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M.A. in Volkswirtschaftslehre der Universität Freiburg, Praktikantin bei iconomix.
Die Online-Publikation «Get data to talk» des Bildungsangebots Citéco der französischen Zentralbank bietet einen Einblick in die statistische Datenanalyse. Als Grundlage dienen Daten der Weltbank aus 184 Ländern. Im Mittelpunkt steht die Frage nach der Beziehung zwischen verschiedenen statistischen Grössen.
Im Tool stehen vier statistische Grössen zur Auswahl, die man miteinander in Beziehung bringen kann. Dazu gehören das durchschnittliche Einkommen pro Kopf und die Anzahl Handys pro hundert Einwohner. Wählt man diese zwei Indikatoren aus, erscheint automatisch das dazugehörige Punktdiagramm, das die Anzahl Handys auf der Y-Achse und das durchschnittliche Einkommen auf der X-Achse anzeigt. Für jedes Land wird jeweils ein Punkt im Diagramm abgebildet.
Es gilt nun herauszufinden, in welcher Beziehung die Indikatoren zueinanderstehen. In unserem Beispiel bilden die Punkte eine Linie, die von links unten nach rechts oben verläuft. In einem Land mit einem hohen durchschnittlichen Einkommen pro Kopf besitzen also mehr Menschen ein Handy als in einem Land mit einem tiefen durchschnittlichen Einkommen. Das bedeutet, dass eine positive wechselseitige Beziehung (Korrelation) zwischen den Indikatoren besteht.
Nun gilt es noch zu entscheiden, ob es zwischen den Indikatoren eine Ursachen-Wirkungs-Beziehung (Kausalität) gibt. Sprich, ob das durchschnittliche Einkommen die Anzahl Handys beeinflusst oder umgekehrt. Eine solche Beziehung kann nicht aus der Grafik gelesen werden.
Es liegt jedoch auf der Hand, dass jemand mit einem hohen Einkommen, sich eher ein Handy leisten kann als jemand mit tiefem Einkommen. Andererseits wird einem der Arbeitgeber kaum mehr Lohn geben, nur weil man ein Handy besitzt. Somit kann in diesem Beispiel davon ausgegangen werden, dass das hohe durchschnittliche Einkommen die Ursache für die hohe Anzahl Handys in einem Land ist und nicht umgekehrt.
Es tritt jedoch nicht immer ein Ursachen-Wirkungs-Beziehung auf. Das kann an folgendem klassischen Beispiel aus der Statistik veranschaulicht werden: Regionen mit einer höheren Storchenpopulation haben oft auch eine höhere Geburtenrate, trotzdem ist es weder der Storch der die Kinder bringt, noch umgekehrt. Diese wechselseitige Beziehung wird wohl eher davon beeinflusst, dass in ländlichen (häufig gleichzeitig auch katholischen) Regionen einerseits mehr Störche leben und andererseits die Geburtenrate höher ist.
Zuweilen müssen auch Wissenschaftler daran erinnert werden, dass nicht hinter jedem statistischen Zusammenhang auch ein ursächlicher Zusammenhang steckt. Denn wissenschaftliche Studien mit statistisch messbarem Zusammenhang sind interessanter zu publizieren als Studien ohne solchen Zusammenhang.
Testen Sie hier, wie sattelfest Sie in der Datenanalyse sind:
Citéco. Faites parler les données (causalités et corrélations) (Verfügbar in Französisch und Englisch)
Zum Thema
- Huffington Post Deutschland. Warum Statistiken oft zu absurden Schlagzeilen führen (28.07.2015)
- Spiegel Online. Kuriose Statistik. Nobelpreisregen durch Schokoladenhunger (11.10.2012)
Dieser Blog wurde am 08.12.2017 aktualisiert.