Kurz-Fakten
- Quellen: Datenauswahl, Beschriftung, Zielgrößen, historische Ungleichheit
- In Gesamtkennzahlen nicht erkennbar
- Modelle können vorhandene Ungleichheit verstärken
- Der statistische Bias-Begriff meint etwas anderes
Bedeutung in der Praxis
Das Weglassen eines Merkmals wie Geschlecht beseitigt keine Verzerrung – andere Merkmale bilden es indirekt ab. Wirksam ist Messen und Gegensteuern, nicht Wegsehen.