Skip to main content

2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. (Kausale) Schlussfolgerungen aus Daten – Überlegungen im Kontext von Data Literacy

verfasst von : Bianca Krol, Karsten Lübke

Erschienen in: Produktions- und Informationsmanagement

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Zusammenfassung

Datenkompetenz erfordert die Fähigkeit, Schlussfolgerungen auch aus komplexen Beobachtungsdaten zu ziehen. Diese Kompetenz hat in den letzten Jahren nicht nur immer mehr Bedeutung, sondern auch immer mehr Beachtung erfahren. Die Vergangenheit hat gezeigt, dass die Kompetenz, aus Daten die richtigen Schlussfolgerungen zu ziehen, nicht flächendeckend verbreitet ist. Die Gefahr, einem Confirmation Bias zu unterliegen, ist groß. Stereotypen und Vorurteile führen dazu, dass aus Daten häufig nur das herausgelesen wird, was zu den eigenen Einstellungen und Überzeugungen passt. Die nachfolgend gezeigte Studie untermauert diese Annahme. Umso wichtiger ist es, in der statistischen Ausbildung an Hochschulen ein Bewusstsein bei den Studierenden dafür zu schaffen, wie allgegenwärtig Attributionsfehler sind und wo auch Grenzen in der eindeutigen Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Daten existieren.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Fußnoten
1
Vgl. Rohrer (2018).
 
2
Vgl. Herbert et al. (2020).
 
3
Vgl. Nickerson (1998).
 
4
Vgl. Pearson et al. (1899); Yule (1903); Simpson (1951).
 
5
Vgl. Pearl (2009).
 
6
Vgl. Bickel et al. (1975).
 
7
Vgl. Istituto Superiore di Sanità (2020).
 
8
Vgl. The Novel Coronavirus Pneumonia Emergency Response Epidemiology Team (2020).
 
9
Vgl. z. B. Angrist & Pischke (2014); Elwert (2013); Imbens (2020); Pearl (1998); Pearl et al. (2016). Das Konzept der gerichteten azyklischen Graphen fußt auf dem dem älteren Konzept der Pfadanalyse (vgl. hierzu insbes. Wright (1934)) und steht in engem Zusammenhang mit dem kontrafaktischen Ansatz zur Kausalität (oft auch potential outcome framework, vgl. hierzu neben weiteren insbes. Rubin (1978); Rubin (1974); Rosenbaum (2002)), der sich in den letzten Jahren in der wissenschaftlichen Forschungspraxis als weitgehend akzeptiertes Konzept (Rubin Causal Model) von Kausalität etabliert hat (vgl. Gangl & DiPrete (2004)).
 
