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am 9. April 2017
Sehr interessenates Buch mit vielen hilfreichen und praktischen Beispielen.
Gut geeignet als Motivation sich intensiver mit Statistik und Dantenanalyse zu beschäftigen.
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TOP 500 REZENSENTam 16. Dezember 2006
Ich dachte, ich hätte ein wenig Ahnung von Statistik und hielt mich für kritisch. Mit manipulierten Diagrammen kann man mich kaum hereinlegen. Doch bevor ich dieses Buch las, hielt ich es für unmöglich:

- dass eine Partei Wahlergebnisse deutlich zu ihren Gunsten verändern kann, ohne eine einzige Stimme zu gewinnen

- dass schnelles Autofahren eindeutig Unfälle verhindert

- dass hinter besseren Durchschnittswerten schlechtere Werte stecken können

Wie, das erklären die Autoren in diesem spannenden und durch viele Beispiele anschaulichen Buch. An manchen Stellen sind Statistik-Kenntnisse nützlich, aber zum Verständnis nicht unbedingt nötig.

An manchen Stellen geht die Polemik der Autoren gegen unbelegte Glaubenssätze so weit, dass sie sich zur Annahme des Gegenteils versteigen. Wenn man unlogische Argumente für eine Klimakatastrophe zerpflücken kann, folgt daraus jedoch nicht, dass es keine Klimakatastrophe gäbe. Hier erfüllen die Autoren ihre eigenen Maßstäbe nicht.

