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1BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01:Einführung
2BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01: Einführung
• Was ist eine „Statistik“?
• Wozu statistische Methoden?dazu 7 kleine Fallstudien
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3BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01:Was ist eine „Statistik“?
eine systematische Zusammenstellung von Zahlen und Daten
wozu ?zur Beschreibung bestimmter Zustände, Entwicklungen und Phänomene
Ziel : Gewinnung von Information
4BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01: Was ist eine „Statistik“?
Umsätze der Meyer AG über die Großhändler in NRW im Jahr 2008
Umsatzklasse in Tsd. €
Anzahl Großhändler
(absolute Häufigkeit)
Anteil in %
(relative Häufigkeit) bis unter 100 7 14%
100 bis unter 200 23 46% 200 bis unter 300 12 24% 300 bis unter 400 5 10% 400 bis unter 500 3 6%
Summe 50 100%
Quelle: Umsatzstatistiken der Großhändler 2008, Vertriebsabteilung Tabelle 01.1
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5BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01: Was ist eine „Statistik“?
54.114,78 188.34,65158.650,75 200.500,00
175.654,45 78.850,50 9.955,50145.768,50 165.874,67 475.358,50
89.135,89 458.285,50 214.554,85165.005,67 66.650,00 356.765,45
55.674,00 185.111,50 106.112,33 405.056,35359.660,00 180.510,50 253.185,80
125.865,33 34.355,85 309.000,00 186.169,45258.543,38 286.909,50 256.770,89 110.007,45
249.867,54 160.800,20 118.560,35 265.878,98 236.679,90 226.303,89
150.117,25 246.151,15 175.600,00 148.890,00 248.690,23 166.876,28
186.440,76 357.890,56 100.568,45 320.689,45 154,670,50
129.999,69 199.568,26
Umsätze der Meyer AG über die Großhändler in NRW im Jahr 2008
Umsatzklasse in Tsd. €
Anzahl Großhändler (absolute Häufigkeit)
Anteil in % (relative Häufigkeit)
0 bis unter 100 7 14% 100 bis unter 200 23 46% 200 bis unter 300 12 24% 300 bis unter 400 5 10% 400 bis unter 500 3 6%
Summe 50 100% (Quelle: Umsatzstatistiken der Vertriebsabteilung, 2008)
Tabelle 01.1
Input Output
6BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Umsätze der Meyer AG über die Großhändler In NRW im Jahr 2008
Quelle: Umsatzstatistiken der Vertriebsabteilung, 2008
Abbildung 01.1
Modul 01: Was ist eine „Statistik“?
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7BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01: Was ist eine „Statistik“?
Untersuchungseinheiten = statistische Einheiten(Träger der Information) einzelne Großhändler
Grundgesamtheit = statistische Masse Großhändler der Meyer AG in NRW im Jahr 2008
Merkmal = Variable Umsatz mit der Meyer AG im Jahr 2008
(klassierte) Häufigkeitsverteilungmit absoluten und relativen(Klassen-)Häufigkeiten
Fachterminologie
Umsätze der Meyer AG über die Großhändler in NRW im Jahr 2008
Umsatzklasse in Tsd. €
Anzahl Großhändler (absolute Häufigkeit)
Anteil in % (relative Häufigkeit)
0 bis unter 100 7 14% 100 bis unter 200 23 46% 200 bis unter 300 12 24% 300 bis unter 400 5 10% 400 bis unter 500 3 6%
Summe 50 100% (Quelle: Umsatzstatistiken der Vertriebsabteilung, 2008)
Tabelle 01.1
8BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Tabelle 01.2
(Quelle: Statistisches Jahrbuch der Bundesrepublik Deutschland 2006, S. 83)
Modul 01: Was ist eine „Statistik“?
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9BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Erwerbstätigein NRW im Jahr 2005
7.637 Tsd.
Angestelltein Deutschland im Jahr 2005
19.071 Tsd.
Operationalisierung der Begriffe
Modul 01: Was ist eine „Statistik“? (zu Tabelle 01.2)
Operationalisierung: „Operation“, mit der ein Begriff konkret gemessen wird
10BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Abbildung 01.2
Modul 01: Was ist eine „Statistik“?
