By Reinhard Bachleitner, Martin Weichbold, Markus Pausch
Der vorliegende Sammelband diskutiert differenziert sozialwissenschaftliche Prognoseverfahren und ermöglicht eine vertiefte Orientierung in diesem Methodenfeld. Kern des Buches sind Beiträge zu methodischen und methodologischen Grundlagen unterschiedlicher Prognoseverfahren. Empirische Beispiele illustrieren die Vorgangsweisen einzelner Prognosemethoden. Abgerundet wird die Thematik mit einem kulturhistorischen Exkurs zur Entwicklung von Vorhersagen sowie mit kritischen Fragen nach dem Umgang von Prognoseergebnissen in medialen Öffentlichkeiten.
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7: Das Problem der Kurvenanpassung: Für Fitten benutzte Daten in weiß; neue Daten in grau In post-facto Weise angewandt kann uns die Methode der Kurvenregression nicht sagen, welcher Kurventyp (Hlin oder Hpol) besser durch die Daten gestützt wird. Wie können wir überhaupt eine der beiden Hypothesen rational für Prognosezwecke bevorzugen? Die Antwort darauf liefert das Kriterium der Bestätigung durch ungebrauchte bzw. potentiell prognostische Daten. Darunter versteht man neue Daten, die nicht für die Bestimmung der optimalen Koeffizienten verwendet wurden, und daher Gegenstand einer Vorhersage sind oder zumindest sein könnten (der Begriff der „ungebrauchten Daten“ oder „use-novel evidence“ geht auf Worrall 2006 zurück; siehe dazu auch Huber und Werndl in diesem Band).
132; Schurz 2015, Abschn. 2). Wissenschaftstheoretische Grundlagen von Prognoseverfahren 43 Die so übertragene Glaubenswahrscheinlichkeit des Prognoszendums ist nur eine bedingte: Sie gilt unter der hypothetischen Annahme der Prämissen. Da die generelle Prämisse selbst wiederum unsicher ist und nur mit Wahrscheinlichkeit geglaubt wird, liegt die unbedingte Glaubenswahrscheinlichkeit des Prognoszendums unter dieser Glaubenswahrscheinlichkeit: Sie ist nachweislich mindestens so hoch wie das Produkt aus unbedingter Glaubenswahrscheinlichkeit des Prognoszens und bedingter Glaubenswahrscheinlichkeit des Prognoszendums gegeben das Prognoszens.
2015). Doch in konkreten Kontexten ist diese Unterscheidung fast immer klar: In den Sozialwissenschaften spricht man hier auch von manifesten (beobachteten) versus latenten (unbeobachteten) Variablen. Eine Beobachtungsvariable, die einer theoretischen Variable zugeordnet wird, nennt man auch deren empirische Operationalisierung. Beispielsweise ist die Punktzahl, die bei einem bestimmten Intelligenztest erreicht wird, ein Beobachtungsbegriff, Intelligenz selbst ist dagegen ein theoretischer Begriff, der auf verschiedene Weisen, durch unterschiedliche Tests, operationalisiert werden kann.
