Stell dir vor, du kannst genau herausfinden, was wirklich funktioniert. Forschende haben eine neue Methode entwickelt, um genauere Schlüsse zu ziehen.
Hast du schon mal von „kausaler Schlussfolgerung“ gehört? Das klingt kompliziert, ist aber eigentlich ganz einfach. Stell dir vor, du möchtest herausfinden, ob ein bestimmtes Medikament wirklich hilft. Du kannst nicht einfach jedem das Medikament geben und schauen, was passiert, weil das unethisch wäre. Stattdessen beobachtest du, was passiert, wenn einige Menschen das Medikament nehmen und andere nicht. Das ist kausale Schlussfolgerung.
Was die Forschenden herausgefunden haben
Die Forschenden Aditya Ghosh und Dominik Rothenhäusler haben eine neue Methode entwickelt, um genauere Schlüsse zu ziehen. Sie haben herausgefunden, dass es oft mehrere Möglichkeiten gibt, wie man die Daten anpasst, um zu sehen, was wirklich funktioniert. Diese Methoden können sich widersprechen, was es schwierig macht, eine klare Antwort zu finden. Ihre neue Methode gibt eine einzige, zuverlässige Antwort und ein enges Vertrauensintervall, das zeigt, wie sicher die Antwort ist.
Wie haben sie das gemacht?
Um das zu erreichen, haben die Forschenden eine Methode entwickelt, die mehrere Anpassungen berücksichtigt. Sie haben eine Art „Durchschnitt“ der verschiedenen Ergebnisse berechnet und ein Vertrauensintervall, das zeigt, wie sicher diese Antwort ist. Das Besondere daran ist, dass ihr Vertrauensintervall mit der Anzahl der Datenpunkte kleiner wird, was bedeutet, dass die Antwort immer genauer wird.
Warum ist das wichtig?
Diese Methode ist wichtig, weil sie hilft, genauere Schlüsse zu ziehen, selbst wenn die Daten unvollständig oder widersprüchlich sind. Das kann in vielen Bereichen helfen, wie in der Medizin, der Wirtschaft oder der Bildung. Zum Beispiel können Ärzte besser entscheiden, welche Behandlungen wirklich helfen, oder Unternehmen können besser verstehen, welche Maßnahmen wirklich wirksam sind.
Du willst mehr über die Studie wissen?
Die Forschenden Aditya Ghosh und Dominik Rothenhäusler haben diese Methode entwickelt. Ihre Arbeit wurde im Jahr 2025 veröffentlicht.