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11BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01: Eine weitere Statistik … (in graphischer Darstellung)
12BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01:Eine weitere Statistik …(in graphischer Darstellung)
Bemerkenswert:Der Bierverbrauch pro Kopf ist in den alten und neuenBundesländern kurz nach der Wiedervereinigungbis auf die Nachkommastelle gleich.Ansonsten gibt esStrukturunterschiedebeim Durst …
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13BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01: Statistik und Weltmeisterschaft im Biertrinken
31. 12 1992: 1. Deutschland 142 l/Kopf2. Tschechoslowakei 140 l/Kopf
1. 1. 1993: 1. Tschechien 160 l/Kopf2. Deutschland 142 l/Kopf….… Slowakei 100 l/Kopf
21 Mio hl31.12.1992 : CSSR 140 l /Kopf15 Mio Einw.
16 Mio hl1.1.1993 : Tschechien 160 l /Kopf10 Mio Einw.
5 Mio hl1.1.1993 : Slowakei 100 l /Kopf5 Mio Einw.
= =
= =
= =
1.1.1993
16 Mio hl Bier10 Mio Einw. 5 Mio hl Bier
5 Mio Einw.
21 Mio hl Bier15 Mio Einw.
14BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Der Bierkonsum in Deutschland hat sich verändert ...
020406080
100120140160
1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020
Bierkonsumpro Kopf in l
?
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15BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01:• Wozu statistische Methoden?
dazu 7 kleine Fallstudien
16BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01: Fallstudie 1
134 Geburtsdaten Altersstruktur
0
5
10
15
20
25
31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45
Anzahl Mitglieder
Jahre
unübersichtliche, unstrukturierte
große DatenmengeInformationen,Erkenntnisse
statistische Methoden
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17BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01: Fallstudie 2
z.B.
Befragungsergebnisse:6 x 20 = 120 Einzelantworten
Nr. G A E M K F Geschlecht Alter Einkommen Markenwahl Kaufrate Familien- in pro Jahr pro stand Jahren in TDM Produkt Monat
1 w 24 34 A 5 ledig 2 m 45 55 B 8 verheiratet 3 m 35 44 B 4 geschieden 4 w 30 38 A 5 ledig 5 m 46 56 B 7 verheiratet 6 w 55 50 B 6 verwitwet 7 w 44 35 B 3 verheiratet 8 w 21 29 A 4 ledig 9 m 27 40 B 5 verheiratet
10 m 67 43 B 4 verwitwet 11 w 34 39 A 5 verheiratet 12 m 22 25 A 4 ledig 13 m 47 59 B 8 verheiratet 14 m 35 44 B 4 geschieden 15 w 29 41 A 5 ledig 16 m 46 56 B 7 verheiratet 17 w 53 50 B 6 verwitwet 18 w 44 39 B 8 verheiratet 19 w 51 29 B 4 ledig 20 m 27 38 A 5 verheiratet
Der Marktanteil von B ist fast 70%!
Befragung in Dortmund, 10.5.-12.5.07, n = 20 Befragte
Produkt A 3330,8%
Produkt B 7469,2%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Frauen Männer
Produkt A Produkt BDas Kaufverhalten ist abhängig vom Geschlecht
Befragung in Dortmund, 10. - 12. 5. 07, n = 20 Befragte
18BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01: Fallstudie 2 (dreidimensionale Analyse)
bis unter 40 Jahre 40 Jahre und älter0123456
Frauen Männer
Befragung in Dortmund, 10.5. - 12.5.07, n = 20 Befragte
bis unter 40 Jahre 40 Jahre und älter0123456
Befragung in Dortmund, 10.5. - 12.5.07, n = 20 Befragte
Anzahl KonsumentenFrauen Männer
Anzahl Konsumenten
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19BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01: SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)
Stanford University (California) … 1965 …
20BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Der SPSS-Daten-Editor (Datenansicht)
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21BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
SPSS = Statistical Package for the Social Sciences
F: Was ist Predictive Analytics Software (PASW) und welchen Nutzen bringt sie?
A: Predictive Analytics Software erfasst und analysiert Daten zu den Merkmalen, Haltungen und Verhaltensweisen von Menschen, um ein klares
Verständnis der erwarteten zukünftigen Verhaltensweisen zu gewinnen, wobei diese Erkenntnisse in Geschäftsprozesse integriert werden,
um die Ergebnisse zu verbessern.
