Ursache-Wirkung aus Big-Data ableiten - geht das?

Gut gemachte experimentelle Studien lassen auf den kausalen Zusammenhang zwischen Ursache und Wirkung schließen. Aber wie sieht es aus für Daten aus Beobachtungsstudien, Registerdatenbanken, Versicherungsdatenbanken, sogenannten Big Data Analysen?
  • Wann 09.09.2020 bis 10.09.2020 (Europe/Berlin / UTC200)
  • Wo Donau-Universität Krems, Österreich
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Im Seminar wird auf statistische Methoden eingegangen, die versuchen Kausalität in Beobachtungsstudien messbar zu machen (z.B.: Propensity Scoring, Adaptives Design und Structural Causality Model). Der Workshop soll das Verständnis für diese Methoden vertiefen, um das kritische Interpretieren von Studienergebnissen aus Beobachtungsstudien zu erleichtern.

Zielgruppe: Alle, die Beobachtungsstudien lesen und deren Glaubwürdigkeit und Methodik besser einschätzen möchten bzw. Personen, die selbst Beobachtungsstudien durchführen.

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