10
Vgl. Pearl et al. (2016, S. 24 ff.).
 
11
Vgl. Lübke et al. (2020, S. 134).
 
12
Vgl. Kauermann & Wolf (2008).
 
13
Vgl. z. B. Chatterjee et al. (1995); Cobb (2015, 2007).
 
14
Vgl. Lübke et al. (2020).
 
15
Vgl. Greenland (2022).
 
16
Vgl. z. B. Fiedler et al. (2003).
 
17
Vgl. Ross (1977).
 
18
Vgl. LaCosse et al. (2016).
 
19
Vgl. z. B. Booth (2009), Olivetti & Petrongolo (2016) und für einen Überblick Kunze (2008).
 
20
Vgl. Cummiskey & Lübke (2022); Gehrke et al. (2021); Lübke et al. (2022, 2020, 2019).
 
21
Vgl. Nickerson (1998).
 
22
Vgl. Ross (1977).
 
23
Vgl. Pfannkuch et al. (2018).
 
24
Vgl. Lübke et al. (2020).
 
25
Vgl. z. B. Neumann et al. (2013).
 
Literatur
Zurück zum Zitat Angrist, J. D., & Pischke, J.-S. (2014). Mastering ’Metrics: The Path from Cause to Effect. Princeton University Press. Angrist, J. D., & Pischke, J.-S. (2014). Mastering ’Metrics: The Path from Cause to Effect. Princeton University Press.
Zurück zum Zitat Chatterjee, S., Handcock, M. S., & Simonoff, J. S. (1995). A casebook for a first course in statistics and data analysis. Wiley. Chatterjee, S., Handcock, M. S., & Simonoff, J. S. (1995). A casebook for a first course in statistics and data analysis. Wiley.
Zurück zum Zitat Gangl, M., & DiPrete, T. A. (2004). Kausalanalyse durch Matchingverfahren. DIW Discussion Papers, 401. Gangl, M., & DiPrete, T. A. (2004). Kausalanalyse durch Matchingverfahren. DIW Discussion Papers, 401.
Zurück zum Zitat Imbens, G. W. (2020). Potential outcome and directed acyclic graph approaches to causality: Relevance for empirical practice in economics. arXiv, 58, 1129–1179. Imbens, G. W. (2020). Potential outcome and directed acyclic graph approaches to causality: Relevance for empirical practice in economics. arXiv, 58, 1129–1179.
Zurück zum Zitat Lübke, K., Gehrke, M., & Markgraf, N. (2019). Statistical computing and data science in introductory statistics (N. Bauer, K. Ickstadt, K. Lübke, G. Szepannek, H. Trautmann, & M. Vichi, Eds.; S. 139–150). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-25147-5_9. Lübke, K., Gehrke, M., & Markgraf, N. (2019). Statistical computing and data science in introductory statistics (N. Bauer, K. Ickstadt, K. Lübke, G. Szepannek, H. Trautmann, & M. Vichi, Eds.; S. 139–150). Springer International Publishing. https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-030-25147-5_​9.
Zurück zum Zitat Pearl, J. (2009). Causality: Models, reasoning, and inference (2nd ed., reprinted with corrections). Cambridge University Press.CrossRef Pearl, J. (2009). Causality: Models, reasoning, and inference (2nd ed., reprinted with corrections). Cambridge University Press.CrossRef
Zurück zum Zitat Pearl, J., Glymour, M., & Jewell, N. P. (2016). Causal inference in statistics: A primer. Wiley. Pearl, J., Glymour, M., & Jewell, N. P. (2016). Causal inference in statistics: A primer. Wiley.
Zurück zum Zitat Pearson, K., Lee, A., & Bramley-Moore, L. (1899). Mathematical contributions to the theory of evolution. VI. Genetic (reproductive) selection: Inheritance of fertility in man, and of fecundity in thoroughbred racehorses. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series A, 192, 257–330. https://doi.org/10.1098/rsta.1899.0006.CrossRef Pearson, K., Lee, A., & Bramley-Moore, L. (1899). Mathematical contributions to the theory of evolution. VI. Genetic (reproductive) selection: Inheritance of fertility in man, and of fecundity in thoroughbred racehorses. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series A, 192, 257–330. https://​doi.​org/​10.​1098/​rsta.​1899.​0006.CrossRef
Zurück zum Zitat Rosenbaum, P. R. (2002). Observational studies (2nd ed.). Springer. Rosenbaum, P. R. (2002). Observational studies (2nd ed.). Springer.
Zurück zum Zitat Ross, L. (1977). The intuitive psychologist and his shortcomings: Distortions in the attribution process. (L. Berkowitz, Ed.; Vol. 10, S. 173–220). Academic Press. Ross, L. (1977). The intuitive psychologist and his shortcomings: Distortions in the attribution process. (L. Berkowitz, Ed.; Vol. 10, S. 173–220). Academic Press.
Metadaten
Titel
(Kausale) Schlussfolgerungen aus Daten – Überlegungen im Kontext von Data Literacy
verfasst von
Bianca Krol
Karsten Lübke
Copyright-Jahr
2024
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-46113-3_3

Premium Partner