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Contribution Details

Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Revealing the inherent variability in data analysis
Organization Unit
Authors
  • Nicola Staub
Supervisors
  • Michael Feldman
  • Abraham Bernstein
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date August 2017
Abstract Text The variation in data analysis has been recently recognized as one of the major reasons for the reproducibility crisis in science. Many scientific findings have been proven to be statistically significant, which is however not necessarily an indication, that the results are indeed meaningful. There are many factors playing a role in the analytical choices a data analyst makes during an analysis. The goal of this thesis is to find potential factors which can explain the variability in data analysis. With a special platform designed in accordance with this thesis, rationales for different analytical choices along the path of a data analysis were elicited. The result of this thesis is a system of factors, which allow for examining data analysis workflows in different levels of depth.
Zusammenfassung Schwankungen in Datenanalysen wurden k¸rzlich als eine der Hauptursachen f¸r die Krise der Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Studien erkannt. Viele dieser Studien weisen statistisch signifikante Resultate vor, was jedoch nicht zwingend heissen mag, dass diese in Wirklichkeit auch sinnvoll sind. Viele Faktoren beeinflussen analytische Entscheidungen von Datenanalysten w‰hrend ihren Analysen. Diese Arbeit versucht potentielle Faktoren zu finden, mit welchen sich die Varianz in Datenanalysen erkl‰ren lassen kann. Mit einer im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Plattform wurden die Grund¸berlegungen der Datenanalysten w‰hrend dessen Arbeitsabl‰ufen eruiert. Ein System von verschiedenen Faktoren konnte dabei entwickelt werden, welche eine genauere Untersuchung dieser Arbeitsabl‰ufe in unterschiedlicher Tiefe mˆglich macht.
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