Ansonsten: Ein Buch, das jeder gelesen haben sollte, der insbesondere in der Medizin mit Studien und Statistiken arbeitet.
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am 26. Juli 2017
Der Buchtitel machte mich neugierig denn mit solchen Themen beschäftige ich mich schon seit Jahren und fand das Buch trotz seiner Ausflüge in die Fachgebiete der Autoren sehr interessant. Die vielen Beispiele und Zeichnungen ergänzen den Text, bei dem man öfter schon einmal sortieren muss da es öfter mal plötzlich auf einer anderen Seite weiter geht. Dabei sind die Fußnoten der Kracher, Schreibt man diese zusammen, so bedecken sie etwa 5 Buchseiten. Zu empfehlen ist dieses Buch jedem der geistig rege bleiben will und öfter dem Dogmatismus Paroli bieten muss und Erforschung und Ableitungen nicht für ein notwendiges Übel hält.
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am 7. Dezember 1998
Die Autoren schaffen es auf amüsante Weise, Interesse und Verständnis für ein oft verachtetes Stoffgebiet zu wecken. Da Formeln und schwierige mathematische Zusammenhänge zumeist in den Fußnoten verbannt wurden, ist das Buch für den Fachmann, der besser den Wert von Veröffentlichungen beurteilen und den interessierten Laien, der mal hinter das Mysterium Statistik blicken will, gleichermaßen geeignet. Den Spruch "Glaube nur der Statistik, die du selber gefälscht hast." kennt wohl jeder, bloß kann man sich darunter meist nichts vorstellen. Bringt Statistik nun was, oder ist es nur intellektueller Zeitvertreib? Die Autoren gehen sehr spielerisch mit diesem Thema um und führen den Leser behutsam mit einfachen nachvollziehbaren Schritten (z.B.: Wie man die vermeidliche Häufung von Leukämie bei Kernkraftwerken mit dem Würfel bestimmt.) in die Materie ein. Nach dem Buch hat sich hoffentlich der Schleier über der Statistik gelüftet und man kann vermeintliche Horrormeldungen in den Medien gelassen aufnehmen. Die Beispiele sind meist aus dem medizinischen Bereich, da beide Dozenten an einer medizinischen Hochschule sind. Ich empfehle jedem Medizinstudenten wärmstes dieses Buch zu lesen, da er früher oder später eine Doktorarbeit beginnen und dann dieses Wissen dringend brauchen wird. Weiterhin finde ich es wichtig kritisch mit Veröffentlichungen umzugehen, denn heutzutage wird auch meiner Meinung nach "Mehr Masse statt Klasse" an wissenschaftlichen Arbeiten veröffentlicht.
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am 25. September 2015
Unter Wissenschaftlern gilt der Spruch: "Trau' keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast". Und da ist was Wahres dran. Warum dem so ist, zeigen die Autoren, zwei Biophysiker an ausgewählten Beispielen aus ihren Fachgebieten, die zwar für den Laien manchmal nur schwer verständlich sind und vom Leser verlangen, sich etwas in die Materie einzuarbeiten, bei denen sich jedoch die Mühe lohnt.
Es wird nämlich schnell klar, dass viele Statistiken ohne Aussagewert sind, weil z.B. die Zahl der geprüften Werte zu gering ist oder der Hintergrund der Fragestellung nicht mit einbezogen wurde etc. Der Leser erkennt nach dem Durcharbeiten des Buches die Fallstricke in wissenschaftlichen Veröffentlichungen, er kann die Aussagekraft statistischer Werte viel besser einschätzen.
Dazu benötigt man als Leser allerdings etwas Geduld, denn das Buch ist nicht einfach zu lesen. es verlangt viel, vor allem mathematische Kenntnisse, gibt dafür aber auch viel, nämlich Einblick in die Fallstricke der Wissenschaft.
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am 8. Januar 2010
Das Buch ist meiner Meinung nach nicht unbedingt für Laien geeignet, da man vieles wahrscheinlich nur wirklich versteht/ nachvollziehen kann, wenn man selbst schon mit wissenschaftlichem Arbeiten in Berührung gekommen ist, d.h. zumindest studiert hat. Deshalb ist der Titel, der wegen seiner Lockerheit den Eindruck erweckt, von jedem gelesen werden zu können etwas trügerisch.
Ansonsten kann ich dieses Buch nur loben. Es zeigt detailliert auf, wie mit Statistik gelogen werden kann, welchen Irrtümern man unterliegt und dass man eigentlich keiner Studie trauen darf (auch nicht den renommierten), ehe man einen Blick auf die Daten und die Methodik geworfen hat und sich die Schlüsse selbst überlegt und geprüft hat. Auch die überall akzeptierte 5%-Niveau-Hürde, die von jedem stillschweigend akzeptiert wird, wird kritisiert. Es wird gezeigt, dass die Ergebnisse von Studiuen oft falschen Schlußfolgerungen unterliegen und diese immer weiter getragen werden. Es kommt in der heutigen Forschung darauf an so viel neue Ergebnisse wie möglich zu produzieren, so wird kaum etwas noch einmal getestet oder kritisch hinterfragt. Ebenso werden Ergebnisse, die ein signifikantes Ergebnis aufzeigen (zum Beispiel Medikament A wirksamer als Medikament B) viel häufiger veröffenlicht, als nicht signifikante Ergenisse (Medikament A untscheidet sich nicht von B), was zu einer Verzerrung führt. Die meisten Beispiele sind aus der medizinischen Forschung. Da hier unter Umständen Menschenleben auf dem Spiel stehen, sollte dringend eine Wende eingeschlagen werden und nicht nur Wert darauf gelegt werden möglichst viel neues zu publizieren, sondern eben alte Ergebnisse auch kritisch zu hinterfragen (Professoren erhalten ihre Gelder zum Teil danach, wie viel sie publizieren). Aber dies wird wohl in naher Zukunft nicht der Fall sein. Ich für meinen Teil hätte damals, auch wenn ich ein anderes Fach studiert habe gerne Professoren gehabt, die einem etwas kritischeres Denken beibringen als das blinde Vertrauen in veröffentlichte Studien.
Ich persönlich wurde bei meiner Diplomarbeit, für welche damals eine Befragung stattfand, die ich auswerten sollte darauf gedrängt irgendetwas signifikantes zu finden (es war absolut gar nichts bedeutendes signifikant, zumindest nicht das, was man haben wollte), sonst könnten der Doktorand und der Professor die mich betreut haben nichts weiter damit anfangen (nicht signifikantes wird ja nicht veröffentlicht), also musste ich im Nachhinein (!) die Hypothesen umtexten und verbiegen, an den Daten rumdrehen und gruppieren, bis
irgendwann mal was rauskam, was halbwegs signifikant aussah. Dies geschah an einer deutschen Universität und schimpft sich dann Wissenschaft. Als ich es kritisiert habe sagte man mir, das würden alle so machen. Hätte ich damals das Buch schon gehabt, hätte ich es Ihnen mal zum Lesen geben können.
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am 26. März 2001
Schön finde ich die Übungsaufgaben zum "Lügen mit der Wahrheit". Nachdem man sich intensiv Gedanken darüber gemacht hat, wie man ein Ergebnis so präsentiert (ohne zu lügen!), dass genau das Gegenteil vom eigentlichen Ergebnis wahrgenommen wird, sieht man manch "beweiskräftiges" Diagramm in aktuellen Publikationen mit ganz anderen Augen.
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am 13. August 2017
Hier werden viele Standardfehler aufgezeigt, mit denen wir häufig konfrontiert werden. Diese Fehler finden teilweise in der Wissenschaft statt, teilweise in der Medizin. Aber auch in den Medien. Die Autoren zeigen, dass Fehler ganz bewusst eingesetzt werden können, um mit ihrer Hilfe zu manipulieren. Diese Tatsache ist zwar nicht neu, aber die Autoren verstehen es, für viele verschiedene Fehlertypen Beispiele aufzuführen.
Nicht alle diese Dinge dürften jedem Leser vorher so bewusst gewesen sein.
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am 30. Januar 2010
Es gehört mittlerweile zum guten Ton in Zeitungen, Zeitschriften, wie auch in Fachartikeln neueste Erkenntnisse mit Statistiken zu untermauern. Schließlich soll beim Leser kein Zweifel an der Richtigkeit neuer Erkenntnisse aufkommen. Doch wie groß ist die Aussagekraft der Zahlen, prozentualen Auswertungen und Signifikanzen wirklich? Dubben und Beck-Bornholdt, Dozenten im Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, öffnen dem interessierten Leser die Augen. In kleinen anekdotischen Geschichten und anschaulichen Szenerien beschreiben sie nicht nur die typischen (üblichen) Fehlerquellen statistischer Auswertungen sondern zeigen auch, wie leicht mit dem Zahlenmaterial manipuliert werden kann.
Der Leser erfährt, wie wenig Aussagekräftig wissenschaftliche Arbeiten trotz eindrucksvoller Signifikanzen sein können, wenn die Datenmenge für eine entsprechende Auswertung ungeeignet ist. Ebenso werden falsche Rückschlüsse, Fehler erster und zweiter Art dargestellt und an Beispielen veranschaulicht. Z.B. wird berichtet, wie die unbedarfte Nutzung von Wahrscheinlichkeiten genau das Gegenteil dessen bewirken kann, was eigentlich ausgedrückt werden sollte. So beim Prozess gegen O.J. Simpsons vor einigen Jahren. Dessen Verteidiger meinte Simpson mit einer Statistik entlasten zu können, laut derer nur 0,1% aller Ehemänner, die ihre Frau verprügeln, diese auch ermorden. Ein gefundenes Fressen für die Anklage, die der Verteidigung vorrechnen konnte, wie belastend diese Aussage für Simpson schließlich sei.
Die Wege werden erläutert, wie einfach sich die Aussagekraft von Statistiken manipulieren lässt ohne das zugrunde liegende Datenmaterial dabei zu verfälschen.

