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Was, wie, warum? - Einführungskurs Kausale Inferenz
Start date
jederzeit
Duration
6 Wochen à 3-4 Stunden
Language
German

Überblick

Daten sprechen nicht für sich selbst, erst vor dem Hintergrund ihrer Geschichte (Datengenerierender Prozess) können korrekte Schlussfolgerungen gezogen werden. Durch Elemente der Kausalen Inferenz können scheinbar paradoxe Phänomene, aber auch Verzerrungen in Daten, erklärt werden. In diesem Einstiegskurs werden die Grundlagen der Kausalen Inferenz anhand von Kausalen Diagrammen erklärt.

Welche Inhalte erwarten mich?

  • Potential Outcome und Counterfactual
  • Kausale Effekte und Verzerrungen
  • Directed Acyclic Graphs als Mittel zur Beschreibung des datengenerierenden Prozesses
  • Unterschiedliche Ebenen der Datenanwendung und ihre Voraussetzungen

Was werde ich erreichen?

Bei Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage...

  • die Voraussetzungen für kausale Schlüsse zu benennen,
  • die grundlegenden Bestandteile der graphischen Modellierung des datengenerierenden Prozesses aufzuzeigen,
  • Quellen von Bias in einfachen Beispielen zu identifizieren,
  • eigene Beispiele für die unterschiedlichen Ebenen der Datenanwendungen zu entwickeln,
  • gründlich über Korrelation und Kausalität nachzudenken.

Welche Voraussetzungen benötige ich?

Keine

Wer bietet diesen Kurs an?

Dieser Kurs wurde mit Unterstützung von Tabea Griesenbeck (wissenschaftliche Mitarbeit) und Lucie Liu (Editing, Postproduktion) erstellt.

Julia Rohrer
Dr. Julia Rohrer
Universität Leipzig
Karsten Lübke
Prof. Dr. Karsten Lübke
FOM Hochschule

The creators of the learning opportunities are responsible for their content.

Was sollte ich sonst noch wissen?

Learning format:
Online-Kurs
Certification:
Leistungsnachweis
Level:
Einsteiger
Support:
Forum
License:
CC-BY-SA 4.0