Wer will das lesen? Statistik 1.1 – 1.3

Oh, Mann! Soll ich hier wirklich ‚was über den Statistik-Kurs schreiben? Ein ganzes Semester lang oder wenn es schlimm kommt noch eins oder im schlimmsten Fall noch eins? Hilfe! Wer will das denn lesen? Andererseits, so eine Statistik richtig interpretieren können, das hat schon seinen Reiz. Zu wissen, wie die Zahlen zustande gekommen sind und was damit bezweckt werden soll. Da könnte man ja selber auch gut mitmischen, vorausgesetzt man kann.

Also, ich lese im Kurs von Hans-Joachm Mittag (der Mann gibt im Buch sogar seine E-Mail-Adresse an, das ist mir ja schon mal sympathisch!): Statistik ist keine alte Wissenschaft und beschäftigt uns in allen Lebensbereichen. Ja, wenn ich in der  Zeitung blättere, kann ich das bestätigen. Aktienkurse interessieren mich allerdings nicht so brennend. Die Ergebnisse der Pisa-Studie sind da schon wesentlich spannender für mich. Aber, als Laie frage ich mich ganz besorgt, wie kann man so eine Studie objektiv durchführen? Allein der Vergleich von 16 Bundesländern verbietet sich doch schon von selbst aufgrund verschiedener Lehrpläne (von deren Umsetzung ganz zu schweigen). Unklar ist mir außerdem, warum die Abkürzungen nirgendwo erklärt werden. Mit  ZDF scheint ein Fernsehprogramm gemeint zu sein, OECD und Pisa könnte man auch googlen. (Noch eine Kleinigkeit: Die Seitenzahlen wechseln vom unteren Ende zum Seitenanfang) Na gut, weg mit den Nebensächlichkeiten.

Statistik als Servicefunktion für viele Wissenschaften. Hmm. Klingt nach kann sein, muß aber nicht, geht also auch ohne. Stimmt aber offensichtlich nicht. Denn: Die Versuchsplanung wird in verschiedenen Wissenschaften eingesetzt. Dabei geht „es um die planmäßige Variation von Einflussfaktoren einschließlich der Effektanalyse“. Also, Variation kenne ich aus der Musik. Van Eyck hat da sehr schöne Sachen komponiert. Effektanalyse? Effekthascherei?  – Statistik in der Politik sind die bunten Tortendiagramme in der Zeitung vor oder nach Wahlen. Harmonisierte Daten (klingt auch nach Musik, das gefällt mir) heißen hier „über Ländergrenzen vergleichbare Daten“. Hat also nichts mit Verschönerung zu tun. Ah: „das Erfordernis der ‚doppelten Mehrheit‘ mit 55 Prozent der Staaten, die 65 Prozent der EU-Bevölkerung repräsentieren müssen“ sollte man sich vielleicht auch mal merken. (Wer hat diese Prozentgrenzen eigentlich festgelegt?) Ziemlich aktuell das Teil. Es geht um den Euro-Schutzschirm und die Abhängigkeit der Beiträge von den Bevölkerungsdaten.

1.2 Aufgaben und Teilbereiche der Statistik. „Planung der Erhebung von Daten“, „Beschreibung und Visualisierung der erhobenen Befunde“, „Identifikation von Auffälligkeiten in den Daten“ und „Ableitung von Schlüssen“. Alles zusammen ist Statistik als Wissenschaft, die „Methoden zur Gewinnung von Daten und zum Lernen aus Daten“ bereitstellt. Lernen aus Daten? Dazu hätte ich mir eine ausführlichere Erklärung gewünscht. – Der Begriff Statistik scheint unterschiedlich interpretiert werden zu können, als Wissenschaft, für Kenngrößen oder Funktionen von Zufallsvariablen und als Datensatz. (Nein, ich hab‘ das nicht verstanden mit den Funktionen.)

Es gibt zwei Bereiche in der Statistik: Die beschreibende/deskriptive Statistik bezieht sich auf numerische (?) und grafische (Tabellen?) Verfahren zur Präsentation von Daten. Ziel: Reduktion durch Aggregation (Aggregatzustand, Aggression, Fremdwörterbuch: Anhäufung, Zusammenlagerung) auf wenige Kenngrößen (kenn‘ nur Kleidergrößen). Das alles ohne größeren Informationsverlust (der setzt bei mir soeben ein). Der beschreibenden Statistik sind die Techniken der Datenerhebung (welche?) zugeordnet und sie benötigt keine Modelle (= „Ergebnis von Versuchen, reale Beobachtungen auf Gesetzmäßigkeiten zurückzuführen und diese zu formalisieren“).

Aus der beschreibenden Statistik ist die explorative Datenanalyse hervorgegangen (sucht „mit rechenintensiven Verfahren nach auffälligen Mustern und Strukturen in Datenbeständen“ (rechnen, ich habs gewußt).  Bsp: Scannerdaten aus der Aldi-Kasse (das steht so nicht im Text!), nennt man insgesamt Data Mining.