Der Leser wird dabei nicht mit Zahlen und Gleichungen malträtiert und es bedarf auch keiner besonderer mathematischer Kenntnisse, um der Argumentation beider Autoren zu folgen. Interessierte erhalten hingegen die Möglichkeit einige Lösungswege und Beispielsrechnungen in Fußnoten nachzuvollziehen. Den Autoren ist in jeder Zeile die spitzbübische Freude anzumerken, die es ihnen bereitet, diese Irrtümer und Betrügereien aufzudecken zu erklären und in einen unterhaltsamen Kontext zu packen.
Allerdings sind Beck-Borholdt und Dubben bei ihren Bewertungen sehr den Zahlen verhaftet. Gerade die medizinische Forschung und Publikationswut, wird mit allerlei Häme überzogen. Die Evaluierung medizinischer Forschung ist stark Fallzahlen-Abhängig. Doch in vielen Bereichen ist die Datenmenge begrenzt und für eine stichhaltige statistische Bewertung nicht ausreichend. Die Möglichkeit, dass bei der klinischen Bewertung medizinischer Neuerungen persönliche Einschätzung und Erfahrungen einfliessen und von großer Bedeutung sind, wird vollkommen ausser Acht gelassen.
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am 12. Mai 2007
Die beiden Autoren H.-P. Beck-Bornholdt und H.-H. Dubben sind gestandene Wissenschaftler und geben sich redliche Mühe, typische Denkfallen aufzuzeigen. Vom gedanklichen Rechenfehler über das gezielte Erwecken falscher Eindrücke bis zum ausgewachsenen Betrug reichen ihre Beispiele, die zum Großteil aus dem Bereich der medizinischen Forschung stammen.

