Viel schrecken schon bei dem Begriff zurück und begegnen der Statistik mit Zweifeln oder Ablehnung. „Traue keiner Statistik, die Du nicht selbst gefälscht hast!“ Diese Redewendung kennt wohl jeder. Leider ist da häufig auch etwas Wahres dran. Im Laufe unserer #Journey wollen wir Ihnen einen kritischen Umgang mit der Statistik näherbringen, damit Sie gewappnet sind, wenn es wieder einmal heißt: „Eine Umfrage hat ergeben…“ ????
Was versteht man unter Statistik?
Leider schrecken viele schon bei dem Begriff zurück und begegnen der Statistik mit Zweifel oder Ablehnung. „Traue keiner Statistik, die Du nicht selbst gefälscht hast!“ Diese Redewendung kennt wohl jeder. Bedauerlicherweise ist da häufig auch etwas Wahres dran. Wir wollen dazu beitragen, dass Sie Ihre notwendige Skepsis gegenüber der Statistik nicht verlieren und dennoch ihren Mehrwert zu schätzen lernen und nicht mehr auf sie verzichten mögen. Unter Statistik versteht man die Theorie und Praxis der Datenanalyse. Sie bietet die Möglichkeit, eine systematische Verbindung zwischen Erfahrung und Theorie herzustellen. Damit ist Statistik stets das Ergebnis eines Zähl- oder Mess-Prozesses. Das entstehende Roh-Datenmaterial muss sodann möglichst sinnvoll und übersichtlich in Informationen zusammengefasst werden. Man unterscheidet drei Bereiche der Statistik: deskriptiv, explorativ und induktiv.
Deskriptive Statistik
Jede Analyse beginnt mit der deskriptiven Datenanalyse. Diese stellt die Grundlage für die weitere Datenverarbeitung dar. Man kann also sagen, dass eine solide deskriptive Analyse der Hauptbestandteil einer deskriptiven Studie ist, die Rückschlüsse auf die zugrunde liegende Wirklichkeit liefert. Das Ziel der deskriptiven Statistik ist, die erhobenen Daten in übersichtliche Darstellungen zu bringen und diese durch Tabellen, Grafiken oder relevante Kennzahlen darzustellen. Typische deskriptive Merkmale sind das Alter oder das Einkommen.
Explorative Statistik
Die explorative Datenanalyse eignet sich, um einen Überblick über die zugrunde liegenden Daten zu erlangen und diese anschließend einschätzen und bewerten zu können. Sie wird auch Lern- oder Erkenntniswerkzeug genannt. Die Kernaufgabe liegt demnach darin, Muster und Zusammenhänge zu entdecken, die anschließend zu einer fundierten Aussage führen. Dabei werden auch die sogenannten Ausreißer identifiziert und analysiert, die im Anschluss wiederum zu einer Verfeinerung der Analyse führen können.
Induktive Statistik
Die induktive Statistik lässt mittels der Wahrscheinlichkeitsrechnung Rückschlüsse auf die zugrunde liegende Wirklichkeit zu, also auch auf diejenigen, die nicht Gegenstand des Zähl- oder Messprozesses waren und ermöglicht somit z. B. Vorhersagen. Um diese Schlussfolgerungen anschließend zu untermauern, werden Testverfahren wie beispielsweise Hypothesentests sowie weitere statistische Methoden eingesetzt. Ein mögliches Testverfahren sind beispielsweise Konfidenzintervalle.
Welche Fragen lassen sich mit der Statistik in der Marktforschung beantworten?
Statistik hilft uns dabei, konkrete wirtschaftliche Fragestellungen zu beantworten. Mithilfe der Statistik können wir beispielsweise ermitteln, wie sich unsere Umsätze entwickelt haben und wie diese mit den Ausgaben für Marketing und Vertrieb zusammenhängen. Außerdem können wir ermitteln, wie hoch die Zufriedenheit unserer Kunden ist und welche Treiber die Zufriedenheit maßgeblich beeinflussen.
Auch wenn Statistiken auf Fakten beruhen, können sie manchmal auch täuschen. Das folgende Beispiel soll diese Täuschung verdeutlichen:
Nehmen Sie folgende Datenreihe über den Umsatz eines Unternehmens in Mio € als gegeben an:
Beide Diagramme beruhen auf den gleichen Roh-Daten, transportieren aber eine andere Botschaft. Haben Sie bemerkt, woran das liegt? Der unterschiedliche Eindruck, den die Diagramme hinterlassen, wird dadurch erreicht, dass zwei verschiedene Skalen auf der Y-Achse benutzt wurden. Erst wenn man hier genauer hinsieht und sich diese Wirkung bewusst macht, läuft man keine Gefahr mehr, sich „blenden“ zu lassen.
Key Learning
Statistik macht aus Daten relevante Informationen und gibt Einblicke in Sachverhalte, aus denen anschließend Rückschlüsse gezogen werden können. Ein gutes Statistik-Verständnis hilft außerdem zu erkennen, wann eine Statistik unpräzise oder irreführend ist.
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