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Linke Daten, Rechte Daten (Fischer, Tin)
Linke Daten, Rechte Daten , Warum wir nur sehen, was wir sehen wollen - und was das für die Wahrheit heißt Sind Ausländer die kriminellste Gruppe in Deutschland oder Männer? Explodieren die Krisen auf der Welt oder war es früher noch schlimmer? Sind die Deutschen reich oder ist die Mehrheit nicht vielmehr unterprivilegiert? In diesem ebenso erhellenden wie unterhaltsamen Buch zeigt Datenjournalist Tin Fischer, dass man längst keine Statistik mehr fälschen muss, um die öffentliche Meinung nach den eigenen Überzeugungen zu beeinflussen. Anhand vieler verblüffender Beispiele zeigt er, wie völlig unterschiedlich sich die gleichen Daten interpretieren lassen, je nachdem, ob man als Betrachter politisch rechts oder links steht. Ob Migration, soziale Gerechtigkeit oder Umweltthemen: Was bedeutet es für den Einzelnen, für die Gesellschaft, die Medien und die Politik, wenn die Wahrheit immer nur im Auge des Betrachters liegt? In einer zunehmend unübersichtlichen Welt werden sie immer wichtiger: Statistiken sind das Mittel der Wahl, um die Wirklichkeit scheinbar unverfälscht abzubilden. Dieses verblüffende Buch zeigt, warum wir in Statistiken aber immer nur das sehen, was wir sehen wollen - und andere etwas völlig anderes darin erkennen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20220402, Produktform: Leinen, Autoren: Fischer, Tin, Seitenzahl/Blattzahl: 240, Themenüberschrift: BUSINESS & ECONOMICS / Statistics, Keyword: Statistiken; Gefühlte Wahrheit; Wahrheit; Fake News; Gesundheit; Gesellschaft; Grüne; Umwelt; Klima; Wirtschaft; Geld; Politik; Mario Mensch; Wirtschaftsstatistik; Statistik; Einwanderung, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Migration (soziologisch)~Wanderung (soziologisch)~Zuwanderung~Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / Sozialforschung~Sozialforschung~Empirische Sozialforschung~Sozialforschung / Empirische Sozialforschung~Umwelt / Politik, Wirtschaft, Planung~Ökonometrie~Statistik / Wirtschaftsstatistik~Wirtschaftsstatistik, Fachkategorie: Datenanalyse, allgemein~Sozialforschung und -statistik~Grüne Politik / Ökopolitik / Umweltschutz~Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Warengruppe: HC/Politikwissenschaft/Soziologie/Populäre Darst., Fachkategorie: Migration, Einwanderung und Auswanderung, Thema: Auseinandersetzen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Hoffmann und Campe Verlag, Verlag: Hoffmann und Campe Verlag, Verlag: Hoffmann und Campe Verlag GmbH, Länge: 215, Breite: 144, Höhe: 26, Gewicht: 402, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2678135
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Daten-/Ladeklemme (vívoactive)
Daten-/Ladeklemme (vívoactive), ARTIKELNUMMER 010-12157-10, Mit unserer Daten-/Ladeklemme können Sie zwei Dinge mit einem Kabel erledigen. Verbinden Sie das Kabel mit dem USB-Anschluss des Computers, um die vívoactive aufzuladen und Daten zwischen Gerät und Computer zu übertragen. Dieses Kabel kann auch mit einem optionalen Netzteil (separat erhältlich) genutzt werden.
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Wie berechnet man den Mittelwert von Daten? Warum ist der Mittelwert eine wichtige Kennzahl in der statistischen Auswertung?
Um den Mittelwert zu berechnen, addiert man alle Werte und teilt die Summe durch die Anzahl der Werte. Der Mittelwert ist wichtig, da er eine zentrale Tendenz der Daten angibt und es ermöglicht, verschiedene Datensätze miteinander zu vergleichen. Zudem ist der Mittelwert eine wichtige Kennzahl in der statistischen Auswertung, da er eine schnelle und einfache Möglichkeit bietet, die Verteilung der Daten zu beschreiben.
