Auf der Suche nach relevanten Merkmalen

Die Selektion relevanter Merkmale ist ein zentrales Problem der Statistik und der empirischen Wissenschaften im Allgemeinen. Zwar lassen sich heute problemlos große Datenmengen erheben, also viele Merkmale zahlreicher statistischer Merkmalsträger festhalten, doch welche davon sind wichtig? Wie ist das kausale Gefüge und welche Variablen steuern das Geschehen?

Schon im 19. Jahrhundert hat John Stuart Mill diese Fragen mit einer überschaubaren Menge von Argumentationsmustern überzeugend beantwortet. Im 20. Jahrhundert hat die angewandte Statistik diese Ideen aufgegriffen und weiterentwickelt: Entweder man untersucht in einem Experiment wenige Merkmale sehr präzise oder man versucht aus einer Vielzahl von „Kandidaten“ die interessanten zu isolieren. So kommt man einerseits zu experimentellen Designs und andererseits zur statistischen Modellierung.

Bis heute sind daraus randomisierte kontrollierte Studien, Metaanalysen, Strukturgleichungsmodelle, Regressionsanalysen, epidemiologische Korrelationsstudien und kausalen Graphen hervorgegangen. So verschiedenartig die einzelnen Ansätze auch wirken: Immer ist man den Ursachen auf der Spur und wird gar nicht so selten fündig.

Auch wenn konkrete Verfahren eine gewisse Rolle spielen werden, so geht es im Vortrag vor allem um die wesentlichen Ideen, also um die großen „strategischen“ Zusammenhänge.