Ja, liebe Studierende, zurück aus der Pause.
Ich zumindest. Ich hoffe, Sie auch nach Stärkung mit
einem Kaffee oder kurzem Luftschnappen am Fenster.
Vielleicht sogar im kurzen Spaziergang. Und jetzt setzen wir den Spaziergang
durch die Regressionsanalyse, wenn ich so sagen darf, fort.
Was haben wir bisher gemacht heute? Ich habe sie in das Thema der Regressionsanalyse eingeführt,
indem ich zwei Beispiele gebracht habe aus jedem,
der hier anwesenden Fächer ein ist,
um sie ein bisschen davon zu überzeugen,
dass Regressionsanalyse ein sinnvolles,
ein nützliches Instrument sein kann
Dann habe ich etwas Zeit darauf verwendet,
ihnen das Prinzip der Korrelation zu erklären,
also mit ihnen darüber zu sprechen,
was ist mit Korrelation gemeint,
nämlich dass Variablen sich systematisch gemeinsam in die gleiche Richtung bewegen,
dass sie sich systematisch gegenläufig zueinander bewegen oder eben auch festzustellen,
dass sie überhaupt nichts miteinander zu tun haben und ausgehend von diesem Prinzip der Korrelation,
wollen wir jetzt zum Prinzip der Regression weitergehen und näher an
eine Antwort kommen auf die Frage,
wie funktionieren denn all diese Dinge,
die ich
ihnen eingangs gezeigt habe
Ich habe hier eine Grafik mitgebracht, die darstellt,
wie sich das britische Fund zum Euro verhält,
auf unterschiedlichen Stufen, zum gestrigen Wechselkurs von 1,13 Euro,
den ich für einen von Sterling bezahlen musste.
Was wir hier also sehen,
ist zunächst dieser deterministische Zusammenhang, der dafür sorgt,
dass die Punkte alle genauer auf einer Linie liegen.
Wenn ich zwei britische Pfund haben möchte, muss ich dafür
2,26 Euro bezahlen. Wenn ich zehn britische Pfund haben möchte,
muss ich dafür 11,30 Euro bezahlen und so weiter.
Also diese Punkte, Entschuldigung
Liegen, definitiv alle auf einer Linie. Deswegen steht da oben deterministischer Zusammenhang,
britisches Fund und Euro. Warum habe ich diese Darstellung gewählt,
weil ich ihnen in dieser Darstellung zunächst nochmal das Prinzip des Anstiegs näher bringen kann,
dass sie wahrscheinlich alle aus der Schule kennen,
aber dass für uns eine zentrale Größe ist,
mit deren Hilfe wir sozusagen Regressionsanalysen verstehen.
Was meine ich mit dem Anstieg? Na, genau das,
was Sie jetzt hier sehen. Wir beziehen eine Änderung in der X-Variable,
hier das, was mit Delta 1 bezeichnet ist.
Also die Änderung von 4 von auf 5 Hund, einen Schritt,
einen von Veränderung, beziehen wir auf die dazugehörige Veränderung in der Y-Variable, hier Delta 1,13.
Und das ist genau unser Wechselkurs unten. Also wenn ich einen,
einen Pfund mehr brauche, muss ich 1,13 Euro mehr ansetzen. Und das,
was wir gleich als Regressionskoeffizient kennenlernen werden, das ist das,
was hier in der Folie als B1 steht,
ist letzten Endes nichts anderes als der Prozent aus diesen beiden Differenzen,
nämlich aus der Differenz, die ich auf der Y-Achse beobachte,
für die dazugehörige Differenz auf der X-Achse.
Also hier auf der X-Achse einen Skalenpunkt und dazu gehören eben 1,13 Skalenpunkte
auf der Y-Achse und das ist die 1,13, die wir hier sehen.
