Forum: Wissenschaft
Wissenschaft absurd: Ein Datensatz - 29 Ergebnisse
Getty Images

Bekommen dunkelhäutige Fußballer häufiger rote Karten als hellhäutige? 29 Forscherteams haben ein und denselben Datensatz ausgewertet - und sind zu ganz unterschiedlichen Ergebnissen gekommen.

Seite 6 von 8
spon-facebook-10000012354 08.10.2015, 21:26
50. Operationale Definitionen in der Physik

Zitat von THINK
"Die operationale Definition versucht, theoretische oder abstrakte Begriffe, die im Grunde nicht direkt messbar sind, durch Zuordnung von Indikatoren messbar zu machen." Wissenschaft = Naturwissenschaft beschäftigt sich ausschließlich mit konkreten Begriffen. Eine operationale Definition hat in der Naturwissenschaft nichts zu suchen, da sie willkürlich ist.
Dies ist leider falsch. Auch in der Physik wird diese Definition verwendet:

a) Operationale Definition: Angabe einer Vorschrift, welche Operationen nötig sind, um eine physikalische Größe wie Länge, Impuls oder Dichte zu messen, samt Festlegung einer Maßeinheit und einer Skala.
b) Mathematische Definition (Zuordnungsdefinition): explizite Definition durch die Angabe einer Definitionsgleichung in mathematischer Darstellung wie p = m für den Impuls oder ρ = m/V für die Dichte.
c) Kontextuelle Definition: Bestimmung der Bedeutung durch die physikalischen Gesetze und Anwendungen, in denen der zu definierende Begriff auftritt. Beispiele sind die Aussagen, daß der Impuls eine Erhaltungsgröße ist, oder daß die Dichte eines Körpers eine Invariante bezüglich seiner Größe darstellt.

Alle drei Aspekte sind notwendige Voraussetzung für eine vollständige Bedeutungsbestimmung physikalischer Größen. Die operationale Definition ist nötig, um Begriffe zu vermeiden, die experimentell nicht realisiert werden können, wie absoluter Raum oder absolute Zeit, während die mathematische Definition die für theoretische Beweise erforderliche Präzision liefert. Einen weiteren Bedeutungsaspekt kann unter Umständen die Rekonstruktion der historischen Entwicklung eines physikalischen Begriffs liefern.

Quelle: http://www.spektrum.de/lexikon/physik/definition/2826

Beitrag melden Antworten / Zitieren
rka001 08.10.2015, 21:51
51.

Zitat von j.vantast
Wer sich diesen Datensatz angesehen hat wird feststellen das darin viele unnütze und irrelevante Daten genannt werden. Entweder war also die Fragestellung in Wirklichkeit deutlich komplexer oder die Daten hätten deutlich reduziert werden können. Denn um die im Artikel genannte Frage zu beantworten benötigt man nur eine Tabelle mit der Hautfarbe der Spieler und die Anzahl der roten Karten, die an die jeweiligen Spieler abgegeben wurden. Dafür reicht eine simple Excel-Tabelle. Auch die 5 Abstufungen bei der Hautfarbe sind unwichtig. Stufe 1+2 werden genauso gleichwertig behandelt wie Stufe 4+5. Stufe 3 wird hälftig auf die beiden Stufen weiss und dunkel verteilt. Warum machen Wissenschaftler die simpelsten Dinge immer so kompliziert?
Hm. Nein. Sie versuchen einen multivariaten Datensatz auf eine univariaten Zusammenhang runterzubrechen, und wollen dabei Variablen ausschliessen, die nicht relevant erscheinen, ohne auf Interaktionen und confounder zu testen.


Das wäre ein wirklich grober Schnitzer.

Ich würde auch mal das positive sehen. 29 Forscherteams haben in ihrer Komplexitität sehr unterschiedliche Verfahren benützt, 20 sind zu ähnlichen Ergebnissen gekommen. Das ist angesicht der Methodenvielfalt gar nicht so schlecht wie man denkt.

Ich bin Ökologe, da findet man in der Literatur von einfachsten paarweisen Rankkorrelationen bis zu völlig abstrakten "Machine Learning" tools auch beliebig viele statistische Verfahren.


@Lieber Reporter: "Failure to reject the null hypothesis" (kA, wie man das auf dt. ausdrücken soll: Das Unvermögen, die Nullhypothese abzulehnen?), also das Fehlen eines Zusammenhangesm kann nicht signifikant sein. Da ist was durcheinander gebracht worden.

Beitrag melden Antworten / Zitieren
rka001 08.10.2015, 22:01
52.

