causal | Sebastian Sauer Academic

Warum Sie nicht (nur) auf Basis von Daten entscheiden sollten"

Sun, 21 Jan 2024 00:00:00 +0000

Authors

Sebastian Sauer (HS Ansbach)

Maschinelles Lernen ohne Programmieren - Ein sanfter Einstieg in die KI

Fri, 15 Sep 2023 00:00:00 +0000

Talk presented at Ankit Ansbach

Forschungsprojekt in Psychologie

Wed, 01 Mar 2023 00:00:00 +0000

Abstract

Ihr eigenes Forschungsprojekt ist das vielleicht schönste Projekt in Ihrem Studium: Es vereint echtes Problemlösen mit Kreativität und wohl fundierter Analyse. Sie haben viele Freiheitsgrade: Führen Sie eine echte Studie durch, unterstützt von den Dozentis und nach Ihren Vorstellungen. Jedes Mal erlebt man als Dozenti aufs Neue studentische Studien, die begeistern. Um nur ein Beispiel zu nennen: Vor einiger Zeit zeigt eine Gruppe, dass es sich lohnt, Follower bei Instagram zu kaufen – die Anzahl der Likes steigt überproportional an. Ach ja, falls Sie es sich schon mal gefragt haben: Wer als Mann mit einem Sportwagen auf dem Profilfoto der Single-Börse posiert, erntet ebenfalls mehr Likes als ohne Karre, zumindest laut einem studentischen Experiment … Vielleicht sollten Sie diese Studie auch dringend replizieren, vielleicht wurde ja ein entscheidendes Detail übersehen? Sie Forschung wartet auf Sie!

Kurz gesagt lernen Sie also, wie man eine wissenschaftliche Studie durchzieht. Das können Sie als Generalprobe für die Abschlussarbeit nutzen. Für Ihre berufliche Laufbahn ist Forschungskompetenz vielleicht die zentrale Kompetenz, wenn Sie nicht nur Bekanntes abarbeiten möchten, sondern Abläufe verbessern, Produkte erneuern, Chancen entdecken wollen – wenn Sie Neuland betreten und Dinge weiterentwickeln wollen.

Acting Data-Driven - But How?

Thu, 15 Sep 2022 00:00:00 +0000

Talk presented at ECDA 2022

Authors

Karsten Lübke (FOM)

Matthias Gehrke (FOM)

Jörg Horst (FH Bielfeld)

Sebastian Sauer (HS Ansbach)

Gero Szepannek (HS Stralsund)

Abstract

In many cases, data is used to draw conclusions, e.g., to support decision-making processes. But quite often, the data is inconclusive, with Simpson’s paradox being the most prominent example where the adjusted or unadjusted effect may even show in opposite directions. But as causal inference is one of the data science tasks (Hern et al., 2019), the qualitative assumptions about the data generating process need to be considered and discussed in order to draw correct conclusions.

In a simulated scenario we asked students as well as practioners which conclusions they draw from a given regression output. In the simulation the sign of the estimate of interest changes if a covariable is added to the model. First the result is presented without a causal diagram, afterwards with a causal diagram. The results show that the chosen conclusions are quite often wrong given the information provided (with or without the causal diagram). As a consequence for data science projects, more emphasis should be put on the mapping and link between subject matter knowledge and data modeling to avoid drowning in the data.

Bibliography

HERN, M.A and HSU, J. and HEALY, B. (2019). A Second Chance to Get Causal Inference Right: A Classification of Data Science Tasks CHANCE, 32(1), 42–49.

Forschungspraktikum in Psychologie (2022 edition)

Tue, 01 Mar 2022 00:00:00 +0000

Intro to Causality 2: How to interpret observational studies causally

Fri, 08 Oct 2021 00:00:00 +0000

The quantitative method in the sciences

Fri, 25 Jun 2021 00:00:00 +0000

Videosammlung

Thu, 01 Oct 2020 00:00:00 +0000

YouTube channel on applied statistics

YouTube-Kanal zu verschiedenen Themen der (angewandten) Datenanalyse im weiteren Sinne.

Der größte Teil der Videos sind für und aus meinen Unterricht entstanden. Es werden u.a. folgende Themen behandelt: Explorative Datenanalyse, Inferenzstatistik, R, Machine Learning, Kausalinferenz, wissenschaftliches Schreiben, Versuchsplanung.

Intro to causality 1: Any use for statistics?

Wed, 01 Jul 2020 00:00:00 +0000

Why most published research findings are of little use for business decisions

Populism among German politicians - A Twitter Mining approach

Sat, 01 Sep 2018 00:00:00 +0000

Check out this post for a synopsis on the project.

Case studies

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

A case study on data analysis is sometimes dubbed “YACSDA”, as for “Yet Another Case Study on Data Analysis”. Well, here’s my curated list of YACSDAs. The indented audience is students are aspiring data analysts/scientists.

All case studies are using R as the computational environment and are open eductational resource materials. That implies that all YACSDAs are reproducible (for the most part).

Explorative Data analysis

FALLSTUDIEN - NUR EXPLORATIVE DATENANALYSE

Linear models

FALLSTUDIEN - NUR LINEARE MODELLE

Beispiel für Prognosemodellierung 1, grundlegender Anspruch, Video
Beispiel für Ihre Prognosemodellierung 2, mittlerer Anspruch
Beispiel für Ihre Prognosemodellierung 3, hoher Anspruch
Fallstudie: Modellierung von Flugverspätungen
Modelling movie successes: linear regression
Movies
Fallstudie Einfache lineare Regression in Base-R, Anfängerniveau, Kaggle-Competition TMDB
Fallstudie Sprit sparen
Fallstudie zum Beitrag verschiedener Werbeformate zum Umsatz; eine Fallstudie in Python, aber mit etwas Erfahrung wird man den Code einfach in R umsetzen können (wenn man nicht in Python schreiben will)
Practical Linear Regression with R: A case study on diamond prices
Case Study: Italian restaurants in NYC
Vorhersage-Modellierung des Preises von Diamanten
Modellierung Diamantenpreis 2

Machine Learning

FALLSTUDIEN - MASCHINELLES LERNEN MIT TIDYMODELS

Reviewing rapid prototype candidates for data-driven projects

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Employee retention: Predict employee propensity to leave the company
Predictive competition: Compare the predictive performance of traditional/novel models
Social Listening: Quantify brand opinion (and related emotions)
Objective organization climate: Build text-based model for organization climate

causal | Sebastian Sauer Academic

Warum Sie nicht (nur) auf Basis von Daten entscheiden sollten"

Authors

Maschinelles Lernen ohne Programmieren - Ein sanfter Einstieg in die KI

Forschungsprojekt in Psychologie

Abstract

Acting Data-Driven - But How?

Authors

Abstract

Bibliography

Forschungspraktikum in Psychologie (2022 edition)

Intro to Causality 2: How to interpret observational studies causally

The quantitative method in the sciences

Videosammlung

Intro to causality 1: Any use for statistics?

Populism among German politicians - A Twitter Mining approach

Case studies

Explorative Data analysis

Linear models

Machine Learning

Reviewing rapid prototype candidates for data-driven projects

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