Statistik - oh Schreck!

Sind wir zu oft in der Hochschule und Universität gepeinigt worden von Begriffen wie Wahrscheinlichkeitsverteilung, Signifikanz, Stichprobe, Standardabweichung, Test, Varianzanalyse, etc.? Und versuchen, das zu meiden wie der Teufel das Weihwasser?

Ideal wäre es nicht, es könnte einen um Erkenntnisse bringen und eventuell sogar mehr Arbeit abnötigen. Denn Statistik ist ein wesentlicher Bestandteil des empirischen wissenschaftlichen Arbeitens. Und Empirie wollen heute nahezu alle haben, sogar viele Betreuer aus geisteswissenschaftlichen Fächern. Überdies betrachte man nur, was große Internet-Konzerne mittels Big Data erkennen und in der Folge zu großem Geld machen.

 

 

Richtig, mit Statistik wurde und wird viel Schindluder getrieben. Auch in der Geschichte als Wissenschaft zeigt sich das: Vor rund 100 Jahren glaubte man, in der Gauß'schen Normalverteilung ein objektives Mittel zum Auffinden von Naturgesetzen gefunden zu haben. Logisch und klar wie in der Mathematik und Physik. Aus und vorbei - diese Vorstellung hält nicht, außer wir Studenten und Anwender von Statistik lassen uns das unrichtigerweise einbläuen.

Heute wird Statistik von Profis eher als eine Methode des wiederholten Dialogs gesehen: Der Anwender fragt, die Daten antworten. Der Anwender verändert oder adaptierte die Fragen, die Daten reagieren nun anders. Einige neue Verfahren - wie etwa multivariate Verfahren von Clusteranalyse oder Faktorenanalyse - sind sogenannte Musterentdeckungsverfahren. Das heißt, sie zeigen Muster auf, von denen der Anwender vorher keine Ahnunge gehabt hat. So funktioniert etwa auch Big Data.

Statistik ist ein Hilfsmittel und nicht mehr. Ein Hilfsmittel zur Verdichtung von Einzelinformationen und zum möglichen Erkennen von übergeordneten Mustern. Um diese Verdichtungen und Muster zu erkennen und zu interpretieren, gibt es zahlreiche statistische Methoden und Modelle. Die jahrzehntelange alleinige Dominanz der sogenannten Signifikanz als ein objektives und quasi naturgesetzlichs Ergebnis geht langsam dem Ende zu. Gut so!

Von der realen Welt tauchen wir ein in die statistische Welt und kommen mit einer Zusatzerkenntnis als Beute wieder zurück. Denn es ist die reale Welt, die zählt! Sowohl in den Formulierungen als auch in den Inhalten. Das Ordnen und die Darstellung der Zusatzerkenntnis erfordert Fingerspitzengefühl und ein Gewusst-Wie. An der richtigen Stelle in der Masterarbeit oder Dissertation eingefügt, hebt sie den Gehalt und Wert der Forschungsarbeit erheblich.

Reinhard Neumeier, März 2018

 

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