Die statistische Analyse ist die Wissenschaft der Datenerhebung und der Entdeckung von Mustern und Trends. In Wirklichkeit ist sie nur eine andere Art, “Statistik” zu sagen. Nach dem Sammeln von Daten ist es möglich, diese zu analysieren:

Die Daten zusammenfassen. Erstellen Sie zum Beispiel ein Tortendiagramm.

Finden Sie Schlüsselmessungen der Position. Zum Beispiel sagt Ihnen der Durchschnitt, wie hoch die durchschnittliche Anzahl (oder “Mittelwert”) in einem Datensatz ist.

Berechnen Sie die Mittelwertmessungen: Diese sagen Ihnen, ob Ihre Daten eng gruppiert oder weiter verbreitet sind. Die Standardabweichung ist eine der am häufigsten verwendeten Diffusionsmessungen; sie sagt Ihnen, wie weit Ihre Daten im Durchschnitt verbreitet sind.

Machen Sie Zukunftsprognosen auf der Grundlage des Verhaltens in der Vergangenheit. Dies ist besonders nützlich im Einzelhandel, in der Fertigung, im Bankwesen, im Sport oder in anderen Organisationen, in denen die Kenntnis zukünftiger Trends von Vorteil wäre.

Testen Sie die Hypothese eines Experiments. Das Sammeln von Daten aus einem Experiment erzählt nur dann eine Geschichte, wenn Sie die Daten analysieren. Dieser Teil der statistischen Analyse wird formeller als “Hypothesentest” bezeichnet, bei dem die Nullhypothese (die allgemein akzeptierte Theorie) bewiesen oder widerlegt wird.

Statistische Analyse und wissenschaftliche Methode

Die statistische Analyse ist in der Wissenschaft weit verbreitet, von der Physik bis zu den Sozialwissenschaften. Zusätzlich zum Testen von Hypothesen kann die Statistik eine Annäherung für eine Unbekannte liefern, die schwer oder unmöglich zu messen ist. Zum Beispiel hat sich der Bereich der Quantenfeldtheorie, obwohl er auf der theoretischen Seite der Dinge Erfolg bringt, als herausfordernd für Experimente und empirische Messungen erwiesen. Einige sozialwissenschaftliche Themen, wie die Untersuchung des Bewusstseins oder der Wahlfreiheit, sind praktisch unmöglich zu messen; statistische Analysen können Licht auf das mehr oder weniger wahrscheinliche Szenario werfen.

Wenn Statistiken lügen

Obwohl Statistiken eine solide Grundlage für Schlussfolgerungen und die Darstellung von “Fakten” zu sein scheinen, sollten Sie sich vor den Fallstricken der statistischen Analyse hüten. Dazu gehört die absichtliche und versehentliche Manipulation von Ergebnissen. Manchmal sind Statistiken jedoch einfach falsch. Ein berühmtes Beispiel für “einfach falsche” Statistiken ist Simpsons Paradoxon, das uns zeigt, dass selbst die beste Statistik völlig nutzlos sein kann. In einem klassischen Fall von Simpson zeigten die Zulassungsdurchschnitte der Universität Berkeley (korrekt), dass ihre durchschnittliche Zulassungsrate bei Frauen höher war als bei Männern, obwohl es eigentlich das Gegenteil war. Für eine genauere Erklärung dieses Rätsels siehe Simpsons Paradoxon.