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2022 | Book

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Fakt oder Fake? Wie Ihnen Statistik bei der Unterscheidung helfen kann

Authors: Werner G. Müller, Andreas Quatember

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

Part of: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Wirtschaft" , Springer Professional "Technik"

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About this book

„Alternative Wahrheiten“ beeinträchtigen jeden faktenbasierten Diskurs – egal ob im Fernsehen, in Zeitungen oder in den sozialen Medien. Oft werden dafür datengestützte (Schein-)Argumente vorgebracht und es stellt sich ganz automatisch die Frage nach der Qualität dieser Informationen.

Dieses Buch zeigt anhand vieler Beispiele, wie Sie mit einer grundlegenden Statistical Literacy sowohl bewusste statistische Fälschungen als auch unbewusste Irrtümer aufdecken können. Denn beides hat denselben Effekt: Sie werden fehlinformiert, wo Sie sich informiert glauben.

Begleiten Sie die Autoren auf einem Ausflug in die spannende Welt der Daten und trainieren Sie Ihre statistischen Kompetenzen im kritischen Umgang mit diesen: Hinterfragen Sie Statistiken, bewerten Sie deren Qualität, lernen Sie das korrekte Interpretieren und faktengerechte Argumentieren mit Daten. Die zu beschreitenden Pfade sind gut beschildert; die Autoren demonstrieren eindrücklich, dass sich eine Basismethodenkompetenz auch mit überschaubaren Mathematikkenntnissen erreichen lässt. Die abwechslungsreichen Themen und Darstellungen bieten auch Anregungen für weitere eigene Exkursionen.

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Table of Contents

Frontmatter

Kapitel 1. Was man sieht: Desinformative Informationsgrafiken

Zusammenfassung

Die Datenwissenschaft Statistik beschäftigt sich mit Methoden der Analyse von Daten, um darin enthaltene Informationen darzulegen. Anstelle der Betrachtung einzelner Fälle werden diese in Tabellen zusammengefasst und durch statistische Kennzahlen charakterisiert, um gerade mit diesem Schritt weg vom Detail an Über- und auch Einblick zu gewinnen. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, die aus den Daten gewonnenen Informationen auch korrekt zu veranschaulichen. Kap. 1 zeigt verschiedene Formen solcher Visualisierungen statistischen Materials, die an dieser Aufgabenstellung aber (oft bewusst) scheiterten.

Werner G. Müller, Andreas Quatember

Kapitel 2. Wie wir etwas einschätzen: Riskante Zahlen

Zusammenfassung

Welche Informationen in Daten stecken, kann - wie in Kap. 1 - oft durch einfache Informationsgrafiken veranschaulicht werden. Sehr viel öfter jedoch sind tiefergehende Analysen für spezielle Erkenntnisgewinne nötig. Die Basis dafür bilden typischerweise einfache Kennzahlen, wie zum Beispiel Prozentangaben, Mittelwerte oder Korrelationen, sogenannte (deskriptive) Statistiken. In diesem Kapitel dreht sich alles um solche statistische Kennzahlen und die Frage, welche Informationen diese bereitstellen und welche nicht.

Werner G. Müller, Andreas Quatember

Kapitel 3. Warum wir sicher sind: Sensitive Wahrscheinlichkeiten

Zusammenfassung

Dieses Kapitel beschäftigt sich ausgehend vom Beispiel eines HIV-Schnelltests mit dem Umstand, dass Patient:innen bei diagnostischen Tests oft vorab nicht mitgeteilt und hernach falsch erklärt wird, was ein positiver Befund bedeutet. Denn typischerweise wird es unterlassen, auch über die Wahrscheinlichkeit der Korrektheit eines positiven Befundes zu informieren. Diese ist aber für eine positiv getestete Person in Hinblick auf den Umgang mit einem solchen oft psychisch belastenden Testergebnis von geradezu existenzieller Bedeutung.

Werner G. Müller, Andreas Quatember

Kapitel 4. Wofür etwas steht: Zweifelhafte Repräsentativität

Zusammenfassung

Haben Sie beispielsweise schon einmal „Chili con Carne“ gekocht und zwischendurch geprüft, ob eventuell nachzuwürzen ist? Die Beurteilung des Geschmacks der Speise erfolgt natürlich auf Basis einer Stichprobe und nicht einer Vollerhebung. Zu diesem Zweck muss gewährleistet sein, dass die entnommene Kostprobe zumindest annähernd so schmeckt wie das gesamte Gericht. Auch bei statistischen Stichprobenerhebungen zum Beispiel aus der wahlberechtigten Bevölkerung ist für eine solche Repräsentativität der Stichprobe in Hinblick auf interessierende Merkmale zu sorgen. Dieses „Repräsentativitätskapitel“ verweist auch auf den Unterschied zwischen Datenqualität und Datenquantität.

