Was sollen wir daraus mitnehmen?
Dass bei allen Studien Unterschiede gefunden werden? ==> Wird Team #AntiScience freuen
Dass ein Forscher unethisch das Publikum hinter's Licht führt? ==> s.o.
Dass der Forscher auch #p_hacking & #harking begangen hat (sry Fachbegr.)? ==> s.o. 1/3
Dass ein signifikanter Unterschied keine #Kausalitaet bedeutet? Wäre der richtige Schluss aus der Schokoladenstudie, wird aber von @florianaigner nicht erwähnt.
Dass Kausalität nicht mit #Effektstaerke gleichzusetzen ist? Wenn ich zB durch weniger Kohlehydrate abnehmen kann, 2/3
möglicherweise aber nicht sehr viel.
Dass Effektstärke nicht gleich Handlungsvermögen bedeutet? Wenn ich aus psychischen Gründen Schlafstörungen habe und diese Gewichtszunahme bedeuten, kann ich nicht abnehmen.
3/3 Fleißpunkt für richtige Definition von #Signifikanz.
Bei 2/3: bitte erwähnt durch ausgearbeitet ersetzen.
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1:
tl/dr: Der Artikel ist schlecht. Der Titel suggeriert zu zeigen, wie wissenschaftliche Politik zum Alibi wird, was er nicht tut. Und versinkt dann in einen metaphern-überladenen Rundumschlag.
3: Im Wesentlichen zerfällt der Artikel in zwei Teile, einen Auszug aus einer Staatsrechtsvorlesung zu einigen nachgeordneten Behörden und einem kurzen verfassungsrechtlichen Exkurs zur Begründung einer freien Wissenschaft, einerseits;
Stand gestern hatte #Austria so viele Tote per 1 Mio. EW wie #USA: ca. 6 an einem Tag. Chris Murray hat in seinem @IHME_UW-Modell geschätzt, dass Staaten im Mittel an der Schwelle von 8 Toten pro Tag Maßnahmen ergreifen.
Ausnahmen sind z.B. North und South Dakota in den USA. Österreich startet mit den Verschärfungen früher, nämlich bei 6 (im 7-Tagesmittel eher: 4) und kann sich glücklich schätzen. Noch glücklicher jedoch Deutschland, auch wenn dort die Alarmglocken läuten.
1/n
Es ist nämlich nicht gleichzeitig bei welchem Niveau ein Staat beginnt. Ende Oktober/Anfang November haben D und AT einen Lockdown begonnen. So sieht die Entwicklung des 7-Tagesmittel der Fälle seitdem aus. 2/n
Die Studie von @michiwagner u.a. (start.univie.ac.at/fileadmin/user…) an einer Stichprobe von 10.464 Personen, Schüler*innen und Lehrer*innen in der Primarstufe und Sekundarstufe I hat nach Abzug nicht auswertbarer Proben ergeben:
2/n
"40 der verbleibenden 10.156 Proben waren positiv. Dies entspricht einer Gesamtprävalenz von 0,39% mit einem
95% Konfidenzintervall („Schwankungsbreite“) von 0,28-0,55%."
3/n
In dem Philosophischen Stammtisch mit dem Kategorienfehler-Titel "Experten oder Volk" (srf.ch/play/tv/sterns…) zitiert @weilenberger einen gewissen W. Churchill mit den Worten: "Ein Experte ist ein Mann, der mir im Nachhinein erklärt, weshalb seine Prognosen nicht zutrafen.
1/n
Das ist ein Fall für @krieghofer. Im Deutschen findet sich das angebl. Zitat verschiedentlich leicht abgewandelt, z.B. "Ein Experte ist ein Mann, der hinterher genau sagen kann, warum seine Prognose nicht gestimmt hat." tagesrandbemerkung.at/2018/06/01/ein…
2/n
Die a.a.O. zu findende Übertragung ins Englische lässt sich im Internet nicht finden, auch keine ähnliche Variante. Doch findet sich analog: "An economist is an expert who will know tomorrow why the things he predicted yesterday didn't happen today."
3/n
#COVID19at
Sehr guter 🧵 z. Vergleich von Helmtragen beim Fahrradfahren und #Maskentragen außerh. des Gesundheitsbereichs. 1. Beide senken das Risiko von Kopfverletzungen bzw. Infektionen. 2. Die Risikominimierung ist ähnlich hoch. 3. Minimierung bedeutet für beide nicht völliges
Vermeiden einer Verletzung/Infektion. 4. Studien zum Fahrradhelmtragen haben gezeigt, dass a. weitere Faktoren eine Rolle spielen (Helmtragen *und* größere Vorsicht etc.) ohne dass b. diese die Vorteile des Helmtragens zum Verschwinden bringen (s. 4/9). 5. @POhukainen vermutet a.
das könnte auch beim Maskentragen der Fall sein und gibt b. zu bedenken, dass Masken noch weitere Effekte haben: andere an das Ansteckungsrisiko zu erinnern und sie zur Vorsicht zu gemahnen. Sie sind #Risikomarker und #Risikominimierer. /End
Sehr guter Hinweis (cc @corinnamilborn und @neuwirthe). (Bewusste?) Falschmeldung(en) verstellen den Blick auf die Lage bei #covid19a. Der neue #Coronavirus verlangt Medien und Öffentlichkeit einiges ab. Deshalb ein kleiner Faden aus Anlass dieses Posts. 1/n
Maßzahlen helfen uns ein Phänomen mess- und vergleichbar zu machen. Im 500 g Joghurt sind 16 g Fett, die 250 g Butter hat 217,5 g Fett. Der Hausverstand sagt: die Butter hat mehr Fett als Joghurt. Die Mathematik ist Hausverstand mit mehr Zahlen 2/n
Daher werden die Werte *standardisiert*. Einigen wir uns auf einen höheren Wert, 1 kg, und weisen wir die Fettwerte dafür aus. Das ist einfacher Dreisatz. (Statistik beruht auf einfacher Arithmetik und Algebra) Ergebnis: 1 kg Joghurt hat 32 g, 1 kg Butter 870g Fett.
3/n