Ursache-Wirkung aus Big Data ableiten - wie geht das?

Teilnahmezertifikat

Gut gemachte experimentelle Studien lassen auf den kausalen Zusammenhang zwischen Ursache und Wirkung schließen. Aber wie sieht es aus für Daten aus Beobachtungsstudien, Registerdatenbanken, Versicherungsdatenbanken, sogenannten Big Data Analysen? Im Seminar wird auf statistische Methoden eingegangen, die versuchen Kausalität in Beobachtungsstudien messbar zu machen (z.B.: Propensity Scoring, Adaptives Design und Structural Causality Model). Der Workshop soll das Verständnis für diese Methoden vertiefen, um das kritische Interpretieren von Studienergebnissen aus Beobachtungsstudien zu erleichtern.

 

Cochrane Österreich

Zielgruppe

Alle, die Beobachtungsstudien lesen und deren Glaubwürdigkeit und Methodik besser einschätzen möchten bzw. Personen, die selbst Beobachtungsstudien durchführen.

Abschluss
Teilnahmezertifikat
Lernformat
Präsenzlehre
Dauer
2 Tage
DFP-Punkte
16
Teilnahmegebühr
EUR 590,--
Sprache
Deutsch
Studienort
Donau-Universität Krems
Dr.-Karl-Dorrek-Straße 30
3500 Krems
Veranstalter

Kontakt

Termine & Vortragende

Termin

09.-10.09.2020

(Anmeldefrist: 04.08.2020)

Dauer

2 Tage

jeweils 09:15 - 17:15

Vortragender

DI Erich Kvas, HERMESOFT, Österreich

Veranstaltungsort

Donau-Universität Krems
Dr.-Karl-Dorrek-Straße 30, 3500 Krems
Österreich

Stornobedingungen: Eine Stornierung der Anmeldung ist bis zu einer Woche vor Veranstaltungsbeginn möglich. In diesem Fall ist eine Stornogebühr in der Höhe von 20% der Teilnehmergebühr zu entrichten. Danach ist keine Stornierung mehr möglich.

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