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Gelman et al. – Regression and Other Stories

2021-07-12 22:00

Der Andrew Gelman (der es wissen muss) hat schon vor einem Jahr einen Wälzer über alles veröffentlicht, was man immer schon zum Thema Regression wissen wollte. Alles mit Beispielen und R-Code garniert, die auch online stehen.

Statische Signifikanz und p-Werte bekommen natürlich verdientermaßen ihr Fett weg (S. 57ff); "Forget about statistical significance" (S. 493). Auch, dass man Regressionskoeffizienten vorsichtig interpretieren muss, wird ordentlich betont (zum Beispiel S. 133f). Von Propensity Matching und Instrumental Variables (die ich finde, als ob man Kindern Streichhölzer zum Spielen gibt) rät das Buch leider nicht grundsätzlich ab. Man muss vielmehr das "Finger weg!" zwischen den Zeilen lesen. Structural Equations Models – auch sie verdienen diese Warnung – werden leider nur kurz angesprochen (S. 432).

Etwa dies zum Propensity Matching hört sich brandgefährlich an: "In the end, after fitting several dozen models, we chose the one that seemed to provide the best balance that seemed achievable overall." (S. 404) Und dies: "The standard errors presented for the analyses fitted to matched samples are still not technically correct." (ebenfalls S. 404) Und zu den Instrumental Variables: "[E]ven in a relatively simple instrumental variables model, the assumptions needed to identify causal effects are difficult to satisfy and largely untestable." (S. 432)

Fat Tails fehlen leider. Und die winzige Schriftgröße könnte als Ageism aufgefasst werden.

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