Also wir machen in der Regressionsanalyse eigentlich nichts weiter,
als eine gerade durch unsere Punkte zu legen und dann einmal diese Messung durchzuführen und zu sagen,
ah, das ist unser Regressionskoeffizient,
so verhalten sich diese Werte zueinander und so können wir dann eben bestimmen,
wie viel langfristige Wählerbindung,
welchen Zuwachs oder welche Minderung in den Wahlergebnissen bringt oder wie viel Gesundheit,
wie viel Abnahme der Gesundheitsqualität ein zusätzliches Lebensalter bedingt oder eben auch der Unterschied zwischen Hörer und Niedrigerbildung.
All das sind Dinge, die Äquivalent zu dieser 1,13 sind,
die hier in der Formel mit der B1 steht
Jetzt kommt eine Schwierigkeit hinzu, diese Folie nur zur Dokumentation,
über die Werte, die sie jetzt hier in der Grafik sehen,
die allermeisten Daten, die wir erheben,
sind leider nicht Datenpunkte oder erzeugen nicht Datenpunkte,
die so schön auf einer Linie liegen,
wo wir einfach sagen können, wir verbinden die Datenpunkte,
wir messen mit dem Lineal einmal die Änderung in Y,
einmal die Änderung in X und dann rechnen wir den Anstieg aus und dann wissen wir,
wie die Dinge zusammenhängen, sondern wir haben solche Ergebnisse,
wo die Punkte im Raum streuen und dann ist natürlich die Frage,
ja, wie kommen wir denn jetzt als erstes zu dieser Graden?
Also wenn wir die gerade haben,
dann ist alles gut, aber wie kommen wir denn eigentlich
zu dieser Graden
Bevor wir aber zu der Graden kommen,
nochmal eine kleine Aufgabe für sie,
schätzen Sie doch einfach mal er den Korrelationskoeffizienten, den Korrelationswert,
über den wir vorhin gesprochen hatten, für diese Zahlen,
nachdem wir ja vorhin einmal einen R von 0,99 und einmal eines von 0,15 hatten,
was würden Sie sagen oder was denken Sie,
ist der Ehrwert für diese Punktwolke?
Ich lasse Ihnen ein paar Sekunden Zeit
und dann gehen wir weiter
Also der R-Wert für diese Punktwolke,
die Korrelation zwischen der einen Variablen und der anderen Variablen ist 0,81.
Dabei fällt mir auf, ich habe ihm gar nicht erklärt,
was die Variablen sind. Also was wir hier untersuchen,
ist, welchen Einfluss hat die Bildungsdauer, gemessen in Jahren,
auf das Einkommen, das jemand erzielt beim Berufseinstieg.
Und wir sehen entsprechend der Punktwolke, es gibt offensichtlich einen positiven Zusammenhang.
Je länger ich im Bildungssystem verblieben bin, desto höher ist mein Einstiegseinkommen.
Ist ja auch ganz klar, wenn wir hier bei acht anfangen,
ich gehe nach acht Jahren aus der Schule,
also verlasse das Bildungssystem relativ früh.
Dementsprechend werde ich auch eher einfache berufliche Tätigkeiten ausüben
Dementsprechend eher geringeres Einkommen. Und je länger ich dann im Bildungssystem bleibe,
Realschulabschluss, Gymnasialabschluss, noch weiterer Verbleib im Bildungssystem.
Ich gehe an die Universität und dann die letzten beiden Punkte.
Ich habe vielleicht sogar eine Promotion gemacht. Dementsprechend steigt in der Regel
natürlich auch das Einkommen, mit dem ich in meinen Beruf einsteige.
Aber zurück zu der Frage, okay, wir sehen jetzt,
wir haben hier eine Korrelation auf der Basis dieser Tabelle,
wären Sie jetzt auch in der Lage, diese Korrelation auszurechnen.
Sie wissen, Durchschnitte für beide Variablen bilden,
dann entsprechend dem Vorgehen vorhin
Die Abweichungen vom Mittelwert, die quadrierten Abweichungen vom Mittelwert ausrechnen,
aufsummieren, dann diese Co-Varianz bestimmen.
