Statistische Inferenz ist der Prozess, bei dem aus Daten Schlussfolgerungen über Populationen oder wissenschaftliche Wahrheiten gezogen werden. Es gibt viele Arten, Schlussfolgerungen zu ziehen, darunter statistische Modellierung, datenorientierte Strategien und die explizite Verwendung von Designs und Randomisierung in Analysen. Darüber hinaus gibt es eine Vielzahl von Theorien (Frequentisten, Bayesianer, Wahrscheinlichkeitstheorie, designbasiert, ...) und zahlreiche Komplexitäten (fehlende Daten, beobachtete und unbeobachtete Störfaktoren, Verzerrungen) für die Durchführung von Schlussfolgerungen. Ein Praktiker kann sich oft in einem lähmenden Labyrinth von Techniken, Philosophien und Nuancen wiederfinden. In diesem Kurs werden die Grundlagen der Inferenz in einem praktischen Ansatz vorgestellt, um die Dinge zu erledigen. Nach dem Besuch dieses Kurses werden die Teilnehmer die Grundzüge der statistischen Inferenz verstehen und diese Informationen nutzen, um bei der Datenanalyse fundierte Entscheidungen zu treffen.