Statistik 6.2

Das ist ja wohl der Hammer: Für die neue Sinus-Studie wurden angeblich nur 72 Menschen befragt. (Wie war das mit der repräsentativen Stichprobe?) Die Kartoffelgraphik ist mir aus dem Modul 1B noch bestens in Erinnerung. Damals war ich schwer beeindruckt von der Verteilung der Milieus. Und heute? Heute kann ich das alles gar nicht mehr glauben. Nun fällt mir allerdings selber auf, dass ich allgemein genauso schnell beeindruckt wie enttäuscht bin. Als Beispiel soll ein Taschenrechner dienen, der für die Bearbeitung der Aufgaben in diesem Semester vorgeschlagen wurde und welcher ebenso für die Klausur zugelassen ist. Nachdem ich mir das Vorgängermodell angesehen hatte, war ich völlig von den Socken, denn der Rechner scheint alles zu können (außer Kaffee kochen). Mit dem empfohlenen Teil komme ich allerdings nur schwer zurecht. Bevor ich überhaupt damit losrechnen kann, muß ich erst einmal -zig Tastenkombinationen kennen und können. Das nervt mich mächtig und ich würde das Ding am liebsten in die Ecke pfeffern. Dank Claudia, von der ich mir den Rechner ‚mal ausgeliehen habe, geht das natürlich nicht. Vielleicht gelingt es mir in den folgenden fünf Monaten doch noch, neben Formeln und Fakten auch die Bedienungsanleitung auswendig zu lernen. Lustig finde ich das aber nicht. – Im Kapitel 6.2 geht es gewissermaßen um Männerfreundschaften. Nach dem amerikanischen Statistiker Max Otto Lorenz (1876-1959, das war der Mensch mit der Surfsegelkurve aus dem Abschnitt 6.1; den Mann habe ich jahresmäßig nur knapp verpaßt) finden sich nun der Italiener Corrado Gini (1884-1965, oh, immer dichter dran) und der US-amerikanischen Ökonom Orris C. Herfindahl (1918-1972, okay, den hätte ich zeitlich gesehen noch kennenlernen können) zusammen, zumindest inhaltlich. Diese drei Menschen sind durch  Konzentrationsphänomene verbunden. Während die Lorenzkurve Konzentrationen visualisiert, ist der Gini-Koeffizient ein Konzentrationsmaß, bei dem die Lorenzkurve berücksichtigt werden muß. Dieses Maß hat allerdings den Nachteil, dass die obere Schranke des Gini-Koeffizienten von der Länge der Urliste abhängig ist. Außerdem beziehen sich die Messungen auf kleine Datensätze, was häufig zur Kritik an dieser Beizahl, die mit einer veränderlichen Größe multipliziert wird (= Koeffizient) führt. Statistiker behelfen sich in solchen Notsituationen einfach mit dem normierten Gini-Koeffizienten.  Noch pfiffiger ist die Anwendung des Herfindahl-Indexes. Der besitzt im Gegensatz zum Gini-Koeffizienten eine positive untere Schranke, die mit weniger Urwerten größer wird. Was das soll? Ganz einfach: Die Monopolkommission in Deutschland kann durch die Kartellbehörden ganz schnell unerwünschte Anbieterkonzentration messen lassen. So! Statistik für den Hausgebrauch? Vielleicht kann ich mit dem Index die Konzentration der Haare in meiner Suppe berechnen?

Quelle: Mittag, H.-J. (2011): Statistik. Eine interdisziplinäre Einführung. Kurseinheit 1: Beschreibende Statistik. Studienbrief 33209. (S. 67-72). Hagen: FernUniversität.

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