Soziale Netzwerke: Schönes Beispiel für grafische Veranschaulichung

Wer in der Marktforschungsbranche beschäftigt ist, steht immer wieder vor der Frage: Wie kann ich Ergebnisse statistischer Auswertungen grafisch veranschaulichen? Ein besonders schönes Beispiel liefert xkcd mit dieser Landkarte sozialer Netzwerke: Interessant ist der Vergleich zu 2007: damals war z. B. MySpace noch wesentlich stärker als Gesichtsbuch. Ähnlichkeiten zum Herrn der Ringe dürften nicht ganz … „Soziale Netzwerke: Schönes Beispiel für grafische Veranschaulichung“ weiterlesen

Korrelationscartoon: Krebs verursacht Handies

Schön, wenn Statistik, die im Ruf steht, eher „trocken“ zu sein, auf nette Weise veranschaulicht wird. Besonders gelungen finde ich hier den Webcomic xkcd* – „A webcomic of romance, sarcasm, math, and language„. Einer meiner Favoriten beschreibt den Zusammenhang zwischen Handynutzung und Krebs und ist ein Update zu Korrelation und Kausalität: Wieder eine große Studie, die nicht … „Korrelationscartoon: Krebs verursacht Handies“ weiterlesen

Verdeckte Korrelation

Neben Scheinkorrelationen gibt es auch verdeckte Korrelationen: Es besteht tatsächlich ein Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen, die statistische Korrelation ist jedoch nahe 0. Grund: eine intervenierende Variable verdeckt den Zusammenhang. Fiktives Beispiel: Es wird untersucht, welchen Einfluss ein unterschiedlich intensiver Kontakt mit einer bestimmten Tabakwerbung auf das Rauchverhalten von Jugendlichen ausübt. Die Korrelation ist überraschenderweise 0. … „Verdeckte Korrelation“ weiterlesen

Korrelation und Kausalität: Steffi Graf und Boris Becker als Auslöser der Wende in der DDR?

Korrelation: Zusammenhang zwischen (meist zwei) Merkmalen Kausalität: Annahme, dass eines der Merkmale die Ursache für das andere ist Um einen Kausalzusammenhang zu begründen, reicht es nicht aus, auf das gemeinsame Auftreten von zwei Ereignissen zu verweisen. Um eine wissenschaftliche Erklärung zu liefern, muss man auch einen Mechanismus angeben, der zeigt, wie ein Merkmal / Ereignis … „Korrelation und Kausalität: Steffi Graf und Boris Becker als Auslöser der Wende in der DDR?“ weiterlesen

Verteilungen vergleichen: Mittelwerte und Fallzahlen reichen (manchmal) nicht

Ich bin ein Verfechter des „Mosaik“-Ansatzes: mit mehreren Ansätzen auf Daten schauen, um Schritt für Schritt (Steinchen für Steinchen) ein klareres Bild zu erhalten. Einfaches Praxisbeispiel: Zwei Schulklassen mit nur je zwei Schüler(innen). Zensuren: Klasse A 3, 3; Klasse B 1, 5. In beiden Klassen gilt: Durchschnittsnote = 3, N (Fallzahl) = 2. Bleibt man … „Verteilungen vergleichen: Mittelwerte und Fallzahlen reichen (manchmal) nicht“ weiterlesen

Korrelation: Pearson vs. Spearman

Sollten Zusammenhänge zwischen zwei mindestens ordinal skalierten Variablen mit dem Korrelationskoeffizienten nach Pearson (für intervallskalierte Merkmale) oder mit der Spearman’schen Rangkorrelation ermittelt werden? In der Praxis unterscheiden sich die Ergebnisse oft nur geringfügig. Selten kommt man zu unterschiedlichen Aussagen – und wenn, dann ist das eine Maß knapp über und das andere knapp unterhalb der … „Korrelation: Pearson vs. Spearman“ weiterlesen

Je mehr Störche, desto mehr Kinder

Ein Klassiker der Statistik … Man kann tatsächlich nachweisen, dass in Regionen mit mehr Störchen auch mehr Kinder „auf die Welt kommen“. Ist damit bewiesen, dass Störche Kinder bringen? Medizinisch-biologische Erkenntnisse sprechen dagegen – es gibt andere, gut belegte Theorien dazu, wie Kinder entstehen und von wo sie „gebracht“ werden. So weit, so klar – … „Je mehr Störche, desto mehr Kinder“ weiterlesen

Interaktionseffekt / Moderatoreffekt

Interaktionseffekte (Moderatoreffekte) werden oft als schwierig nachvollziehbar empfunden. Kurz gesagt ist der Effekt einer Variablen auf eine andere unterschiedlich, je nach Zustand einer weiteren. Klingt zu abstrakt? Neu: Moderatoreffekte im Video   In einer Studie fand ich ein schönes Beispiel dafür. Jemand hatte ein Balkenwaagenexperiment mit 2- bis 4-jährigen Kindern durchgeführt. Es gab zwei Versuchsanordnungen: … „Interaktionseffekt / Moderatoreffekt“ weiterlesen

Warum multivariate Verfahren? Für kommerzielle Forschung reichen doch Kreuztabellen!

Der Kunde muss die Analyse verstehen können! Dieses Argument habe ich schon öfter zu hören bekommen. Folgendes Beispiel mag zeigen, warum multivariate Verfahren durchaus angemessen sein können. Annahme: Jugendliche mit höherer Sportorientierung ernähren sich gesünder als Jugendliche mit geringerer Sportorientierung. Lässt sich diese Annahme anhand vorliegender Befragungsdaten bestätigen? Korrelationsanalyse [man könnte auch Mittelwerte bilden und in … „Warum multivariate Verfahren? Für kommerzielle Forschung reichen doch Kreuztabellen!“ weiterlesen