{"id":174877,"date":"2023-04-24T09:16:00","date_gmt":"2023-04-24T08:16:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=174877"},"modified":"2023-10-29T21:35:26","modified_gmt":"2023-10-29T20:35:26","slug":"4-arten-von-statistik-bias-die-du-in-deinen-analysen-vermeiden-solltest","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/4-arten-von-statistik-bias-die-du-in-deinen-analysen-vermeiden-solltest","title":{"rendered":"4 Arten von Statistik Bias, die du in deinen Analysen vermeiden solltest"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"174877\" class=\"elementor elementor-174877\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-191ad1b9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"191ad1b9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-67b9a509 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"67b9a509\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Statistik Bias kann als alles definiert werden, was zu einem systematischen Unterschied zwischen den wahren Parametern einer Population und den Statistiken f\u00fchrt, die zur Sch\u00e4tzung dieser Parameter verwendet werden. Es gibt eine lange Liste von Arten von statistischen Verzerrungen.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-781ec7a1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"781ec7a1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Wir haben uns entschieden, dir diese vier Typen vorzustellen, weil sie die sind, die wir am h\u00e4ufigsten sehen und die den Alltag von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">Data Scientists<\/a> und<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\"> Analysten<\/a> beeinflussen.<\/p><p>Wir werden sie beschreiben und dir ein konkretes Beispiel geben.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-57f45050 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"57f45050\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-541996bc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"541996bc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">1) Statistik Bias - Entscheidungsbias<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5d88156d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5d88156d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Selektionsverzerrung<\/strong> tritt auf, wenn, wie der Name schon sagt, die Auswahl der Daten falsch ist. Das bedeutet in der Regel, dass du mit einer bestimmten Teilmenge deiner Gruppe arbeitest und nicht mit einer zuf\u00e4lligen Teilmenge.<\/p><p>Wenn du z. B. ein neues Produkt einf\u00fchren m\u00f6chtest, musst du, bevor du <strong>Zeit und Geld<\/strong> ausgibst, herausfinden, ob deine Zielgruppe daran interessiert ist. Du f\u00fchrst also eine Umfrage durch, die du an deine bestehenden Kunden verschickst. Diese sind nat\u00fcrlich ein wichtiger Teil deines Publikums, aber sie repr\u00e4sentieren nicht die Gesamtheit deines Publikums. Du hast gerade einen Selektionsfehler gemacht, der dich sehr teuer zu stehen kommen kann!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7d3fee56 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7d3fee56\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"425\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/biais-statistique.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-174880\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/biais-statistique.png 800w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/biais-statistique-300x159.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/biais-statistique-768x408.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e6691f2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3e6691f2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b5ef140 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7b5ef140\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">2) Erinnerungsverzerrung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5c452229 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5c452229\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <strong>Erinnerungsverzerrung<\/strong> ist ein weiterer h\u00e4ufiger Fehler in Befragungssituationen, insbesondere bei Feedback. Er entsteht, wenn sich die Teilnehmer nicht an fr\u00fchere Ereignisse, Erinnerungen oder Details erinnern k\u00f6nnen.<\/p><p>Da das menschliche Ged\u00e4chtnis standardm\u00e4\u00dfig selektiv ist, ist dies ein normales Ph\u00e4nomen, das jedoch die Forschung erschwert.<\/p><p>Das <strong>menschliche Gehirn<\/strong> neigt dazu, sich eher an gute als an schlechte Erinnerungen zu erinnern. Wenn du z. B. im Anschluss an eine Konferenz eine Umfrage durchf\u00fchrst, solltest du das Formular schnell abschicken, wenn du m\u00f6chtest, dass es genauer ist.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a65b049 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4a65b049\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-631fca73 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"631fca73\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">3) Survivor Bias<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-15bcbfcb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"15bcbfcb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Der <strong>Survivor Bias<\/strong> ist eine andere Form des Selektionsbias, bei dem sich der Forscher nur auf die Teilmenge der Gruppe konzentriert, die bereits einen Vorauswahlprozess durchlaufen hat.<\/p><p>Es gibt viele F\u00e4lle von <strong>Survivor Bias<\/strong> im milit\u00e4rischen Bereich. Ein Beispiel ist der Statistiker Abraham Wald, der w\u00e4hrend des Zweiten Weltkriegs konsultiert wurde und eine Idee vorschlug, die gegen den Strom schwamm. Er empfahl, Flugzeuge, die von ihren Eins\u00e4tzen zur\u00fcckkehrten, an den Stellen zu verst\u00e4rken, die die geringsten Sch\u00e4den aufwiesen. In der Tat wurden nur Flugzeuge untersucht, die von ihren Eins\u00e4tzen zur\u00fcckkehrten.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-43358de8 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"43358de8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"585\" height=\"433\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/biais-des-survivants.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-174881\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/biais-des-survivants.png 585w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/biais-des-survivants-300x222.png 300w\" sizes=\"(max-width: 585px) 100vw, 585px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6dd669fa e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6dd669fa\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-57c52ffe elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"57c52ffe\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">4) Bias durch ausgelassene Variablen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2952d4ad elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2952d4ad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Dies ist eine Verzerrung, die sich aus dem Fehlen relevanter Variablen in einem Modell ergibt. Bei Machine Learning kann das Entfernen von relevanten Variablen und\/oder einer zu gro\u00dfen Anzahl von Variablen dazu f\u00fchren, dass dieses Modell unbrauchbar wird.<\/p><p>Ein konkreteres Beispiel w\u00e4re der Kauf eines Autos nach bestimmten Kriterien, aber nicht nach anderen. Stell dir zum Beispiel einen Bentley Continental 2021 f\u00fcr 20.000 Euro vor. Das klingt nach einem Schn\u00e4ppchen, bis du feststellst, dass der Wagen 600.000 km auf dem Tacho hat.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2017aec7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2017aec7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d3bd80b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d3bd80b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wir haben dir eine Liste der wichtigsten statistischen Verzerrungen zusammengestellt, die am h\u00e4ufigsten in der <strong>Data Science,<\/strong> aber auch in unserem t\u00e4glichen Leben vorkommen.<\/p><p>Wir halten es f\u00fcr wichtig, abschlie\u00dfend festzustellen, dass verzerrte Statistiken schlechte Statistiken sind. Man sollte immer versuchen, die Verzerrungen so weit wie m\u00f6glich zu minimieren. Eine sehr effektive Technik zur Vermeidung von Verzerrungen ist zum Beispiel die Randomisierung. Sorge daf\u00fcr, dass die Stichprobe f\u00fcr eine Studie zuf\u00e4llig gezogen wird.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-44c81b26 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"44c81b26\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4e7aa2c2 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4e7aa2c2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke unsere Data Science Weiterbildungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Statistik Bias kann als alles definiert werden, was zu einem systematischen Unterschied zwischen den wahren Parametern einer Population und den Statistiken f\u00fchrt, die zur Sch\u00e4tzung dieser Parameter verwendet werden. 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