Und dann kommen wir zu diesem Korrelationskoeffizienten. Aber wir wollen ja eigentlich
diese Zahl haben, die den 1,13 Euro für einen Fund entspricht.
Und da ist die Frage, wie kommen wir an diese Zahl heran?
Ich werde ihn noch nicht gleich den letzten Schritt zeigen,
sondern ich zeige ihnen jetzt einfach erst mal diese Grade,
die durch diese Punktfolge geht und sage ihnen diese Gerade ist das funktionale Äquivalent zu dem Strich,
der genau durch die Euro- und Fundpunkte geht.
Und wir werden im nächsten Teil der Vorlesung dann genauer feststellen,
wie wir diese gerade berechnen können. Im Moment ist einfach die Aussage,
okay, es gibt eine Möglichkeit,
auch wenn die Punkte nicht ganz säuberlich auf einer Linie liegen,
exakt eine Linie zu bestimmen,
die diese Punkte ideal repräsentiert,
so ähnlich wie der Mittelwert,
eine gute Repräsentanz für eine einzelne Variable ist
Und wir gucken uns jetzt einmal kurz noch mal die Interpretation dieser Graden an, bevor wir dann weitermachen. Also wir haben auf der X-Achse einen Unterschied,
oder wir schauen uns die Differenz von einem Skalenpunkt an,
also wir gehen zum Beispiel von zehn Bildungsjahren auf elf Bildungsjahre und haben also eine Differenz von einem Jahr in der Bildungsdauer und wir gucken uns jetzt an,
was ist die dazugehörige Differenz in dem Monatseinkommen und würden,
wenn wir das dann genau ausmessen,
mit der Y-Skala am Rand würden feststellen, okay,
offensichtlich führt, wenn diese Grade den Zusammenhang richtig abbildet,
und das tut sie, das sage ich Ihnen jetzt einfach,
Offensichtlich führt es dann zu einem Zuwachs im Einkommen von 461 Euro.
Also das, was wir mit dieser Regressionsgraden herausbekommen,
ist genau die Antwort auf die Frage,
wenn sich in der X-Achse etwas um eine Einheit ändert,
was immer die Einheiten der X-Achse sind,
dann führt es zu einer entsprechenden Änderung in der Y-Achse um die Einheiten der Y-Achse,
in unserem Beispiel also,
und wenn wir es als Formel schreiben, das Einkommen ist gleich
Da vorne steht notwendigerweise noch eine Zahl,
auf die wir dann auch später eingehen, minus 2440 Euro.
Und jetzt kommt es plus 461 Euro mal Bildungsdauer.
Also das Einkommen, das ist eine konkrete Person erzielt,
ist abhängig von der Bildungsdauer in Jahren multipliziert mit dieser jährlichen Veränderung.
Und der Ausdruck vorne, die minus 2440,
ist eine technische Rolle, die können sie im Moment ignorieren.
Also nochmal in einem Satz, die Regressionsanalyse beantwortet letztlich die Frage,
wenn sich die erklärende Variable um eine Einheit ändert,
um wie viele Einheiten ändert sich die zu erklärende Variable.
Und es ist völlig egal, ob es um Bildungsdauer oder Einkommen geht,
um Alter Gesundheit, um Bildung und Gesundheit, um Kanzlerinnen,
Unterstützung und Wahlergebnis und was sie alles noch an Ergebnissen haben können oder an Fragestellungen,
in Variablen haben können.
Das ist genau das, was wir mit der Regressionsanalyse machen wollen.
Und bevor wir jetzt wirklich in die Details gehen,
wie ich das ausrechne, will ich Ihnen ein kurzes Beispiel zeigen,
das zeigt, warum das wirklich wichtig ist.
Denn selbst bei diesen Zahlen würde man ja sagen,
ach komm, dass das ein positiver Zusammenhang ist,
sehe ich und da packe ich irgendwie die gerade rein,
wird schon einigermaßen stimmen,
würde wahrscheinlich auch einigermaßen stimmen,
sie landen vielleicht bei 420 oder bei 480,
aber sie würden
es einigermaßen schätzen können
Jetzt ein Beispiel, das zeigt, dass es schwieriger sein kann.