Werner G. Müller, Andreas Quatember

Kapitel 5. Wie viel übrig bleibt: Spannende Abweichungen

Zusammenfassung

In Österreich kam es bei der Bundespräsidentschaftswahl 2016 durch ein Urteil des österreichischen Verfassungsgerichtshofs nach einem Einspruch einer Partei zu einer Wahlwiederholung. Die Jurist:innen begründeten Ihr Urteil damit, dass in den beanstandeten Bezirken nicht ausgeschlossen werden konnte, dass die abgegebenen Briefwahlstimmen manipuliert worden waren und der Wahlausgang dadurch beeinflusst hätte sein können, ohne jedoch die vorliegenden Daten bei der Entscheidungsfindung heranzuziehen. Was man dazu aus der Sicht der Statistik zu sagen hat, auch damit setzt sich dieses Kapitel 5 über „spannende Abweichungen“ auseinander.

Werner G. Müller, Andreas Quatember

Kapitel 6. Wodurch man lernt: Vorbildliche Versuche

Zusammenfassung

In der empirischen Forschung wie etwa der Sozialforschung, der Psychologie oder der Medizin bedient man sich bei der Aufgabenstellung der Überprüfung von (wissenschaftlichen) Behauptungen wie „Neuer Bluttest soll Brustkrebs zuverlässig diagnostizieren“ häufig des Instruments des statistischen Signifikanztests. Dessen Handlungslogik wird am Beispiel des berühmten Lady Tasting Tea-Experiments erklärt. Darauf basierend werden das Signifikanzniveau, die Relevanzproblematik, der Publication Bias und das p-hacking thematisiert. Denn die Verantwortlichen haben es selbst in der Hand, die Qualität der erzielten Forschungsergebnisse zu steigern. Ihre Statistical Literacy ist dafür unabdingbare Voraussetzung.

Werner G. Müller, Andreas Quatember

Kapitel 7. Wem man glauben kann: Aufgedeckte Gaunereien

Zusammenfassung

Für das Gelingen eines Betrugsversuchs beim Finanzamt sollte man beim Ausfüllen der Formulare mit irgendwelchen Fantasiezahlen vorsichtig sein. Verwendet man dabei nämlich, was viele als naheliegend und vernünftig annehmen, alle Ziffern gleichmäßig, so lassen sich diese Angaben relativ einfach als Fälschungen identifizieren. In diesem Kapitel wird gezeigt, wie man mit Hilfe einfacher Auszählungen von Ziffern solchen Betrüger:innen auf die Fährte kommen kann und damit leider auch wie dies vermieden werden könnte.

Werner G. Müller, Andreas Quatember

Kapitel 8. Wenn es extrem wird: Krachende Rekorde

Zusammenfassung

Das Jahr 2020 war eines der drei wärmsten seit Beginn der Messungen, 2016 war das wärmste und das Jahrzehnt von 2011 bis 2020 das wärmste Jahrzehnt – ein Rekord jagt den anderen. Die globalen Temperaturen steigen ganz unzweifelhaft. Dies führt zu häufigerem Auftreten von Extremwetterlagen, zum Rückzug der Gletscher und zur Erhöhung der Meeresspiegel. Das ist alles messbar. Aber sind das schon genügend Indizien für eine (menschengemachte) Klimaerwärmung? Denn immerhin können Höchstwerte auch bei eigentlich konstantem Klima rein zufällig auftreten. Was solche kurz aufeinanderfolgenden Rekorde über Entwicklungen aussagen, wird in diesem Kapitel besprochen.

Werner G. Müller, Andreas Quatember

Kapitel 9. Womit man rechnen musste: Corona – Ein Kapitel für sich

Zusammenfassung

„7-Tage-Inzidenz“, „effektive Reproduktionszahl“, „Prävalenz“, „Übersterblichkeit“, „Impfstoffwirksamkeit“ - die am Ende des Jahres 2019 von China ausgegangene globale Corona-Pandemie verlangte von der Öffentlichkeit, wie vielleicht nie zuvor, rasch die Akzeptanz und das Verständnis zahlreicher statistischer Konzepte. Dies gelang nicht immer friktions- und widerspruchsfrei und die Klärung dieser, für faktenbasierte Entscheidungen so wichtigen Begriffe in diesem Abschlusskapitel ist gleichzeitig eine Gelegenheit für einen zusammenfassenden Rückblick auf die Inhalte der vorangegangenen Kapitel.

Werner G. Müller, Andreas Quatember

Backmatter

Title: Fakt oder Fake? Wie Ihnen Statistik bei der Unterscheidung helfen kann
Authors: Werner G. Müller
Andreas Quatember
Copyright Year: 2022
Publisher: Springer Berlin Heidelberg
Electronic ISBN: 978-3-662-65352-4
Print ISBN: 978-3-662-65351-7
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-65352-4

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