Synapsen – ein Wissenschaftspodcast S4E4 SCIENCE SLAM Johanna Callhoff: Nicht so wie es scheint
Feb 24, 2023
Johanna Callhoff ist Biometrikerin am Deutschen Rheuma-Forschungszentrum und der Charité in Berlin. Sie spricht über die Auswirkungen von Bias in der medizinischen Forschung. Besonders betont sie, wie Verzerrungen die Ergebnisse beeinflussen können, was für Gesundheitspolitik und medizinische Richtlinien entscheidend ist. Die Herausforderungen bei Datenerhebungen und der Selektions-Bias in der Analyse werden erläutert. Zudem wird erklärt, wie Survivorship Bias zu Fehlinterpretationen führen kann, illustriert durch anschauliche Beispiele.
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Episode notes
Bias durch Studienmethoden
- Bias entsteht oft durch die Art der Datenerhebung oder Studiengestaltung.
- Randomisierte Studien sind nicht immer möglich, daher muss man mit verzerrten Beobachtungsdaten sorgfältig umgehen.
Bias früh vermeiden
- Studien sollten idealerweise so geplant werden, dass Bias erst gar nicht entsteht.
- Wenn Bias vorhanden ist, muss man kritisch prüfen, welche Aussagen aus den Daten zulässig sind.
Flugzeuge im Zweiten Weltkrieg
- Während des Zweiten Weltkriegs wurden Flugzeuge falsch gepanzert, da nur überlebende Flugzeuge analysiert wurden.
- Der Überlebenden-Bias führte zu falschen Schlussfolgerungen über Einschusslöcher und deren Bedeutung.