Liebe Kolleginnen und Kollegen, liebe Studierende,
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es scheint eigentlich selbstverständlich, dass Wissenschaftler:innen genau wissen sollten, warum sie eine statistische Analyse durchführen. Jedoch zeigt sich, dass sie oft erstaunlich vage bezüglich des Ziels ihrer Analyse, dem so genannten theoretischen Schätzwert, bleiben. Dies mag teilweise strategisch sein (wenn man das Ziel einer Analyse nicht genau angibt, ist es viel schwieriger, Kritik zu üben), liegt teilweise aber auch an mangelnder statistischer Ausbildung (der Fokus liegt oft mehr auf Details der Analyse als darauf, ob das, was geschätzt wird, tatsächlich von Interesse ist). In ihrem Vortrag am 6. März um 14 Uhr wird Julia Rohrer (Kurzbiographie siehe unten) das Problem veranschaulichen und aufzeigen, wie es auch von der metawissenschaftlichen Gemeinschaft bisher vernachlässigt wurde. Sie wird Verbesserungsvorschläge skizzieren (genaue Formulierung der Schätzwerte) und Ideen vorschlagen, wie man eine höhere Transparenz der Analyseziele zur Norm machen könnte. Der Vortrag findet über WebEx statt. Wir freuen uns, Sie zu sehen! Die Open Science Initiative Lübeck ——————– Dear colleagues and students, It seems like a no-brainer to demand that researchers are clear about why precisely they are running a statistical analysis. But it turns out that researchers are often surprisingly vague about the target of their analysis, the so-called theoretical estimand. Part of this may be strategic ambiguity – if one is not precise about the goal of an analysis, it gets a lot harder to criticize said analysis for missing its goal. Part of this may simply be a lack of training – statistics are often taught “statistics first,” with more focus on the details of estimation than on whether what is being estimated actually corresponds to something of interest. In her talk “Yes, but what’s your estimand?” Transparent analysis goals as a precondition for meaningful research” on March 6 at 2 p.m., Julia Rohrer will illustrate the problem and highlight how it has been somewhat neglected by the meta-science community (which also seems to struggle with estimands). She will also outline how one can do better (by precisely articulating estimands) and suggest ideas for how to shift norms toward higher analysis goal transparency. The talk will take place in WebEx. We look forward to seeing you! Short bio Dr. Julia Rohrer is a personality psychologist by training; her work covers a broad range of topics, including the effects of birth order, age patterns in personality, and the correlates and determinants of subjective well-being. Her methodological interests include causal inference on the basis of observational data and data analytic flexibility. She’s an active advocate for increased research transparency, maintains the Open Science Network Leipzig (openscience-leipzig.org), and co-blogs about meta-scientific topics and stats at http://the100.ci |