Das Berkson-Jekel-Paradoxon und seine Bedeutung für die Datenwissenschaft

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Das Berkson-Jekel-Paradoxon und seine Bedeutung für die Datenwissenschaft
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Wenn Sie ein Data Scientist oder ein aufstrebender sind, kennen Sie die Bedeutung der Statistik in der Branche. Statistiken helfen Data Scientists, die Daten zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren, indem sie Muster und Trends identifizieren, um dann zukünftige Vorhersagen zu treffen.

Ein statistisches Paradox liegt vor, wenn ein statistisches Ergebnis den Erwartungen widerspricht. Es kann sehr schwierig sein, die genaue Ursache zu lokalisieren, da es schwierig ist, die Daten ohne den Einsatz weiterer Methoden zu verstehen. Sie sind jedoch ein wichtiges Element für Data Scientists, da sie ihnen einen Hinweis darauf geben, was möglicherweise die irreführenden Ergebnisse verursacht.

Hier ist eine Liste statistischer Paradoxien, die für die Datenwissenschaft relevant sind:

Simpsons Paradoxon
Berksons Paradoxon
Das Falsch-Positiv-Paradoxon
Das Genauigkeitsparadoxon
Das Erlernbarkeit-Godel-Paradoxon

In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf das Berkson-Jekel-Paradoxon und seine Relevanz für Data Science.

Das Berkson-Jekel-Paradoxon liegt vor, wenn zwei Variablen in Daten korreliert sind, die Korrelation jedoch nicht identifiziert wird, wenn die Daten gruppiert oder in Untergruppen unterteilt sind. Laienhaft ausgedrückt ist die Korrelation in verschiedenen Untergruppen der Daten unterschiedlich.

Das Berkson-Jekel-Paradoxon ist nach den ersten Statistikern benannt, die das Paradoxon beschrieben haben, Joseph Berkson und John Jekel. Die Entdeckung des Berkson-Jekel-Paradoxons erfolgte, als die beiden Statistiker den Zusammenhang zwischen Rauchen und Lungenkrebs untersuchten. Während ihrer Studie fanden sie eine Korrelation zwischen Menschen, die wegen Lungenentzündung und Lungenkrebs ins Krankenhaus eingeliefert wurden, im Vergleich zur Allgemeinbevölkerung. Sie führten jedoch weitere Untersuchungen durch, die zeigten, dass die Korrelation darauf zurückzuführen war, dass Raucher im Vergleich zu Nichtrauchern häufiger wegen Lungenentzündung ins Krankenhaus eingeliefert wurden.

Warum passiert das?

Basierend auf den ersten Untersuchungen des Statistikers zum Berkson-Jekel-Paradoxon könnte man sagen, dass weitere Untersuchungen erforderlich waren, um die genauen Gründe für die Korrelation herauszufinden. Es gibt jedoch auch andere Gründe, warum das Berkson-Jekel-Paradoxon auftritt.

Versteckte Variablen: Datensätze können versteckte Variablen enthalten, die sich auf die Ergebnisse auswirken. Wenn es also eine Studie zwischen der Korrelation zweier Variablen gibt, haben Datenwissenschaftler und Forscher möglicherweise nicht alle potenziellen Faktoren berücksichtigt.

Stichprobenverzerrung: Die Stichprobe der Daten ist möglicherweise nicht repräsentativ für die Grundgesamtheit, was zu irreführenden Korrelationen führen kann.

Korrelation vs. Kausalität: Eine wichtige Sache, die man sich in der Datenwissenschaft merken sollte, ist, dass Korrelation nicht Kausalität bedeutet. Zwei Variablen können korrelieren, aber das bedeutet nicht, dass die eine die andere verursacht.

Statistisches Denken ist in Data Science sehr wichtig, und das Hauptproblem ist der Umgang mit irreführenden Ergebnissen. Als Datenwissenschaftler möchten Sie sicherstellen, dass Sie genaue Ergebnisse erzielen, die im Entscheidungsprozess und für zukünftige Vorhersagen verwendet werden können. Falsche Vorhersagen oder irreführende Ergebnisse zu machen, ist das Letzte, was in die Karten kommt.

Wie man das Berkson-Jekel-Paradoxon vermeidet

Es gibt einige Methoden, mit denen Sie das Berkson-Jekel-Paradoxon vermeiden können:

Verwenden Sie statistische Methoden, um verborgene Variablen zu kontrollieren

Statistische Modellierung: Sie können die statistische Modellierung verwenden, um die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen besser zu verstehen. Auf diese Weise können Sie verborgene Variablen identifizieren, die möglicherweise das Ergebnis beeinflussen könnten.

Randomisierte kontrollierte Studien: Hierbei werden die Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip einer Behandlungsgruppe oder einer Kontrollgruppe zugeteilt. Dies kann Datenwissenschaftlern helfen, versteckte Variablen zu kontrollieren, die die Ergebnisse ihrer Studie beeinflussen können.

Kombinieren von Ergebnissen: Sie können mehrere Studienergebnisse kombinieren, um die Studie besser zu verstehen. Auf diese Weise haben Data Scientists ein besseres Verständnis und eine bessere Kontrolle über versteckte Variablen in jeder Studie.

Vielzahl von Datenquellen

Wenn Sie es mit irreführenden Ergebnissen zu tun haben, weil die Stichprobendaten nicht repräsentativ für die Bevölkerung sind, wäre eine Lösung, Daten aus verschiedenen Quellen zu verwenden. Dies wird Ihnen helfen, eine repräsentativere Stichprobe der Bevölkerung zu erhalten, mehr über die Variablen zu recherchieren und ein besseres Verständnis zu erlangen.

Irreführende Ergebnisse können ein Unternehmen zurückhalten. Daher müssen Datenfachleute bei der Arbeit mit Daten die Einschränkungen der Daten, mit denen sie arbeiten, verschiedene Variablen und die Beziehung zwischen ihnen verstehen und wissen, wie sie irreführende Ergebnisse verhindern können.

Wenn Sie mehr über Simpsons Paradox erfahren möchten, lesen Sie hier: Simpsons Paradoxon und seine Auswirkungen auf die Datenwissenschaft

Wenn Sie mehr über die anderen statistischen Paradoxien erfahren möchten, lesen Sie hier: 5 statistische Paradoxe, die Data Scientists kennen sollten

Nisha Arya ist Data Scientist, freiberuflicher technischer Redakteur und Community Manager bei KDnuggets. Sie ist besonders daran interessiert, Data Science Karriereberatung oder Tutorials und theoriebasiertes Wissen rund um Data Science anzubieten. Sie möchte auch die verschiedenen Möglichkeiten untersuchen, wie künstliche Intelligenz der Langlebigkeit des menschlichen Lebens zugute kommt/kann. Eine begeisterte Lernende, die ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern möchte, während sie anderen hilft, sie zu führen.