DatenDurchblick - Denn Zahlen gehen uns alle an.

Katharina Schüller: https://www.katharinaschueller.de/

Irit Nachtigall: https://de.linkedin.com/in/irit-nachtigall-univ-prof-dr-10958a75

In dieser Episode sprechen Katharina und Irit über den aktuellen Hype in der wissenschaftlichen Community rund um Zucker und seine Auswirkungen. Außerdem erklären sie die Schwierigkeiten, die bei der statistischen Auswertung der Studien auftreten können.

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Heute beleuchten wir die unverzichtbare Rolle von Statistikern bei Umfragen. Wir erklären, warum ihre Expertise entscheidend ist und welche Auswirkungen es hat, wenn man die Personen berücksichtigt, die nicht geantwortet haben. Erfahre, wie diese Faktoren die Qualität und Aussagekraft von Umfrageergebnissen beeinflussen.

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Was ist besser - FFP2 Maske oder Mundnasenschutz? Das hat eine Studie versucht zu belegen und hat dabei äußerst fragwürdige Schlüsse gezogen. Irit und Katharina klären darüber auf wieso dieser Studie mit höchster Vorsicht zu genießen ist und warum saubere Arbeit mit Daten wichtig ist.

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In der heutigen Folge geht's um die Wurst - genauer gesagt um die Un-Statistik vor zwei Jahren auf dem Münchner Oktoberfest. Es wurden unglaublich viele vegane Würste gegessen, ob das alles so stimmt und warum man genau hinschauen muss, hört ihr in der Folge.

Heute geht es um die neue Unstatsitik von Katharina Schüller zu den Demenzfällen in Bayern. Und dass es sich bei der zugrunde liegenden Statistik eher um eine grobe Schätzung handelt, die viele wichtige Punkte außer Acht lässt.

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Irit und Katharina reden heute über die Schwierigkeiten die beim Erheben von Todesfallstatistiken im Kontext verschiedener Sportarten entstehen.

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Wir sprechen über eine Studie, die anders ist, weil sie über Unsicherheit spricht und nicht über Sicherheit, 

die sich ja manchmal gar nicht so sehr sicher gibt. Vor allem, wenn es um Modellierungen geht, die ja gewisse Annahmen zur Grundlage haben, 

diese aber das Ergebnis erheblich beeinflussen. Und warum es so cool ist das mal darzustellen, was passiert, wenn man für Modellierungen die Annahmen verändert. 

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