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Anfängerfehler in der Statistik - es gibt keinen Effekt

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  1. Anfängerfehler in der Statistik - es gibt keinen Effekt

    Autor: rsling 12.02.16 - 11:30

    Damit käme man in keiner mir bekannten empirischen Wissenschaft durch. Sie rechnen zwei Chi-Square-Tests auf riesige Stichproben (n>1^6). Dabei wird so ziemlich jeder minimale Verteilungsunterschied "hochsignifikant", weil bei jeder nicht absolut gleichmäßiger Verteilung der Testwert mit n skaliert. Die eigentlich relevante Effektstärke liegt in beiden Fällen aber bei Cramér's phi<0.05. Normalerweise wird nichts mit phi<0.2 irgendwie ernst genommen. Es gibt also wohl einen Unterschied in der GG, aber der Effekt ist miniminiminimal.

    Die Plots benutzen den klassischen Trick mit gezielt gewähltem y-Achsen-Ausschnitt um minimale Unterschiede riesig erscheinen zu lassen.

  2. Re: Anfängerfehler in der Statistik - es gibt keinen Effekt

    Autor: warten_auf_godot 12.02.16 - 12:07

    das dachte ich mir auch. Da wird von übereifrigen Doktoranden einfach das nächste Paper rausgepushed, um die eigene Publikationshistorie aufzumöbeln.

  3. Re: Anfängerfehler in der Statistik - es gibt keinen Effekt

    Autor: Theoretiker 12.02.16 - 14:23

    Es gibt auch keine Fehlerangaben bei den Werten. Dabei liegen die so nah beieinander, dass ich gerne wüsste, um wie viele Standardabweichungen das jetzt auseinander liegt.

  4. Re: Anfängerfehler in der Statistik - es gibt keinen Effekt

    Autor: Eheran 12.02.16 - 14:39

    Eben. Hier mal mein Beitrag auf einen Post des Autors, siehe auch letzter Absatz:

    >Die Studie gibt zahlreiche Hinweise in die Richtung.

    Ohne bekanntes Geschlecht:
    Frauen: 71,8% (95% Unsichterheit ~2,5%)
    Männer: Zahl wird nicht genannt, aus dem Diagramm etwa 69% (95% Unsichterheit ~2%)

    Aus diesen 3% Vorteil (mit großer Unsicherheit) der geschlechtsunspezifischen Akzeptanzrate von Frauen wird nun mit bekanntem Geschlecht:
    Frauen: 62,5% (95% Unsichterheit ~1,5%)
    Manner: Wird nicht genannt, aus dem Diagramm etwa 63% (winzige Unsicherheit)

    Beide nehmen also massiv ab. Dazu noch die Unsicherheit und die Aussage kann man einfach absolut nicht stehen lassen. Aber ist eine "tolle" Überschrift. "Zugespitzt". So kann man durch weglassen von Informationen das Bild völlig verzerren.

    PS:
    Das man in der Studie die Werte der Männer nicht nennt ist ein Kritikpunkt der Studie selbst. Soetwas geht natürlich nicht, das ist das selbe Problem wie hier mit dieser Aussage. Die Macher der Studie unterliegen offensichtlich einem Bias, wenn sie nur die eine Seite betrachten.
    Hier mal wie man es in einer Studie nicht machen sollte:
    >For outsiders, we see evidence for gender bias: women's acceptance rates are 71.8% when they use gender neutral profiles, but drop to 62.5% when their gender is identifiable. There is a similar drop for men, but the effect is not as strong.

    Das "not as strong" wird nie in Zahlen gefasst. Es wird nie (inkl. der Fehlerintervalle) als Wert dargestellt, obwohl diese Zahl die einzige Basis solch einer Aussage sein kann. Entweder weil man schon sieht was man sehen wollte, weil die Zahl dann doch nicht so schön als Beweis ausgesehen hätte oder weil man faul war.

  5. Re: Anfängerfehler in der Statistik - es gibt keinen Effekt

    Autor: warten_auf_godot 13.02.16 - 01:14

    >Sie rechnen zwei Chi-Square-Tests auf riesige Stichproben (n>1^6).

    ich stimme Deinem Einwand absolut zu.
    ich möchte nur den kleinen Typo korrigiert wissen: Du meintest sicher (n > 10^6)

  6. Re: Anfängerfehler in der Statistik - es gibt keinen Effekt

    Autor: rsling 13.02.16 - 01:45

    Danke! Da habe ich mich wohl so aufgeregt, dass mir eine 0 abhanden gekommen ist. Cheers!

    warten_auf_godot schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > >Sie rechnen zwei Chi-Square-Tests auf riesige Stichproben (n>1^6).
    >
    > ich stimme Deinem Einwand absolut zu.
    > ich möchte nur den kleinen Typo korrigiert wissen: Du meintest sicher
    > (n > 10^6)

  7. Re: Anfängerfehler in der Statistik - es gibt keinen Effekt

    Autor: raphaelo00 13.02.16 - 02:03

    Ich verstehe einfach mal nichts was hier geredet wird :). Aber hört sich gut an.

