Zum Jahresabschluss gibt es beim DatenDurchblick eine Weihnachtsfolge. Aber diesmal geht es nicht um Daten und welche Studien es zu Weihnachten gibt. Sondern es geht darum, was sich ab nächsten Jahr beim DatenDurchblick verändert, denn Irit ist ab Januar nicht mehr alleine!

Der Podcast wächst aber der Feed bleibt der gleiche!

True Crime Podcats gehören wahrscheinlich zu den erfolgreichsten Podcast-Formaten. Doch auch hier können sich Fehler einschleichen. Irit zeigt uns, wie uns Zahlen auf eine falsche Fährte locken können.

In der letzte Folge ging es darum, wie Fake News durch falsch interpretierte Zahlen entstehen können. In dieser Folge geht es darum, wie Zahlen und Studienergebnisse verfälschen können, wenn sie falsch präsentiert werden. Irit erzählt uns wie so etwas passieren kann und was man tun kann um solche Fehler in Präsentationen zu erkennen.

Fake News begegnen uns mittlerweile fast täglich. Aber nicht immer muss eine böse Absicht dahinter stecken. Fake News könnne auch durch falsch interpretierte Zahlen entstehen. Um das Problem zu verdeutliuchen hat Irit ein Beispiel aus der Corona-Pandemie mitgebracht, dass wir sicher alle kennen.

Neu abgeschlossene und veröffentlichte Studien erweitern den Wissenschastand der Forschung. Aber was passiert eigentlich im Laufe der Zeit? Methoden, Verfahren und Möglichkeiten entwickeln sich weiter, WissenschaftlerInnen können immer mehr beobachten, feststellen und untersuchen. Messtechniken verfeinern sich. Können Studien dadurch ablaufen oder verfallen? Irit erklärt in dieser Folge was im Laufe derZeit mit Studien und Studienergebnissen passiert.

In einer vorherigen Episode des DatenDurchblick hat Irit über Matching versus Randomisierung gesprochen. Gemeinsam mit ihrem Gast Dr. Alexander Krannich, widmet sich Irit dem Thema "Propensity Score Matching" noch einmal im Detail. Dabei werden die Vor- und Nachteile des Matchings besprochen, die Anwendungsgebiete erläutert und auch beleuchtet, weshalb trotz Matching in bestimmten Szenarien eine randomisierte Studie in Betracht gezogen werden sollte.

In vorherigen Podcast-Episoden hat Irit bereits verschiedene Arten von Studien beleuchtet. Dabei hat sie uns über ihre Charakteristiken, Durchführungsmethoden sowie Vor- und Nachteile gesprochen. Heute konzentriert sich Irit auf die Querschnittsstudien: Welche Merkmale kennzeichnen diesen Studientyp, wann sind Querschnittsstudien angebracht, und wann sollte man stattdessen einen anderen Studientyp in Betracht ziehen?