PASW = Predictive Analytics Software
2009
28. 7. 09: IBM übernimmt SPSS
22BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01: Fallstudie 3 Produktionsstatistik in Werk A 37. KW 2009: 7. – 11. 9. 2009 Produktion Wochentag in Stück Montag Dienstag Mittwoch Donnerstag Freitag __________________________________________________________________________ fehlerhaft 1.957 3.542 2.982 3.238 1.237 fehlerfrei 18.993 43.366 5.9945 63.664 12.662 __________________________________________________________________________ Summe 20.950 46.908 62.927 66.902 13.899
Quelle: Abteilung für Qualitätskontrolle in Werk A Tabelle 01.6
Produktionsstatistik in Werk B 37. KW 2009: 7. – 11. 9. 2009 Produktion Wochentag in Stück Montag Dienstag Mittwoch Donnerstag Freitag __________________________________________________________________________ fehlerhaft 2.035 2.674 2.973 4.124 1.970 fehlerfrei 37.542 83.280 88.696 93.674 56.966 __________________________________________________________________________ Summe 39.577 85.954 91.669 97.798 58.936
Quelle: Abteilung für Qualitätskontrolle in Werk B Tabelle 01.7
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23BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01: Fallstudie 3 Produktionsstatistik in Werk A 37. KW 2009: 7. – 11. 9. 2009 Produktion Wochentag in Stück Montag Dienstag Mittwoch Donnerstag Freitag __________________________________________________________________________fehlerhaft 1.957 3.542 2.982 3.238 1.237 fehlerfrei 18.993 43.366 5.9945 63.664 12.662 __________________________________________________________________________Summe 20.950 46.908 62.927 66.902 13.899
Quelle: Abteilung für Qualitätskontrolle in Werk A Tabelle 01.6
Produktionsstatistik in Werk B 37. KW 2009: 7. – 11. 9. 2009 Produktion Wochentag in Stück Montag Dienstag Mittwoch Donnerstag Freitag __________________________________________________________________________fehlerhaft 2.035 2.674 2.973 4.124 1.970 fehlerfrei 37.542 83.280 88.696 93.674 56.966 __________________________________________________________________________Summe 39.577 85.954 91.669 97.798 58.936
Quelle: Abteilung für Qualitätskontrolle in Werk B Tabelle 01.7
Statistik über die Ausschussquote in Werk A und B 37. KW 2009, 7. – 11. 9. 2009 Ausschuss- Wochentag quote in % Montag Dienstag Mittwoch Donnerstag Freitag __________________________________________________________________________Werk A 9,34% 7,55% 4,74% 4,84% 8,90% Werk B 5,14% 3,11% 3,24% 4,22% 3,34% __________________________________________________________________________
Quelle: Abteilung für Qualitätskontrolle in Werk A und B Tabelle 01.8
24BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01: Fallstudie 4 Meyer AG
Filialumsätze Anzahl in Mio € Filialen 0 bis unter 5 29 5 bis unter 10 45 10 bis unter 15 21 15 bis unter 20 16 20 bis unter 25 25 25 bis unter 30 12 30 bis unter 35 12 35 bis unter 40 16 Summe 176
Kauf AG
Filialumsätze Anzahl in Mio € Filialen 0 bis unter 5 12 5 bis unter 10 30 10 bis unter 15 25 15 bis unter 20 42 20 bis unter 25 38 25 bis unter 30 18 30 bis unter 35 8 35 bis unter 40 6 Summe 179
durchschnittlicherFilialumsatz
Meyer AG: 16,11 Mio €Kauf AG: 17,53 Mio €
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25BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01: Fallstudie 5 (Zeitreihenanalyse)
Umsätze des X-Produktes (in Mio €)
Jahr ⇒ 2005 2006 2007 Monat ⇓ _________________________________________________Januar 100 135 120 Februar 105 130 110 März 110 125 105 April 115 120 105 Mai 120 130 115 Juni 130 135 125 Juli 140 140 130 August 135 130 125 September 130 120 115 Oktober 130 115 110 November 135 120 115 Dezember 145 125 120 _____________________
Quelle: Umsatzstatistiken der Vertriebsabteilung 2005 - 2007 Tabelle 01.11
26BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01: Fallstudie 6 (Messzahlen)
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27BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01: Fallstudie 7 (Konzentration)
Umsatz der ABC AG im Jahr 2008aufgeteilt nach Produkten Produkt- Produkt- name umsatz (in Mio €) Alpha .................................................122 Beta ...................................................150 Gamma..............................................290 Delta ..................................................345 Epsilon.................................................59 Frieda ..................................................36 Gaby ....................................................21 Halma ................................................830 Jalta ...................................................620 Kappa ................................................211 Lambda..................................................6 Main.......................................................4 Norbert...................................................9 Oskar .................................................165 Pi........................................................134 Quelle ................................................110 Rho ......................................................76 Sigma ..................................................51 Tau.......................................................28 Ufo .......................................................10 _________________________________________________________________
Summe........................... 3.277 Quelle: Hauptabteilung Rechnungswesen, Umsatzstatistik 2008
Tabelle 01.14
28BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01: Fallstudie 7 (Konzentration)
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29BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Daten Datenreduktion InformationFall 1: Häufigkeitsverteilung, eindimensional
Gibt es Besonderheiten bei der Altersverteilung?