  8. Re: Anfängerfehler in der Statistik - es gibt keinen Effekt

    Autor: Eheran 13.02.16 - 02:11

    Wenn ich 3 mal würfel und alles eine 6 ist, dann ist das reiner Zufall. Es ist nicht signifikant. Würfel ich 100'000 mal und 50% sind 6, dann ist das extrem signifikant, also nicht zufällig sondern z.B. der Würfel gezinkt.

    Wenn ich 1'000'000 Personen befrage und es nur winzige Abweichungen gibt, die sich aus irgendwelchen Gründen nicht ausgleichen, dann sind die Abweichungen automatisch signifikant, weil der Zufall bei so vielen keine große Rolle mehr spielt.

  9. Re: Anfängerfehler in der Statistik - es gibt keinen Effekt

    Autor: oerpli 13.02.16 - 11:46

    warten_auf_godot schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > das dachte ich mir auch. Da wird von übereifrigen Doktoranden einfach das
    > nächste Paper rausgepushed, um die eigene Publikationshistorie aufzumöbeln.

    funfact: es sind keine doktoranden sondern undergraduates (also nichtmal bachelor).
    noch ein funfact: es ist nichtmal geplant das zu publizieren.

  10. Re: Anfängerfehler in der Statistik - es gibt keinen Effekt

    Autor: Eheran 13.02.16 - 12:10

    Wird ja immer besser... wie hat Hauke Gierow überhaupt so ein "Paper" gefunden, wenn das so ist?

  11. Re: Anfängerfehler in der Statistik - es gibt keinen Effekt

    Autor: DerVorhangZuUndAlleFragenOffen 13.02.16 - 12:40

    Eheran schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Wenn ich 3 mal würfel und alles eine 6 ist, dann ist das reiner Zufall. Es
    > ist nicht signifikant. Würfel ich 100'000 mal und 50% sind 6, dann ist das
    > extrem signifikant, also nicht zufällig sondern z.B. der Würfel gezinkt.

    Wenn man von einem gerechten Wuerfel ist, kann man das so sehen.

    > Wenn ich 1'000'000 Personen befrage und es nur winzige Abweichungen gibt,
    > die sich aus irgendwelchen Gründen nicht ausgleichen, dann sind die
    > Abweichungen automatisch signifikant, weil der Zufall bei so vielen keine
    > große Rolle mehr spielt.

    Befragen ist im allgemeinen ein ganz heißes Eisen das der Statistiker nur auspackt wenn gar nichts anderes geht. Denn beim befragen bestimmt gerne die Fragetechnik welche Antwort rauskommt. Aber um Fragen ging es ja bei der Studie - dem Herr sei es gedankt - nicht.

    Noch was: Wie steht es um das Commit-Verhalten der untersuchten Geschlechter? Zu was für Projekten committen sie? Groß, klein, neu, langlebig, Front-End, Back-End, Middleware oder Dokumentationsprojekte? Sind sie regelmäßige oder Gelegenheits-Comitter?

    Wenn es hier schon signifikante Unterschiede gibt kannst du die beiden "Geschlechter-Gruppen" schon gar nicht mehr so ohne weiteres vergleichen. Ich bezweifle, dass CIs bei denen das alles berücksichtigen.

    Und die wichtigste Frage ist eigentlich ungeklärt. Das wäre doch die naheliegendste Frage die man sofort stellen muss wenn man Diskriminierung vermutet. Und zwar die Frage ob das Geschlecht des Maintainers einen Einfluss auf das Annehmen/Ablehnen von Commits eines bestimmten anderen Geschlechts hat?

    "Entwickeln Sie ein positives Verhältnis zu Daten und freuen sie sich wenn wir mehr wissen!" ~Angela Merkel (12.06.2015)

  12. Re: Anfängerfehler in der Statistik - es gibt keinen Effekt

    Autor: neocron 13.02.16 - 21:24

    Weil so ein Paper den Publikationen vieler pre und postdocs in nichts machsteht ...

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