…am Beispiel unserer Modellierstudie: „Identifizierung von verschiedenen Faktoren, die mit Covid-19 Todesfällen in Europa während der ersten Pandemie-Welle assoziiert sind“
Eine große Gruppe statistischer Verfahren, die der Erklärung vergangener und auch der Vorhersage künftiger Daten dienen soll, ist die Modellbildung oder statistische Modellierung. Damit meint man, dass man für einen gegebenen Datensatz mit sehr unterschiedlichen Variablen eine mathematische Struktur findet, die diesen Datensatz möglichst gut abbildet, zunächst einmal rein formal. Dieses Verfahren kann man nützen, um den Einfluss verschiedener Variablen auf eine Ergebnisvariable zu untersuchen. In der Sprachregelung der Modellbildung ist die Variable, die man erklären will, die abhängige Variable oder das Kriterium oder die Ergebnisvariable (Outcome), und die verschiedenen Variablen, die zur Aufklärung dieser einen Variable beitragen sollen, sind mehrere unabhängige Variablen oder auch Prädiktoren.
Ich verwende unsere eben publizierte Modellierstudie [1] als konkretes Beispiel. Sie wurde von mir konzipiert, ich habe erste Analysen gerechnet, dann stieg mein Kollege Rainer J. Klement ein, der als Physiker wesentlich flinker im Umgang mit solchen Modellen ist als ich.
