützter Werkzeuge ergänzt
2026 Projektstart, Aufbau der Hub-Seite und der drei Workshops

Fehler und Feedback

Hinweise auf inhaltliche oder methodische Fehler sind ausdrücklich erwünscht. Melde sie per E-Mail an Thomas.Schaefer@hmu-erfurt.de oder als GitHub Issue. Siehe auch die Nutzungshinweise.