Fall 2: Häufigkeitsverteilung, zweidimensionalInformation über Abhängigkeit/ZusammenhangHängt die Markenpräferenz vom Geschlecht ab?
Fall 3: Gliederungszahl: AusschussquoteIn welchem Werk wird besser gearbeitet?
Fall 4: Statistische Kennzahlen, MittelwertWelcher Kauhauskonzern hat die umsatzstärkeren Filialen?
Fall 5: ZeitreihenanalyseWelche Gesetzmäßigkeiten gibt es bei der Zeitreihe Umsatz?
Fall 6: ZeitreihenvergleichWelche Zeitreihe ist stärker angestiegen?
Fall 7: KonzentrationsmessungWie stark ist der Gesamtumsatz konzentriert auf die Produkte?
30BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
• Beschreibende Statistik
Frauen: 4 = 40% Männer: 6 = 60%
Durchschnittsalter: alle: 21,9 JahreFrauen: 21,0 JahreMänner: 22,5 Jahre
Modul 01 (3):
16
31BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
• Schließende Statistik
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24
21
20
21
19
21
20
23
24
26
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Schlußvon der
Stichprobeauf die Grund-
gesamtheit
Modul 01 (3):
N = 50 Anzahl der Untersuchungseinheitenin der Grundgesamtheit
n = 10 Anzahl der Untersuchungseinheitenin der Stichprobe
32BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
• Schließende Statistik
Entscheidungen sind zu fällen über- Auswahlverfahren- Stichprobenumfang
Probleme:- Stichprobenfehler- “Repräsentativität”
Modul 01 (3):
24
21
20
21
19
21
20
23
24
26
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4 von 10 Personen sind Frauen 40% aller Personen sind Frauen
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33BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01 (3): AuswahlverfahrenGrundgesamtheit: Einwohner in Dortmund über 16 Jahre (N = 500.000)
Stichprobe: n = 1.000
Stichprobe GrundgesamtheitAuswahlverfahren (1):Willkürliche Auswahl = Auswahl aufs Geratewohl = convenience sample- Auswahl ohne Auswahlplan, - Interviewer können Interviewpartner beliebig auswählen,- daher: meist verzerrte Stichprobe- Schluss von den Stichprobenergebnissen auf die Grundgesamtheit
nicht möglich- preiswert und schnell, aber nicht seriös
34BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01 (3):Auswahlverfahren (2):Quota-Auswahl (gehört zu den „bewussten Auswahlverfahren)- Auswahlplan, - Quotierungsmerkmale (z.B. Geschlecht, Alter, Wohnort, Beruf),- Voraussetzung:Verteilung der Quotierungsmerkmale in der Grundgesamtheit ist bekannt,
- Interviewer werden gesteuert über einen „Quotenplan“,sie müssen bei der Auswahl die „Quoten“ einhalten,
- über alle Interviewer sind die Quotierungsmerkmale in der Stichprobe so verteilt wie in der Grundgesamtheit,
- deutlich besser als eine willkürliche Auswahl, aber der Schluss von derStichprobe auf die Grundgesamtheit ist „problematisch“,
- Stichprobenfehler lässt sich nicht berechnen.
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35BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01 (3):Auswahlverfahren (3):Zufallsauswahl = zufällige Auswahl = Random Auswahl- zufallsgesteuerter Auswahlplan,
- zufällige Auswahl ≠ willkürliche Auswahl,- einfache Zufallsauswahl:
jede Einheit der Grundgesamtheit hat die gleiche Chance, in die Stichprobe zu gelangen (Chance = Wahrscheinlichkeit),
- Wichtige Voraussetzung für eine Zufallsauswahl: Liste/Datei mit allen Einheiten der Grundgesamtheit,
- Interviewer bekommen feste Namen/Adressen/Telefonnummern, - nur bei der Zufallsauswahl lässt sich der Stichprobenfehler
mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitsrechnung bestimmen,
36BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
In welchen Gebieten (Wissenschaften) braucht man Statistik?
