Der 4-Stunden-Koerper

Titel: Der 4-Stunden-Koerper Kostenlos Bücher Online Lesen
Autoren: Timothy Ferriss

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nicht so wichtig, solange wir das erreichen, was wir wollen … und zwar ohne Nebenwirkungen.
    Dr. Martin Luther King schrieb die berühmten Worte: »Gerechtigkeit, die man zu lange nicht gewährt, ist verweigerte Gerechtigkeit.« In der Welt der Selbstversuche, wo das Ergebnis von persönlicher Bedeutung ist, sind Resultate, die zu lange hinausgeschoben
werden, verweigerte Resultate. Das heißt nicht, dass man zu hastig vorgehen sollte. Man kann einfach ein bisschen herumprobieren, ohne sich zu schaden oder sich zu verletzen. Wenn man auf perfekte Bedingungen wartet, wartet man oft für immer.
    In der Welt, in der ich lebe, wollen die Leute jetzt Fett abbauen oder ihre sexuelle Leistungsfähigkeit verbessern, nicht erst in fünf oder zehn Jahren.
    Die wissenschaftlichen Fachzeitschriften können uns später immer noch mit ihren Erkenntnissen einholen – aber deswegen müssen Sie nicht so lange warten.
    Expertenwissen
    Der p-Wert: Eine Zahl, die man verstehen sollte
    Statistisches Denken wird eines Tages so notwendig für die Ausübung der Bürgerpflichten sein wie die Fähigkeit zu lesen und zu schreiben.
    H. G. Wells, dessen Science-Fiction-Roman Der Krieg der Welten in der Hörspielfassung eine ganze Nation in Angst und Schrecken versetzte

    Der britische Arzt und Pharmakritiker Ben Goldacre, der das nächste Kapitel verfasst hat, ist bekannt dafür, dass er gerne zeigt, wie sich der Mensch von Zufällen irreführen lässt. Er verwendet das folgende Beispiel:
    Wenn Sie auf eine Cocktailparty gehen, wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass von den 23 Anwesenden zwei am selben Tag Geburtstag haben? Eins zu hundert? Eins zu 50? Tatsächlich liegt sie bei eins zu zwei, also bei 50 Prozent.
    Damit man Zufälle besser als Zufälle erkennt, sollte man den »p-Wert« kennen, der in allen guten statistischen Tests auftaucht. Er beantwortet die Frage: Wie zuversichtlich sind wir, dass das Ergebnis nicht ein Resultat des Zufalls ist?
    Um ein Ursache-Wirkungsprinzip nachzuweisen (oder vorauszusetzen), muss der p-Wert bei unter 0,05 liegen (p < 0,05), das heißt, die Wahrscheinlichkeit, dass das Resultat auf einen Zufall zurückzuführen ist, liegt bei unter 5 Prozent. Die meisten Wissenschaftler meinen, wenn sie sagen, dass etwas »statistisch relevant« sei, einen p-Wert von unter 0,05.
    Ein Beispiel kann das verdeutlichen.
    Nehmen wir an, Sie sind ein professioneller Glücksspieler und werfen Münzen. Aber Sie sind nicht ehrlich. In der Hoffnung, das Münzwerfen zu dominieren, haben Sie eine Münze so manipuliert, dass der Kopf häufiger auftaucht als bei einer normalen Münze. Um das zu testen, werfen Sie die manipulierte Münze und eine normale Münze hundertmal in die Luft. Das Ergebnis scheint klar: Die »normale« Münze zeigte 50 Mal Kopf, die manipulierte Münze 60 Mal!
    Sollten Sie eine zweite Hypothek aufs Haus aufnehmen und nach Las Vegas gehen?

    Relative Verbesserung
    Richtet man sich nach der oben gezeigten Tabelle zur Stichprobeneinschätzung, die von WebShare entwickelt wurde, einer Firma für Webdesign und Analysen, lautet die Antwort: Lieber nicht, wenn Sie Ihr Haus behalten wollen.
    Wenn wir uns die Verbesserung um 20 Prozent ansehen (60 Würfe mit Kopf im Vergleich zu 50 Würfen = 10 Würfe mehr, bei denen Kopf auftaucht) und dann in der Spalte nach unten gehen, um zu sehen, wie viele Münzwürfe wir bräuchten, um bei den Ergebnissen eine Sicherheit von 95 Prozent zu haben (p = 0,05), sehen wir, dass es 453 Würfe wären.
    Anders ausgedrückt, wenn Sie sicherstellen wollen, dass die 20 Prozent gelten, sollten Sie jede Münze mindestens 453 Mal werfen. Zehn zusätzliche Treffer bei Zahl im Rahmen von 100 Würfen beweisen noch lange kein Ursache-Wirkungs-Prinzip.
    Drei Punkte sollten Sie sich zum p-Wert und der »statistischen Relevanz« merken:
▶ Nur weil etwas wundersam wirkt, heißt das nicht, dass es das auch ist. Der Mensch lässt sich ständig von Zufällen täuschen, wie das Beispiel mit den Geburtstagen zeigt.
▶ Je größer der Unterschied zwischen den Gruppen ist, desto kleiner können die Gruppen sein. Kritikern kleiner Experimente oder von Selbstversuchen entgeht das oft. Wenn etwas eine Wahrscheinlichkeit von 300 Prozent zu haben scheint, brauchen Sie nicht so viele Leute, um die Bedeutung aufzuzeigen, vorausgesetzt, sie haben alle Variablen kontrolliert.
▶ Es ist nicht erlaubt, p-Werte aus verschiedenen Experimenten zu kombinieren, damit eine Sache glaubwürdiger oder weniger