Statistik-Blog

Wohlstandsgefälle in der EU

Mein Eindruck: Wohlstandsgefälle in der EU werden häufiger auf nationaler als auf regionaler Ebene betrachtet, z. B. wenn über Deutschland als größten Nettozahler berichtet wird. Interessant finde ich den Blick auf Regionen, der ein wesentlich differenzierteres Bild zeigt. BIP je Einwohner in Kaufkraftstandards (Kunstwährung, die Unterschiede zwischen den nationalen Preisniveaus berücksichtigt); der Durchschnittswert der 27 … „Wohlstandsgefälle in der EU“ weiterlesen

Dresden: Top 10 der wirtschaftsstärksten Städte Deutschlands / Bevölkerungsrückgang prognostiziert

Kürzlich stieß ich am selben Tag auf zwei etwas unterschiedliche Statistiken zu Dresden: Dresden verbessert sich im capital-Städteranking [URL nicht mehr gültig] um sieben Plätze und erreicht die Top 10 auf Rang 6. Erwartet werden Bevölkerungswachstum, ein Plus an Arbeitsplätzen und Kaufkraft und natürlich eine steigende Wirtschaftsleistung. Das Statistische Landesamt des Freistaats Sachsen erwartet in der … „Dresden: Top 10 der wirtschaftsstärksten Städte Deutschlands / Bevölkerungsrückgang prognostiziert“ weiterlesen

Fehler

„Fehler“ ist ein Beispiel dafür, dass Fachbegriffe oft von der Bedeutung desselben Begriffs der Alltagssprache abweichen. Da dieses Thema etwas trocken ist, möchte ich es wenigstens mit einem Chuck-Norris-Spruch einleiten: Das einzige Mal, als Chuck Norris sich in seinem Leben irrte, war, als er dachte, er hätte einen Fehler gemacht. In der Statistik werden verschiedene Arten von … „Fehler“ 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

Statistik = Wanderkarte

Statistik ist eine Wanderkarte. Wenn man sie zu sehen bekommt, ist sie von der Realität schon etwas überholt. Dennoch gibt sie Orientierung. Man muss sie mit Verstand lesen können, sonst geht man in die Irre. Martin Kruse (*1929), lutherischer Theologe Dank an Familie Stubig. Anmerkung: Wenn man als wissenschaftlischer Forscher „in die Irre geht“, heißt … „Statistik = Wanderkarte“ weiterlesen

Siege am seidenen Faden: Squash WM 2002-2006

In jüngeren Jahren war ich begeisterter Squashspieler. Ein gewisses Interesse ist geblieben. Für Wahrscheinlichkeits-Freaks – hat jemand Lust, dazu was zu rechnen? Wie wahrscheinlich ist es, dass solche Ergebnisse zustande kommen? Bei den Squash-Weltmeisterschaften der Jahre 2002 bis 2006 gab es in vier von fünf Fällen Sieger, die mindestens zwei Matchbälle abwehren mussten. 2002: zwei … „Siege am seidenen Faden: Squash WM 2002-2006“ 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

Wir benutzen Cookies um die Nutzerfreundlichkeit der Webseite zu verbessen. Durch Deinen Besuch stimmst Du dem zu.