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Was sind einige Methoden, um sicherzustellen, dass Informationen oder Berichte unvoreingenommen und unparteiisch bleiben?
Ein wichtiger Ansatz ist die Verwendung von mehreren Quellen, um sicherzustellen, dass Informationen aus verschiedenen Perspektiven betrachtet werden. Zudem ist es wichtig, Fakten von Meinungen zu trennen und kritisch zu hinterfragen. Eine transparente Berichterstattung und Offenlegung möglicher Interessenkonflikte können ebenfalls dazu beitragen, die Unvoreingenommenheit zu gewährleisten.
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Was sind die gängigsten Analyseverfahren zur Auswertung von Daten in der Wissenschaft und Wirtschaft?
Die gängigsten Analyseverfahren sind statistische Analysen wie Regressions- und Korrelationsanalysen, Hypothesentests wie t-Tests und ANOVAs sowie Data Mining-Techniken wie Clusteranalyse und Entscheidungsbäume. Diese Verfahren werden verwendet, um Muster, Trends und Beziehungen in den Daten zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie sind in verschiedenen Branchen wie Marketing, Finanzen, Gesundheitswesen und Forschung weit verbreitet.
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Was sind die wirksamsten Methoden, um in einem Konflikt oder Streit unparteiisch und unbeteiligt zu bleiben?
1. Versuchen Sie, die Situation objektiv zu betrachten und die Emotionen beiseite zu lassen. 2. Hören Sie beide Seiten des Konflikts an, ohne Partei zu ergreifen. 3. Bieten Sie Hilfe und Unterstützung bei der Lösung des Konflikts an, ohne sich selbst in die Auseinandersetzung einzumischen.
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Welche Analysetools eignen sich am besten zur Auswertung von großen Mengen an Daten in Echtzeit?
Für die Auswertung großer Datenmengen in Echtzeit eignen sich Tools wie Apache Kafka, Apache Flink und Apache Spark besonders gut. Diese Tools ermöglichen eine schnelle Verarbeitung und Analyse von Datenströmen in Echtzeit. Sie bieten Funktionen wie Streaming-Analyse, komplexe Eventverarbeitung und Echtzeit-Dashboards.
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Wie lässt sich eine effektive Auswertung von Daten in einem Projekt oder einer Studie sicherstellen?
Eine effektive Auswertung von Daten kann durch klare Zielsetzungen und Fragestellungen zu Beginn des Projekts gewährleistet werden. Zudem ist es wichtig, die Daten systematisch zu sammeln, zu organisieren und zu analysieren. Schließlich sollte die Auswertung durch regelmäßige Überprüfung und Validierung der Ergebnisse auf ihre Genauigkeit und Relevanz überprüft werden.
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Was ist das Signifikanzniveau und welche Rolle spielt es bei der Auswertung von statistischen Daten?
Das Signifikanzniveau ist ein festgelegter Schwellenwert, der angibt, ab welchem Wert ein Ergebnis als statistisch signifikant betrachtet wird. Es dient dazu, zu entscheiden, ob ein beobachteter Effekt tatsächlich auf eine Ursache zurückzuführen ist oder zufällig aufgetreten sein könnte. Ein niedrigeres Signifikanzniveau bedeutet eine strengere Anforderung an die Evidenz, um eine Hypothese als gültig anzusehen.
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Wie können die Ergebnisse dieser Studie zur Auswertung von Daten in der Praxis angewendet werden?
Die Ergebnisse können genutzt werden, um Trends und Muster in den Daten zu identifizieren. Auf dieser Grundlage können fundierte Entscheidungen getroffen werden, um Prozesse zu optimieren und Effizienz zu steigern. Die Erkenntnisse können auch genutzt werden, um zukünftige Strategien zu entwickeln und den Erfolg von Maßnahmen zu messen.
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