Zitat von Newspeak
"Das Ergebnis jedes Teams ist stark beeinflusst von subjektiven Entscheidungen während der Datenanalyse", konstatieren Silberzahn und Uhlmann. Wenn nur eine der Arbeiten als Studie publiziert worden wäre, hätte man durchaus ein Ergebnis lesen können, das von anderen abweicht. "Das bedeutet, dass man eine einzelne Analyse nicht zu Ernst nehmen sollte", mahnen die Forscher. FALSCH. Wenn man wissenschaftlich korrekt arbeitet, dann werden die subjektiven Entscheidungen in einer Veröffentlichung berichtet. Und zwar so vollständig, daß man die Analyse reproduzieren kann. Sagt sagt noch nichts über die "Wahrheit" aus, oder ob die Schlußfolgerungen "an sich" stimmen, das kann man aber auch nicht unbedingt erwarten. Erwarten kann man aber, daß die Schlußfolgerungen "unter den angegeben Bedingungen" stimmen. Und jeder, der Ahnung hat und vor allem etwas kritisch ist (und SELBST DENKT, ich weiß, das ist ein Luxus heutzutage), der wird darin dann kein Problem sehen. Fazit: Die Studie selbst ist schlecht gemacht, denn wenn ich andere Auswertungsmethoden, z.B. verschiedene statistische Verfahren benutze, dann ist es eben überhaupt nicht überraschend oder unwahrscheinlich, daß ich auch beim selben Datensatz auf andere Ergebnisse komme, wie die Kollegen. Das ist trivial. Fazit 2: Dieses ganze aufgeblasene und sich als Kritik an der Wissenschaft verstehende Gewese ist eine Beleidigung der Intelligenz von den Leuten, die sich wirklich mal Zeit nehmen, über Dinge nachzudenken. Es passt aber gut zur Showveranstaltung Wissenschaft in der Moderne.
Hm.

Ich kann Ihnen für einen beliebigen Datensatz hinreichend viele, unterschiedlich nachvollziehbare Lösungsansätze malen. Reproduzierbarkeit bedeutet nicht Scientabilität.

Deshalb ist Ihr Fazit auch Unsinn. Die Studie ist sehr clever gemacht, denn sie belegt, daß nicht nur die Wahl des Verfahrens Einfluss auf das Ergebnis hat.
Die Teams durften im wissenschaftlichen Rahmen selber auswählen, welche Variablen ins finale Modell aufgenommen wurden.
Das ist wirklich hoch interessant, denn auch dafür gibt es eine Menge Verfahren, wie man Kolinearität ausschliesst und so vorwärts/rückwärtselektiert, daß ein möglichst sparsames Modell dabei entsteht. Und natürlich verbirgt sich hier (neben der Methodenwahl) eine grosse Quelle für human bias.

Ihren Einwand hinsichtlich des Denkvermögen dagegen hätten Sie sich sparen können. Keine Ahnung warum Sie so oft darauf rumreiten...keinen Postdoc bekommen? Lesen Sie das Manuskript, da wird beschrieben, wie die Teams über die Variablenauswahl diskutiert haben. Danach erübrigt sich Ihr Kommentar.

Beitrag melden Antworten / Zitieren
sawn1979 08.10.2015, 22:02
53.

Ich finde die Studiensituation durchaus realistisch. Wer sich einmal mit echten statistischen Problemen beschäftigt hat, weiß, dass experimentelle Daten nur selten so aussehen wie die Beispiele im Statistik-Grundkurs. Mit 5 verschiedenen Abstufungen für die Hautfarbe, und vielleicht noch einer Menge zusätzlicher Daten wie Position, Anzahl der Spiele, etc. ist das ein ganz normaler Datensatz für eine realitätsnahe Studie. Verzerrung der Ergebnisse aufgrund der Vorurteile der Wissenschaftler kann hier natürlich ein Problem sein. In der Realität ist meiner Meinung nach das größere Problem der Wunsch jedes Wissenschaftlers, ein signifikantes und damit zur Veröffentlichung geeignetes Ergebnis zu erhalten. Es ist leicht nachvollziehbar, dass man durch die Wahl der richtigen Variablen und Tests eigentlich immer das gewünschte Ergebnis beschaffen kann. Dies gilt zumindest bei solchen komplexen Datensätzen, wo das Ergebnis nicht ganz eindeutig ist. Genau das ist aber so häufig, dass es eigentlich täglich in der Wissenschaft gemacht wird, wenn auch selten mit voller Absicht.

Beitrag melden Antworten / Zitieren
THINK 08.10.2015, 22:16
54.