• In den empirischen Wissenschaften(auch Realwissenschaften bzw. Erfahrungswissenschaften genannt)
- Naturwissenschaften- Sozialwissenschaften(man will neue Erkenntnisse gewinnen über einen Ausschnitt der Realität,dazu werden empirische Untersuchungen durchgeführt; hierbei fallen Datenan, die mit statistischen Methoden ausgewertet werden)
• In allen Bereichen, in denen große Datenmengen anfallen, aus denen man Erkenntnisse gewinnen will
Modul 01 (4):
19
37BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
• Zur Geschichte der Statistik
Die „praktische Statistik“ ist 4.000 – 5.000 Jahre alt.Der Ursprung ist nicht die Mathematik.(Pythagoras war kein Statistiker!)Ausgangspunkt der Statistik: (Staats-)Verwaltung/Management von großen Projekten
Die Mathematik kam erst vor rund 300 Jahren dazuüber die Wahrscheinlichkeitsrechnung.
Schließende Statistik
Modul 01 (5):
38BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01 (6):
157 m
Kölner Dom
EU-Butter-berg
EU-Butter-berg
300.000 Tonnen
20
39BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01 (6):
Anzahl der nicht bestandenen KlausurenDurchfallquote = Anzahl der Besucher der Vorlesung
Richtige Definition/Operationalisierungdes Begriffs „Durchfallquote“???
40BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01 (6):
Elektroenergieverbrauch
Wovon abhängig?
X
B
A
...Erklärungsmodell
Prognosemodell
Einfluss-faktoren
21
41BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01 (6):
K E ?
42BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Energie-Sparen durch höheren Kartoffel-Verbrauch ?
Die Daten stammen aus: Statistische Jahrbücher der Bundesrepublik Deutschland 1968 - 1990
60kg 70kg 80kg 90kg 100kg 110kg 120kg0
20
40
60
80
100
120
0 Mrd. kWh
20 Mrd. kWh
40 Mrd. kWh
60 Mrd. kWh
80 Mrd. kWh
100 Mrd. kWh
120 Mrd. kWh
Energie-Sparen durch höheren Kartoffel-Verbrauch ?
Die Daten stammen aus: Statistische Jahrbücher der Bundesrepublik Deutschland 1968 - 1990
60kg 70kg 80kg 90kg 100kg 110kg 120kg0
20
40
60
80
100
120
0 Mrd. kWh
20 Mrd. kWh
40 Mrd. kWh
60 Mrd. kWh
80 Mrd. kWh
100 Mrd. kWh
120 Mrd. kWh
Korrelationstatistischer Zusammenhang
Scheinkorrelation(kein kausaler
Zusammenhang)
Kausalitätkausaler Zusammenhang
Ursache-Wirkungs-Beziehung
… denn sonst könnte man denEnergie-Verbrauch durch Kartoffel-
Verbrauch beeinflussen …
Modul 01 (6):
22
43BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
Modul 01 (6):
Abbildung 01.32
So sieht die Wahrheit aus …
Quelle: Umsatzzahlen des Produktes ABC, Vertriebsabteilung
JanFeb
MärzApr
MaiJun
JulAug
SeptOkt
NovDez
JanFeb
MärzApr
MaiJun
JulAug
SeptOkt
NovDez
JanFeb
MärzApr
MaiJun
JulAug
SeptOkt
NovDez
JanFeb
MärzApr
MaiJun
JulAug
SeptOkt
NovDez
Jan
2005 2006 2007 2008 2009
0
10
20
30
40
50Umsatz in Mio €
Abbildung 01.33
44BS - 01 Prof. Dr. W. LaufnerBeschreibende Statistik
• Warum Misstrauen in der Bevölkerung gegenüber den Ergebnissen statistischer Untersuchungen?
Einige Gründe …
- Ergebnisse unterschiedlich interpretierbar,insbes. durch geschickte Relativierung (EU-Butterberg)
- falsche Operationalisierung der Begriffe („Durchfallquote“)
- Korrelation ≠ Kausalität (Kartoffel- und Energieverbrauch)
- selektive Auswahl von Daten/Informationen
Modul 01 (6):