Was sie zutage fördern, sorgt für jede Menge Aha-Erlebnisse. Man lernt, mit "wissenschaftlichen" Ergebnissen, die keine sind, skeptischer umzugehen. Und man wird Werbefritzen, Politikern und anderen Manipulatoren nicht mehr so leicht auf den Leim gehen.

Dazu ist das Buch nett illustriert, sehr lesbar geschrieben, wenn auch ein wenig anspruchsvoll. Der Formelsalat wurde in den Anhang verbannt, der Rest des Buches ist nicht anspruchsvoller als meine angegebenen Beispiele und erfordert nicht mehr als das, was nach einigen Jahren von Mittelstufe-Mathekenntnissen noch übrig ist.

Beim Wort "Mathematik" schrecken die meisten erst einmal zurück, und auch Fachleute - Wissenschaftler und Ärzte zum Beispiel - sind längst nicht so firm, wie sie es oft glauben.

Im Falle von Krankheiten bedeutet das, daß positive Testergebnisse als viel "bedrohlicher" eingeschätzt werden, als sie tatsächlich sind.

Im Falle der Wissenschaft bedeutet das, daß viele Ergebnisse einfach unbrauchbar sind, weil Daten falsch interpretiert werden. Schlimmstenfalls landet sowas in Lehrbüchern und wird zum unausrottbaren Mythos.

Ein Beispiel dafür ist das Verwechseln von Korrelationen mit Kausalität. Es läßt sich unschwer nachweisen, daß der Östrogenspiegel im Blut von der Schuhgröße abhängt: Je größer die Füße, desto geringer der Östrogenspiegel.

Die Erklärung ist natürlich ganz simpel: Frauen haben im Schnitt kleinere Füße als Männer. Bei kleineren Schuhgrößen ist daher der Frauenanteil höher - und damit der durchschnittliche Östrogenspiegel.

Auf die gleiche Weise kann man "beweisen", daß die Haarlänge mit der Körpergröße abnimmt. Die Beispiele sind leicht durchschaubar, aber die angebliche Gefährlichkeit von Hochspannungsleitungen, Handys und ähnlicher Schmock mehr beruht exakt auf derselben Art von falschem Statistiklesen.

Die Überarbeitung hat ein paar Ungenauigkeiten und Fehler beseitigt - ein hervorragendes Buch wurde noch ein kleines bisschen besser.

Kurzum: Was heute so alles als "Wahrheit" daherkommt, ist schon allerhand - mit diesem Buch an der Hand wird man ein paar Denkfallen umschiffen und ein paar Betrügern weniger auf den Leim gehen.
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