Marcel Ruger hat in seiner BA-Arbeit die Frage gestellt,
gibt es einen Zusammenhang zwischen dem Wahlrecht,
das in einem Land herrscht und der Regierungsstabilität?
Und er hat das Wahlrecht dann,
oder er hat die Wirkung des Wahlrechts sozusagen sich angeschaut über
die sogenannte effektive Anzahl der Parteien im Parlament.
Das ist die Zahl der Parteien, die in einem Parlament
sitzen und korrigiert aber für die unterschiedliche Größe von Parteien.
Also lassen wir es einfach mal dabei. Er möchte
den Zusammenhang zwischen Regierungs, zwischen Regierungsstabilität, also wie lange
hält eine Regierung und der Zahl der Parteien im Parlament rauskriegen.
Aber die korrekte Formulierung und die korrekte Operationalisierung,
wir sind ja hier im Methodenkurs, ist effektive Anzahl der Parteien.
Naja, zwei Hypothesen. Die effektive Anzahl der Parlamentsparteien hat
keinen Einfluss auf die Regierungsstabilität und die effektive Anzahl der Parteien hat einen Einfluss auf die Regierungsstabilität.
Wunderbar. Wir messen also für unterschiedliche Länder und unterschiedliche Regierungen jeweils,
wie stabil ist die Regierung und wie viele Parteien sitzen im Parlament und dann kriegen wir das hier raus.
Und dann sitzen wir davor und denken, Ja, okay,
ist da jetzt ein Zusammenhang drin oder ist da kein Zusammenhang drin?
Also vorne knubbelt sich alles, hinten sind ein paar,
vielleicht geht es so, von links unten nach rechts,
oben so ein bisschen, keine Ahnung.
Und weil das genau die Eigenschaften sind der Daten,
mit denen wir im Regelfall erarbeiten, dass die so aussehen,
brauchen wir eben ein systematisches Verfahren, nicht nur dieses Eyeballing,
oh, mal gucken, ob ich da eine gerade reinlegen kann,
wird schon stimmen, sondern wir brauchen ein systematisches Verfahren,
das uns zeigt, wo diese gerade liegt.
Denn was sie vielleicht nicht erwartet hätten,
unten sehen sie jetzt die Tabelle mit den Werten sozusagen,
was wir beim Blick auf die Daten vielleicht nicht erwartet hätten,
ist, dass hier tatsächlich ein negativer Zusammenhang vorliegt.
Wir haben da unten bei der Abkürzung koeffizient und bei der Variable F-Palek,
also die Anzahl der effektiven Parteien in der Legislative,
haben wir einen negativen Koeffizienten. Und der sagt uns,
minus 28,3,38, jede zusätzliche Partei im Parlament führt dazu,
dass eine Regierung im Durchschnitt 28 Tage kürzer im Amt bleibt.
Also knapp einen Monat. Also eine zusätzliche Parlamentspartei verkürzt die
Lebenserwartung einer Regierung um einen Monat. Sprich, am stabilsten
sind Regierungen in Zwei-Parteien-Systeme. Und wenn wir dann wie in Israel
zum Beispiel sehr, sehr viele Parteien im Parlament haben,
Frankreich gehörte lange Zeit zu den Ländern mit sehr vielen Parteien im Parlament Finnland,
dann haben wir entsprechend eine verkürzte Lebenserwartung von Parteien.
Und nochmal, warum habe ich Ihnen das gezeigt?
Weil wir eben hier nicht mehr sagen können, ah,
ich lege da mit dem Auge eine gerade durch und messt dann diesen Anstieg,
sondern wir brauchen hier ein Verfahren, das systematisch alle vorhandenen Zahlen benutzt,
um Hier tatsächlich ein Ergebnis zu zeitigen.
