Was sind die Best Practices, um logische Fehlschlüsse und Verzerrungen in der statistischen Analyse zu vermeiden?

1 Definieren Sie Ihre Frage und Hypothese

Bevor Sie mit dem Sammeln oder Analysieren von Daten beginnen, müssen Sie eine klare und spezifische Frage und Hypothese haben, die Ihre Forschung leiten. Eine Frage ist ein Problem oder eine Frage, die Sie untersuchen möchten, während eine Hypothese eine vorläufige Antwort oder Erklärung ist, die Sie testen möchten. Wenn du deine Frage und Hypothese definierst, kannst du logische Trugschlüsse vermeiden, wie z. B. die Frage zu stellen, die die Wahrheit dessen voraussetzt, was du zu beweisen versuchst, oder einen Zirkelschluss, bei dem die Schlussfolgerung als Prämisse verwendet wird. Es wird Ihnen auch helfen, Verzerrungen wie den Bestätigungsfehler zu vermeiden, d. h. die Tendenz, Daten zu suchen oder zu interpretieren, die Ihre Vorurteile oder Erwartungen bestätigen.

4 Überprüfen Sie Ihre Ergebnisse und Schlussfolgerungen

Der letzte Schritt der statistischen Analyse besteht darin, Ihre Ergebnisse und Schlussfolgerungen zu überprüfen und mit Ihrer Frage und Hypothese zu vergleichen. Sie müssen Ihre Ergebnisse und Schlussfolgerungen überprüfen, um sicherzustellen, dass sie durch die Daten und Methoden gestützt werden und dass sie klar, prägnant und relevant sind. Die Überprüfung Ihrer Ergebnisse und Schlussfolgerungen wird Ihnen helfen, logische Fehlschlüsse zu vermeiden, wie z. B. Rosinenpickerei, bei der nur die Daten ausgewählt werden, die Ihr Argument stützen, und den Rest ignoriert, oder non sequitur, das eine Schlussfolgerung zieht, die nicht aus den Prämissen folgt. Es wird Ihnen auch helfen, Verzerrungen zu vermeiden, wie z. B. Verankerungsverzerrungen, d. h. die Tendenz, sich zu sehr auf die erste Information oder Schätzung zu verlassen, oder Framing-Bias, d. h. den Einfluss der Art und Weise, wie die Daten oder Fragen präsentiert oder formuliert werden.

Wenn Sie diese Best Practices befolgen, können Sie Ihre analytischen Fähigkeiten verbessern und logische Fehlschlüsse und Verzerrungen bei der statistischen Analyse vermeiden. Sie können auch Ihre Glaubwürdigkeit und Ihr Selbstvertrauen als datengesteuerter Entscheidungsträger oder Forscher stärken.

5 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

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