Schließende/induktive Statistik. Hier werden Schlußfolgerungen aus Daten gezogen (kann man sich eigentlich merken). Die sollen dann „als Ausprägungen von Zufallsvariablen interpretiert und durch Wahrscheinlichkeitsmodelle beschrieben“ werden. Nein, keine Chance, den Satz auch nur ansatzweise zu verstehen. – Aufgaben der Schließstatistik: „Schätzen von Modellparametern“ (?), „Testen von Hypothesen“ (verstanden). Schlußfolgerungen aus den Daten können fehlerhaft sein (ok), deshalb enge Verknüpfung zur Wahrscheinlichkeitsrechnung (?). – Ah, jetzt kommt’s: wird alles im zweiten Teil erklärt.

1.3 Methodenkompetenz als Lernziel. Schlüsselqualifikationen = „Fähigkeiten zur sachadäquaten Anwendung von Wissen und […] Strategien zur Erschließung neuen Wissens“. Arten: soziale Kompetenz, Medienkompetenz, Methodenkompetenz. Bologna-Prozeß (1999) betont Beschäftigungsfähigkeit als neue Schlüsselqualifikation.

Datengestützte Entscheidungsfindung (Evidence Based Decision Making) in der Medizin, bei kommunalen oder politischen Planungen, in der Markt- und Meinungsforschung. Dafür ist immer Wissen über statistische Methoden nötig. Ich soll durch den Kurs in statistischer Methodenkompetenz (= statistical literacy) qualifiziert werden, weil sie Einfluß auf die Schlüsselqualifikation Beschäftigungsfähigkeit hat. (Da muß ich mal drüber nachdenken. Ich bin mit meiner Beschäftigung eigentlich ganz zufrieden.) – Im Lehrplan gibt es inzwischen statistische Inhalte (ich bin eindeutig zu früh auf diese Welt gekommen) und in Finnland, Portugal und Malta wird Statistik für Laien erklärt (warum nicht in D?). Das Internationale Statistische Institut (ISI), nicht kommerziell, vermittelt weltweit statistische Kenntnisse bei Schülern.

Ziele: (1) passive Methodenkompetenz („Kenntnis alternativer Möglichkeiten der Auswertung und Präsentation statistischer Information und die Fähigkeit zu einer sachadäquaten Ergebnisinterpretation“) und (2) aktive Methodenkompetenz („im beruflichen Alltag Entscheidungen empirisch […] fundieren und nachvollziehbar zu kommunizieren“). Jetzt wüßte ich zu gern, welches Wissen ich davon in der Schule anwenden könnte.

Das Beispiel 1.1 ist sprachlich eine Höllenqual für mich. Es geht um falsch-positive Befunde. Falsch ist falsch und positiv ist richtig? Also falsch-richtige Befunde? Was wird das? Zig Zahlen und ich soll etwas schätzen, dabei verrstehe nicht mal die erste Aufgabe mit ihren Wörtern Grundgesamtheit, Population, Gesamtpopulation, Wahrscheinlichkeit. Hilfe! Ah, im Inhaltsverzeichnis steht, dass das noch erklärt wird.  – Ich glaube, es ist Zeit für eine Pause. Ich bastel‘ mir mal Karteikarten für die schönen Begriffe am Anfang. Falls keiner mehr mitliest, macht das nichts. Ich werde weiter lesen und schreiben und hoffentlich irgendwann verstehen. Von bestehen rede ich mal lieber noch nicht.

Quelle: Mittag, H.-J. (2011): Statistik. Eine interdisziplinäre Einführung. Kurseinheit 1: Beschreibende Statistik. Studienbrief 33209. (S. 3-9). Hagen: FernUniversität.

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5 Gedanken zu „Wer will das lesen? Statistik 1.1 – 1.3

  1. Mir gefällt als Lehrbuch „Deskriptive Statistik und moderne Datenanalyse: Eine computergestützte Einführung mit Excel, PASW (SPSS) und STATA“ von Thomas Cleff ganz gut, das ist wirklich anschaulich und leicht verständlich.

    Einige der vielen Tücken der Statistik (und auch den Begriff der „False Positives“) kannst du unterhaltsam mit „Mit an Wahrscheinlichkeit grenzender Sicherheit“ von Hans-Hermann Dubben und Hans-Peter Beck-Bornholdt kennenlernen.

  2. Danke Dir für den Buchtipp. (Ich kann hier kaum noch treten vor Mathe- und Statistikbüchern, aber unterhaltsam ist nur eins davon und das gehört nicht zur Pflichtliteratur). Mit Verlaub, wenn ein Profi von leicht verständlich spricht, klingeln bei mir die Alarmglocken… Ich bestelle das strohhalmmäßig trotzdem. 🙂

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