Vorletzter Schritt für heute. Das,
was ich Ihnen eben am Beispiel Ruhe gezeigt habe,
zeigt auch noch mal oder zeigt einen ersten Systematisierungsschritt,
in dem wir uns normalerweise einer Regressionsanalyse nähern,
um auch systematisch die Frage formulieren zu können.
Und das ist, dass wir so zwei Hypothesen aufstellen,
die sogenannte Nullhypothese, die in der Regel bedeutet,
wir erwarten, dass dort kein Zusammenhang besteht.
Also, dass diese Korrelation hier null ist,
und das bedeutet dann auch für den Regressionskoeffizienten,
dass er null ist
Also wir erwarten keinen Zusammenhang. Deswegen H0. Es gibt keinen
Zusammenhang zwischen X und Y. X erklärt die Veränderungen in Y nicht.
Also die Anzahl der Parlamentsparteien hat keinen Einfluss auf die Regierungsdauer,
das Alter keinen Einfluss auf die Gesundheit.
Die Kanzlerinnen, Zufriedenheit keinen Einfluss auf das Wahlergebnis und so weiter.
Technisch formuliert der Anstieg der Regressionsgraden ist daher nicht verschieden von null.
Und die sogenannte Alternativhypothese, es gibt einen Zusammenhang zwischen X und Y,
X erklärt die Veränderungen in Y, der Anstieg der Regressionsgraden ist daher verschieden von null.
Das ist die Art und Weise, wie wir unsere Fragestellung,
hat das eine was mit dem anderen zu tun, formalisieren,
um sie dann mit der Regressionsanalyse systematisch beantworten zu können.
Und hier sind dann eben auch die entsprechenden Punkte genannt,
auf die wir dabei achten
Bevor wir jetzt weitermachen, nochmal eine strenge Warnung.
Correlation is not corsation. Warum gucken wir uns solche Dinge an?
Weil wir auf der Suche nach Wirkungszusammenhängen sind. Aber nicht alles,
was in der realen Welt korreliert, hat tatsächlich miteinander zu tun.
Das ist insbesondere in Zeiten von Big Data eine sehr gewichtige Warnung,
weil es auch Leute gibt, die sagen, ach,
wir brauchen jetzt eigentlich nur noch in den riesen Datenbergen, die wir suchen,
nach Korrelationen suchen und dann werden wir die ganze Welt verstehen.
Und ich will ihnen einmal kurze Beispiele zeigen, warum das so nicht funktioniert.
Es gibt diese Webseite www.teiler Wiggen kommen und insbesondere rate ich Ihnen
dann mal auf den zweiten Link zu klicken, Tyler wegen kommendes Cover,
weil sie da selbst die unmöglichsten Korrelationen zusammenstellen können.
Von dieser Seite habe ich ein paar Grafiken mitgebracht und diese Grafiken sollen illustrieren,
wie wichtig es ist bei diesen Hypothesenformulierungen,
über die wir gerade gesprochen haben,
wirklich auch über eine Theorie im Hintergrund zu verfügen,
damit sie nicht einfach irgendwas fragen.
Also was sehen wir hier? Wir sehen Zwei Daten rein,
nämlich einmal die Anzahl weltweiter nicht kommerzieller Start von Raumschiffen,
also von Raumschiffen. Und wir sehen die Zahl der Personen,
die in Soziologie promoviert haben, in den USA im jeweiligen Jahr.
Also wir haben den Zeitraum von 1997 bis 2000 und wir
sehen dann eben eine unterschiedliche Anzahl von solchen Space Launches und
wir sehen eine unterschiedliche Anzahl von Soziologie-Doktorinnen in den Vereinigten Staaten.
Und wir sehen, dass diese beiden Zahlen rein sich extrem eng und parallel entwickeln.
Also wenn wir diese Zahlen hier wieder in unsere Tabelle packen würden,
würden wir eine sehr hohe Korrelation rauskriegen, würden sagen,
boah, das muss ja unheimlich viel miteinander zu tun haben,
ist jetzt nur noch die Frage, wie führen eigentlich,
wie führt eigentlich die Anzahl der Raketenstarts zu Soziologie
Und das ist eben genau die Frage,
die wir uns theoretisch stellen müssen. Hat das eine,
kann das überhaupt was mit dem anderen zu tun haben?
