Inferenz
Von der Stichprobe zur Grundgesamtheit. Hier steht die Logik, die allen Tests gemeinsam ist: was geschätzt wird, welche Unsicherheit dazugehört, welche zwei Fehlerarten es gibt und warum die Effektstärke neben dem p-Wert stehen muss. Diese Seiten liest man vor den einzelnen Tests, nicht danach.
Schätzen und Konfidenzintervalle
Punktschätzung, Standardfehler und die korrekte Deutung eines Intervalls.
Hypothesentests: Grundlagen
Testlogik, Fehler erster und zweiter Art, p-Wert und was er nicht bedeutet.
Effektstärken
Cohens d, Hedges g, r und η²: wie gross ist der Unterschied wirklich?
Power und Stichprobenumfang
Wie viele Fälle braucht es, und was findet man mit denen, die man hat?
Multiples Testen
Warum viele Tests falsche Alarme erzeugen und wie Bonferroni, Holm und Benjamini-Hochberg gegensteuern.
Bootstrap und Resampling
Konfidenzintervalle ohne Verteilungsannahme, auch für Kennzahlen ohne Formel.
Bayessche Inferenz
Prior, Likelihood und Posterior: Glaubwürdigkeitsintervalle, der Einfluss des Priors und Wahrscheinlichkeiten für Hypothesen.
Versuchsplanung und A/B-Tests
Randomisierung, Stichprobenumfang vorab, das Problem mit dem Zwischendurch-Schauen und die Auswertung eines A/B-Tests.
Kausale Inferenz
Ursache statt Zusammenhang aus Beobachtungsdaten: Confounder, Adjustierung, Schichtung und Difference-in-Differences.
Die übergreifenden Fragen zur Statistik prüfen, ob die Logik auch dann sitzt, wenn nicht dabeisteht, um welche Methode es geht.