Zitat von spon-facebook-10000012354
Dies ist leider falsch. Auch in der Physik wird diese Definition verwendet: a) Operationale Definition: Angabe einer Vorschrift, welche Operationen nötig sind, um eine physikalische Größe wie Länge, Impuls oder Dichte zu messen, samt Festlegung einer Maßeinheit und einer Skala. b) Mathematische Definition (Zuordnungsdefinition): explizite Definition durch die Angabe einer Definitionsgleichung in mathematischer Darstellung wie p = m für den Impuls oder ρ = m/V für die Dichte. c) Kontextuelle Definition: Bestimmung der Bedeutung durch die physikalischen Gesetze und Anwendungen, in denen der zu definierende Begriff auftritt. Beispiele sind die Aussagen, daß der Impuls eine Erhaltungsgröße ist, oder daß die Dichte eines Körpers eine Invariante bezüglich seiner Größe darstellt. Alle drei Aspekte sind notwendige Voraussetzung für eine vollständige Bedeutungsbestimmung physikalischer Größen. Die operationale Definition ist nötig, um Begriffe zu vermeiden, die experimentell nicht realisiert werden können, wie absoluter Raum oder absolute Zeit, während die mathematische Definition die für theoretische Beweise erforderliche Präzision liefert. Einen weiteren Bedeutungsaspekt kann unter Umständen die Rekonstruktion der historischen Entwicklung eines physikalischen Begriffs liefern. Quelle: http://www.spektrum.de/lexikon/physik/definition/2826
Eine operationale Definition spielt in der Physik keine Rolle. Der Begriff wurde zwar von einem Physiker erfunden, ist aber im physikalischen Forschungsbetrieb völlig irrelevant, weil nichtssagend und willkürlich.

Beitrag melden Antworten / Zitieren
halitd 08.10.2015, 22:39
55. Frage immer, wer die Analyse beauftragt hat

Das erklärt, speziell in mathematisch/technisch nicht fassbaren Daten, zu 90% das Ergebnis. Die meisten Analysen haben Zielvorgaben. Oft schon von den Analysten selbst.

Beitrag melden Antworten / Zitieren
Hermes75 09.10.2015, 23:23
56.

Zitat von THINK
Das zeigt nur, dass viele "Forscher" (meist in sozial- und wirtschaftswissenschaftlichen Fächern) unfähig sind, wissenschaftlich zu arbeiten. Häufig sind es nur persönliche Meinungen und keine Hypothesen, die mit fragwürdigen statistischen Methoden scheinbar untermauert werden.
Ob Sie uns bitte - wissenschaft korrekt natürlich - darlegen könnten, wie Sie zu ihrer Aussage gekommen sind? Wissen Sie überhaupt was der Unterschied zwischen einer Meinung und einer Hypothese ist?
Verstehen Sie welche statistischen Methoden in dieser Studie angewendet wurden und warum man mit diesen Methoden zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen kann? Haben Sie schon einmal selbst eine statistische Regressionsanalyse durchgeführt?

Beitrag melden Antworten / Zitieren
awoth 09.10.2015, 23:59
57. Bash, bash!

Weg mit der Wissenschaft, her mit Fußball, Models, Dschungelcamp!

Beitrag melden Antworten / Zitieren
grobian24 09.10.2015, 00:43
58. Umfragen

und Statistiken. ..für jedes Ergebnis die passende Umfrage. Wen wundert das noch. 9 von 10 Deutschen halten Umfragen für unwichtig.

Beitrag melden Antworten / Zitieren
AxelSchudak 09.10.2015, 00:46
59.

Zitat von supergrobi123
Zum Glück arbeitet die Wissenschaft sauberer als die Metawissenschaft. Die Aufgabenstellung ist hochkomplex, schließlich hängt die Wahrscheinlichkeit für eine Rote Karte von eine Unzahl von Bedingungen ab.
Eigentlich gibt es nur zwei erhobene Faktoren: Hautfarbe (dargestellt in 5 Farbabstufungen, die ordinal skaliert sind) und die Anzahl der Karten in jeder Stufe - vereinfacht also: Hautfarbe - Karte

Dann kann man untersuchen, ob es einen signifikanten Zusammenhang von H zu K gibt.

Kann man diesen nachweisen, darf man spekulieren ob H->K, K->H oder EA -> H und EA -> K gilt, wobei EA für "Etwas anderes" steht - und alle drei Möglichkeiten auch parallel existieren können. EA wäre z.B. Rassismus der Schiedsrichter oder Fairness der Spieler - oder auch die Liga in der sie spielen sowie die dortige Kartenhäufigkeit, etc...
Dieser zweite Teil besteht im wesentlichen aus (wohlüberlegten) Spekulationen, wird aber in der Regel als Ergebnis der Studie verkauft.

Beitrag melden Antworten / Zitieren
Seite 6 von 8