Und deswegen, Correlation is not corrization, corsation muss theoretisch etabliert werden.
Es geht mit den Beispielen noch ein bisschen weiter.
Number of people who drown by falling into a pool,
korreliert mit Firms Nicolas Cage appeared in.
Okay, wer Nicolas Cage kennt, wird denken,
das ist doch gar nicht so weit hergeholt.
Nach einem Film von Nicolas Cage fühlt man sich mindestens in
der Hälfte der Fälle so,
als möchte man in den Pool springen und sich ertränken
Argument, könnte ich etwas abgewinnen, gleichwohl würde ich sagen,
wahrscheinlich gibt es nicht wirklich einen kausalen Zusammenhang,
aber auch hier haben sie wieder Zahlenreihen,
die sehr eng miteinander korreliert sind und wieder Nine-Correlizen,
Correlation is not coursation and nein, liebe Big Data-Leute,
ihr könnt nicht einfach in den Daten wühlen,
Korrelationen finden und dann sagen,
ihr hättet dort was und das können sie mit Tyler wegen kommendes Cover wirklich mal selbst ausprobieren.
Da werden sie sehen, wie viel Korrelationen durch die Weltgeschichte rennen,
was kein Wunder ist bei der endlosen Zahl an Variablen,
die man haben kann. Okay, letztes Beispiel,
US crewt all import from Norway, also die Menge an Rohöl,
die die Vereinigten Staaten aus Norwegen importieren und die Anzahl an Autofahrern,
die bei Kollisionen mit Zügen getötet sind.
Auch hier wieder zwei Zahlen rein, die extrem eng
miteinander korreliert sind. Jetzt könnte man sagen, klar,
je mehr Öl die importieren, desto mehr Leute fahren vielleicht
auch Auto und deswegen ist diese Zahl miteinander korreliert,
aber auch über diese Kausalbrücke würde ich nicht unbedingt gehen.
Also nochmal, bevor wir jetzt wirklich einsteigen in die Regressionsanalyse,
lassen Sie sich nicht von den Zahlen verleiten,
fangen Sie immer mit einer Theorie an und das einfach
nochmal an dem klassischen Beispiel
Wie könnten denn, wie könnte die Anzahl der Kinder und
die Anzahl von Störchen in einer Gegend zusammenhängen.
Auch hier haben wir eine Korrelation. Und jetzt sagen wir
mal, wir haben vier Theorien.
Wir haben die erste Theorie, Störche bringen Kinder. Deswegen,
wenn die Zahl der Störche steigt, steigt die Zahl der Kinder.
Wir haben eine zweite Theorie, die sagt,
der Organisierungsgrad hat was mit der Zahl der Kinder zu tun.
Je organisierter eine Gegend ist, desto moderner die Lebensverhältnisse,
desto mehr Single-Haushalte und so weiter, desto weniger Kinder.
Also da gibt es einen Zusammenhang. Dann haben wir eine Theorie,
die sagt, Organisierung wirkt auf die Zahl der Störche,
aber es sind immer noch die Zahl,
es sind immer noch die Störche, die die Kinder bringen.
Und wir haben eine vierte Theorie, die sagt,
Wir haben ein Phänomen, das nennt sich Organisierung und das
hat einen Einfluss auf die Zahl der Störche und auf die Zahl der Kinder.
Wir alle wissen, oder ich gehe davon aus,
oder lassen Sie mich anders formulieren, in meiner Welt,
in meiner Vorstellung von der Welt bringen, nicht die Störche,
die Kinder, wenn es also eine Korrelation zwischen beiden Größen gibt,
dann steigen bei mir die Zweifel auf und ich frage mich, wo kommen
die her? Und die gängige Erklärung ist eben zu sagen,
ja, es gibt dieses Phänomen der Organisierung und es gibt
einen Kausalfahrt von Organisierung auf die Zahl der Kinder,
sowie eben angedeutet Single-Haushalte und so weiter.
