Bewertung:
Das Buch bietet Einblicke in die Unterscheidung zwischen Korrelation und Kausalität und richtet sich an Leser, die mit der Statistik vertraut sind. Es wird wegen seiner Klarheit, Einfachheit und praktischen Beispiele geschätzt, aber auch kritisiert, weil es zu vereinfacht ist und es ihm an Tiefe fehlt.
Vorteile:Leicht zu lesen und zu verstehen, logische Erklärungen, praktische Beispiele aus der Praxis, dient als gute Erinnerung an häufige statistische Fallstricke, deckt kurz und bündig wichtige Konzepte ab.
Nachteile:Wird von einigen Lesern als zu grundlegend und nicht tiefgründig genug angesehen, wird für seine Länge als überteuert empfunden, einige Rezensenten stellen die Fachkompetenz des Autors in Frage.
(basierend auf 9 Leserbewertungen)
Correlation Is Not Causation: Learn How to Avoid the 5 Traps That Even Pros Fall Into
Korrelation ist keine Kausalität. Sie wissen es und ich weiß es, und doch müssen wir ständig daran erinnert werden, weil wir es anscheinend immer wieder falsch verstehen.
Wie oft haben Sie schon gehört, dass jemand, der wirklich schlau ist, etwas gesagt hat wie "Wow, diese Korrelation hat einen p-Wert von 0,000001, also muss A die Ursache für B sein..."? Das ist aber nicht unsere Schuld - wir sind nur Menschen. Wir suchen nach Erklärungen für Muster und Ereignisse, die um uns herum geschehen, und wenn etwas der Logik widerspricht, versuchen wir, einen Grund zu finden, warum es einen Sinn ergeben könnte. Wenn etwas nicht zusammenpasst, erfinden wir es.
OK, wenn also Korrelation nicht unbedingt Kausalität bedeutet, muss es einen Grund dafür geben, und es muss etwas geben, das das, was wir beobachten, verursacht.
Genau darum geht es in diesem Buch. Wenn wir eine Korrelation zwischen zwei Variablen feststellen, gibt es fünf Möglichkeiten, dass die eine die direkte Ursache der anderen ist, und wir werden alle fünf in diesem Buch aufdecken.
Sobald wir jede dieser Alternativen verstanden haben, werden wir einen Plan formulieren, um herauszufinden, ob wir eine direkte kausale Verbindung haben oder ob es eine andere Erklärung gibt. Correlation Is Not Causation erklärt, wie man systematisch auf die fünf häufigsten Korrelations-Kausalitäts-Fallen prüft, in die selbst Profis (gelegentlich) tappen. Wir lernen, Strategien zu entwickeln, um die Daten zu analysieren und die Ergebnisse auf eine leicht verständliche Weise zu interpretieren.
Das Beste daran ist, dass es kein technisches oder statistisches Fachchinesisch gibt - es ist in einfachem Englisch geschrieben. Es ist vollgepackt mit visuell intuitiven Beispielen und setzt keine Vorerfahrungen mit Korrelationen voraus - kurzum, es ist perfekt für Anfänger. Holen Sie sich dieses Buch, HEUTE.
| ISBN: | 9781980636458 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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