Hypothesen-Tests und Korrelationsanalysen gehören zum Standardrepertoire von Data Scientists. Beide Verfahren unterstützen die Ableitung nachvollziehbarer Aussagen aus Daten.
!Kursinhalt
!1. Logik des Hypothesen-Tests
*Null- und Alternativhypothese
*Signifikanz, p-Werte und Fehlertypen
*Auswahl geeigneter Tests
!2. Korrelationsanalysen
*Pearson, Spearman und verwandte Maße
*Aussagekraft und Grenzen
*Umgang mit Ausreißern
!3. Bezug zur Regressionsanalyse
*Übergang von Korrelation zu Modell
*Scheinkorrelationen erkennen
*Rolle von Kontrollvariablen
!4. Anwendung und Kommunikation
*typische Fragestellungen
*Darstellung der Ergebnisse
*typische Fehlinterpretationen
!Berufliche Relevanz
*Hypothesen-Tests geben Aussagen einen strukturellen Rahmen
*Korrelationen zeigen Zusammenhänge, erklären sie aber nicht
*klare Kommunikation schützt vor Fehlschlüssen