Es gibt gleichzeitig einen Kausalfahrt von Organisierung auf die Zahl der Störche,
nämlich die Zahl der Feuchtgebiete wird geringer
Lebensräume für Störche werden geringer und dementsprechend sorgt Organisierung dafür,
dass beides weniger wird. Kinder und Störche,
was in der Konsequenz aber dazu führt, dass die Zahl
der Störche und die Zahl der Kinder miteinander korreliert ist.
Und wenn wir nur auf die Korrelation schauen,
dann kommen wir möglicherweise auf die Idee aus der Korrelation zu schließen,
dass Störche Kinder bringen oder vielleicht sogar das Kinderstörche bringen.
Das Problem, das wir jetzt immer noch haben, ist,
dass alle Theorien mit den gleichen Daten geprüft werden müssen und wir
also ohne eine vernünftige andere Erklärung immer noch nicht ganz sicher sein können,
welche unserer Theorien denn nun eigentlich stimmt.
Also wir haben Eine Plausibilisierung. Wir können erklären,
warum Organisierung die Zahl der Kinder verringert. Warum Organisierung die
Zahl der Störche verringert? Aber wir können das mit unseren
statistischen Daten nicht beweisen. Mit unseren statistischen Daten können wir
nur unterschiedliche Korrelationen prüfen und dann eben auch feststellen,
nicht nur Störche und Kinder sind korreliert,
sondern Organisierung und Störche und Organisierung und Kinder.
Aber den letztendlichen Beweis können wir innerhalb der Statistik nicht erbringen. Das heißt,
wir brauchen entweder eine plausible Theorie oder wir liefern noch
anderweitige Beobachtungen dazuliegen uns also zum Beispiel auf die Lauer,
um nachts zu beobachten, ob wirklich Störche kommen und Kinder herantragen.
Jetzt haben wir immer noch ein Problem,
wenn dann wirklich Störche kämen mit den Kindern,
dann würden wir sagen, ich habe es doch schon immer gewusst,
wenn keine Störche kommen, dann beweist es natürlich immer noch nicht letztendlich,
dass die Störche nicht die Kinder bringen,
kann ja auch sein, dass es unsichtbare Störche sind,
dass sie uns irgendwie kurz bevor sie auftauchen,
in den Schlaf fegen oder so,
aber das sind jetzt natürlich dann schon etwas fancy formulierte Probleme.
Also der langen Rede, kurzer Sinn, Correlation is not corsation,
wir brauchen eine vernünftige Theorie Bei der Theorie zählt einerseits das plausible Argument,
bei der Theorie zählt außerdem aber eben auch die Frage,
kann ich irgendwie die Mechanismen, die ich beschreibe,
auch noch auf andere Art und Weise belegen,
als nur über meine statistischen Analysen, über meine quantitativen Daten.
Denn diese Korrelationen können immer nur sagen, okay,
zu deiner Theorie passt das Datenmuster, aber das Datenmuster kann nicht beweisen,
dass die Theoristin, da brauchen wir andere Methoden.
Damit soll es für heute erstmal genug sein.
Wir machen dann in der nächsten Woche weiter mit dem Punkt,
den ich jetzt noch offen gelassen habe, nämlich der Berechnung der Regressionsgraden,
also der Antwort auf die Frage, okay,
und wie kriege ich jetzt in diese Punktwolke eigentlich die gerade rein,
die da genau reinpasst, die dann auch den richtigen Einstieg hat.
Und dann kommen weitere Dinge, die wichtig sind,
damit wir auch sicher sein können,
dass die von uns Berechnete gerade funktioniert,
aber dazu dann mehr in der nächsten Woche.
Jetzt erstmal herzlichen Dank für die Aufmerksamkeit.
Ich freue mich auf unser Treffen am Montag.
Haben Sie noch eine schöne Woche, gegebenenfalls ein schönes Wochenende.
Tschüss, Ihr
Kai Wischnab