Das waren wirklich viele Themen für einen Post. Auch wenn ich keinerlei praktische Erfahrung in dem Gebiet habe finde es unglaublich spannend mit einem wissenschaftlichen Blick auf die Finanzmärkte zu schauen. Eigentlich auf alle Sachen, ich bin eben ein eher logisch und analytisch denkender Mensch. Ich muss aber zugeben, dass mich (vermutlich eben durch diese fehlende Erfahrung auf diesem Gebiet) die erste Tabelle mit mehr Fragen als Antworten zurückgelassen hat. Mir erschließt sich nicht was es bedeutet, wenn Bias 0,8 ist. Oder das der PPV auf der Annahme α = 0,05 fußt.
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Das sind Model Parameter, es handelt sich hierbei um die mathemathsiche Modellierung von dem was rauskommt wenn Wissenschaftler publizieren (es wird simuliert). Man muss das Modell also mit Werten! (nicht Parametern) aus der Realität füttern, sonst nutzt das beste Modell nichts.
*somit muss die Messung auch sehr gut sein (wie bei Klimamodellen Stichwort Klimawandel, kleine Abweichungen bei Approximationen können komplett unbrauchbare Ergebnisse liefern, selbst wenn das Modell korrekt ist)
In der ersten Tabelle wird gezeigt wie verzerrt die Ergebnisse sind. Das ist der modellierte Bias welcher Faktoren enthält wie die relative Anzahl an Ergebnissen, die keine echten Ergebnisse sind. Wenn z.B. du mit dem Netz aus deinem Gartenteich Fische rausholst um sie umzusetzen aber dabei auch Steine als Fische registrierst.... der relative Anteil Steine ist dann Parameter u und fliest z.B. in B mit ein. Dabei wird aber auch die Annahme mit modelliert, dass es Wahrheitsfindung auf absoluter Ebene nicht gibt (wenn alles eins ist gibts weder Stein noch Fisch).
und dann steht am ende ja die Interpretation. Findet man Prostatakrebs vermehrt in Domänen wie Bergbau, Waldarbeit, der Armee, anstatt bei Lehrern hat es nicht mit dem Beruf zu tun sondern vermutlich eher mit dem Geschlecht weil diese Berufe Geschlechts selektiv sind und somit muss man schätzen wie wahrscheinlich es ist, dass das SCHEINBAR Gefundene tatsächlich einen Bezug zur Realität hat (das ist oft nicht so trivial. Korrelation vs. Kausalität)
Der alpha wert ist der oben beschriebene Typ I Error, etwas zu schließen was nicht existiert und Type II etwas was existiert, auf Basis der Ergebnisse zu widersprechen.