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Produktinformation
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Tatsächlich hat die Wahrscheinlichkeitsrechnung viel mit unserem Leben zu tun: Mit ihrer Hilfe kann man die Zuverlässigkeit von Zeugenaussagen ebenso bestimmen wie die Aussagekraft einer Krebsuntersuchung, belastende Indizien in einem Mordfall können sich bei näherem Hinsehen als entlastend herausstellen, und der Mörder muss nicht immer der Gärtner sein.
In vier Teilen mit 22 Kapiteln (mit Titeln wie "Die Tendenz zum Töten -- ein Mann geht über Eichen") schlagen sich der Arzt Thomas Vielgut, die Anwältin Vera Priori und ihre Freunde in Syldavien und in unserer Welt mit zahlreichen Problemen herum: Wie wahrscheinlich ist es, dass der Beschuss der chinesischen Botschaft im Kosovo-Konflikt ein Zufall war? Wie angelt man mit großer Wahrscheinlichkeit leckere Leckerellen aus einem syldavischen Fluss und nicht widerliche Ekelitzen? Muss man sich Sorgen machen, wenn sich ein sonst pünktlicher Mensch verspätet? Ist es sinnvoll, wie in dem alten Witz über den Betrunkenen, einen verlorenen Schlüssel nachts nur unter den Laternen zu suchen? (Überraschenderweise: ja!) Im letzten Teil zeigen die Autoren, dass die statistische Auswertung heutiger klinischer Untersuchungen erschütternd unzuverlässige Ergebnisse bringt -- und stellen ein alternatives Modell vor: die lernfähige "Never-change-a-winning-team"-Strategie.
Dieses Buch ist hoch informativ, macht Spaß, stellt wundervolle Charaktere vor, ist witzig illustriert und geschrieben. Nach und nach versteht man die Prinzipien der Wahrscheinlichkeitsrechnung, und am Ende jedes Teils hilft eine kurze Zusammenfassung beim Verstehen. Eines der gelungensten populärwissenschaftlichen Bücher auf dem Markt -- von zwei Wissenschaftlern, die nicht umsonst für ihre hervorragenden Lehrleistungen ausgezeichnet wurden. --Gabi Neumayer
Mit zahlreichen Fallbeispielen beschreiben die Autoren, beide Physiker und Professoren am Fachbereich Medizin der Universität Hamburg, verblüffende Folgerungen aus der Wahrscheinlichkeitslogik. Die vertraute Wenn-dann-Logik ist auf viele Sachverhalte nicht anwendbar. Erst dadurch, dass ein "wahrscheinlich" in die Rechnung einbezogen wird, kann man alle Faktoren ins Kalkül ziehen - und bekommt daraufhin völlig andere Ergebnisse.
Welche Irrtümer und Fehlschlüsse entstehen können, wenn nur einige dieser Zutaten außer Acht bleiben, zeigen die Autoren für die verschiedensten Lebensbereiche. Stück für Stück widerlegen sie unsere für sicher geglaubten Meinungen. In witzigen und spannenden Geschichten führen sie uns von Wettervorhersagen und Bilanzmanipulationen über Börsenbewegungen bis hin zu ihrem Hauptanliegen: der "Lebenslüge der medizinischen Forschung". Es geht um Fehlschlüsse, die durch falsche Interpretationen medizinischer Tests und Studien entstehen.
Üblicherweise werden in Doppelblindversuchen Therapien an Patienten getestet und die jeweils positive oder negative Wirkung erfasst. Bei der statistischen Auswertung einer solchen Studie gestehen sich die Forscher sogar eine geringe Irrtumswahrscheinlichkeit zu. Eine Grundfrage aber fehlt: Wurde überhaupt eine bessere Therapie-Idee untersucht?
Das Buch verdeutlicht das mit einem Angelbeispiel: In einem Teich gibt es zwei Arten Fische, die begehrten Leckerellen und die ungenießbaren Ekelitzen. Um die Wirksamkeit eines Angelköders für Leckerellen zu testen, hängt man ihn ins Wasser und zählt, wie viele Fische jeder Art anbeißen. Weiß man dann, ob und wie sehr die Leckerellen den Köder mögen? Beileibe nicht. Es kommt darauf an, wie viele Fische der einen und der anderen Art überhaupt im Teich sind. Möglicherweise schwimmt dort gerade keine einzige Leckerelle, also beißt auch keine an; man angelte dann nur Ekelitzen, die den - vielleicht für Leckerellen hervorragenden - Köder nur in der Not fressen. Welchen Wert hat also die reine Zählmethode, um eine Aussage über die Qualität des Köders zu bekommen?
Auf medizinische Studien übertragen: Wie aussagefähig ist ein Studienergebnis, wenn Therapie-Köder ausgelegt werden, ohne zu wissen, wie viele Ideen-Fische überhaupt im Forschungsmilieu schwimmen?
Eine weitere Schwierigkeit kommt hinzu: Die Wahrscheinlichkeit von guten Ideen für neue Therapien ist nicht bekannt. Man könnte sie höchstens subjektiv schätzen (Vorschlag der Autoren: zwei Prozent). Weil sie also fast nicht quantifizierbar ist, darf sie, so argumentieren die Statistiker, bei der Bewertung wissenschaftlicher Ergebnisse auch nicht veranschlagt werden. Denn Subjektivität soll in der Forschung möglichst ausgeschlossen bleiben. Folglich wird der Faktor Ideen-Wahrscheinlichkeit ganz aus der Fragestellung und der statistischen Auswertung ausgeklammert. Das Problem existiert also offiziell gar nicht, obwohl es den Fachleuten bekannt ist.
Das Buch bietet vergnüglichen Lesestoff als Verpackung für wissenschaftskritischen Zündstoff: Die Autoren weisen nach, dass randomisierte Studien überflüssig oder sogar schädlich sind. Sie zeigen, dass viele der "wissenschaftlich nachgewiesen besseren Therapien" nicht besser und vielfach sogar schlechter sind als das, was sie verbessern sollen.
Eva Kahlmann
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Denn Dubben und Beck-Bornholt entführen uns in die Welt der Wahrscheinlichkeiten. Man erfährt, warum ein positives Testergebnis bei der Krebsvorsorge noch kein Grund zur Panik ist, warum eine belastende Zeugenaussage manchmal für den Angeklagten spricht, warum man Beweise gleich einschätzen und trotzdem zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen kann, was es mit dem Beschuß der chinesischen Botschaft in Belgrad (anno 1999, Kosovo-Krieg) auf sich hatte und warum klinische Studien längst nicht das halten, was sich viele Forscher von ihnen versprechen. Wie man durch Aussortieren "schlechter" Schüler an Real- und Hauptschulen Erfolge an allen Schulformen vermelden kann - ohne daß ein Schüler mehr gelernt haben muß. Und ähnliche "Tricks" mehr, mit denen man sich und andere uns regelmäßig übers Ohr hauen.
Hinterher versteht man ein bißchen mehr von Statistik und Stochastik, und eine Menge mehr von der Welt, in der wir leben. Für staunende Laien (Erwachsene, und Schüler etwa ab Klasse 9) wie sich wundernde Fachleute gleichermaßen geeignet.
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