Der Storch bringt die Babies
Autor: Sascha Steinmann, Universität Siegen
Jemand, der zum ersten Mal mit Statistik konfrontiert wird, hat zunächst nur eine grobe Idee von den Fragestellungen und Methoden, die innerhalb der Statistik diskutiert werden. Aber auch als „Nichtstatistiker“ kommt man mit der Statistik häufig in Kontakt. Zum einen in Form von Tabellen und Abbildungen in Zeitungen oder im Fernsehen. So werden beispielsweise die Entwicklung des DAX, die Entwicklung der Inflationsrate, die Einschaltquoten von unterschiedlichen Fernsehsendungen, Arbeitslosenzahlen oder die Klimaveränderung in Tabellen oder Grafiken dargestellt und miteinander verglichen. Zum anderen kommen wir bei der Teilnahme an Befragungen oder beim Abschluss eines Mobilfunkvertrages mit Statistik in Kontakt, indem wir über wichtige, uns betreffende Daten, Auskunft geben.
Statistische Ergebnisse und Darstellungen können dem Betrachter vielfältige Informationen und Erkenntnisse liefern. Ob aus den statistischen Erkenntnissen aber die richtigen Schlussfolgerungen gezogen werden, hängt auch vom statistischen Wissen des Lesers ab. So wird es Sie, liebe Leserinnen und Leser, auf dem ersten Blick sicherlich verwundern, wenn wir Ihnen jetzt dieses statistische Ergebnis offenbaren: Der Storch bringt die Kinder! Das hat zumindest Robert Matthews 2001 mit einer statistischen Überschreitungswahrscheinlichkeit (stat. Signifikanz) von weniger als einem Prozent errechnet. Für die statistisch etwas Versierteren: Der Wissenschaftler Matthews fand eine Korrelation nicht unerheblicher Höhe von .62 zwischen der Geburtenrate eines Landes und der Anzahl der in einem Land lebenden Störche. Kann man nun aber daraus schlussfolgern, dass der Storch die Kinder bringt? Mit einiger Gewissheit und Lebenserfahrung wird dies wohl jeder Leser verneinen! Wie kommt dann diese Korrelation zustande? Bei Matthews basiert diese hohe Korrelation zu einem großen Teil auf die Größe des Landes: In größeren Ländern leben mehr Störche. Und dort werden mehr Kinder geboren als in kleineren Ländern. Auch eine andere Erklärung wäre denkbar, nämlich „Urbanität vs. Ländlichkeit“: In der Stadt leben weniger Störche als auf dem Land. Gleichzeitig ist auf dem Land aufgrund soziokultureller Unterschiede die Geburtenrate höher als in der Stadt. Daraus ergibt sich, dass in Gegenden, in denen viele Störche leben auch die Geburtenrate höher ist. Auf jeden Fall zeigt sich aber: Ein kausaler Zusammenhang liegt nicht vor, der Storch bringt nicht die Kinder. Dieses Beispiel ist kein Einzelfall: Kürzlich haben walisische Ärzte herausgefunden, dass eine gute Leistung des walisischen Rugbyteams (einer überwiegend protestantischen Nation) das Todesrisiko des Papstes steigert.
Diese Beispiele machen deutlich, wie leicht wir uns von statistischen Befunden ins Bockshorn jagen lassen können, wenn wir diese nicht richtig interpretieren. Teilweise liegt es aber nicht nur an uns, dass wir zu falschen Schlussfolgerungen kommen: Wird die Darstellung oder Einordnung der Ergebnisse durch den Statistiker nicht ganz so genau genommen, kann das bei den Lesern der Statistik zu falschen Schlussfolgerungen führen: So beruht manche Tabelle auf bewusst ausgewählten Daten, manche Grafiken werden häufig so verzerrt dargestellt, dass der Betrachter genau den Eindruck erhält, den sich der Verfasser wünscht. Somit gelingt selbst Betrachtern mit fundierten Kenntnissen der Methoden und Theorien der Statistik erst schwer die richtige Einordnung der Ergebnisse.
Die richtige Darstellung empirischer Daten ist somit nicht zwangsläufig eine Frage das Könnens, sondern vielmehr eine Frage des Wollens seitens der Verfasser. So hat sich in unseren Köpfen die Sicht verfestigt, dass mit dem Euro alles aber auch wirklich alles teurer geworden ist, als zu den Zeiten unserer guten alten D-Mark. Dies ist bestimmt bei einigen Gütern oder Leistungen richtig. Als Pauschalurteil aber nicht gültig. So sind die Preise für Unterhaltungselektronik oder auch Lebensmittel seit der Einführung des Euro im Durchschnitt mehr oder weniger kontinuierlich gesunken.
Jetzt werden Sie vielleicht denken, der Verfasser dieses Beitrags macht genau das, was er gerade noch angeprangert hat: Er stützt ihre Aussage nur auf bestimmte Daten und betrachtet nicht die gesamten Zusammenhänge. Gut so, sie sehen, worauf wir hinaus wollen. Nicht alles was uns in Statistiken, Tabellen oder Grafiken präsentiert wird dürfen wir einfach so hinnehmen, sondern wir müssen kritisch betrachten und die dargebotenen Informationen hinterfragen. Denn, die Einführung des Euro ist sicherlich nicht der einzige Grund für die Entwicklung der Verbraucherpreise in der Bundesrepublik Deutschland. Es scheint also so zu sein, dass Lüge und Statistik zusammengehören wie Harry und Sally. Daher ist es nicht verwunderlich, dass Benjamin Disraeli (1804-1881) bereits im 19. Jahrhundert formulierte: „There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics”. Was passieren kann, wenn man Statistiken nicht ganz richtig interpretiert, zeigt ein etwas überspitztes Beispiel aus einem Lehrbuch zur Statistik von Bankhofer und Vogel:
Ein Brummifahrer trinkt in einer Raststätte gerade ein Tässchen Kaffee, als er im Radio folgende Nachricht hört: „Aktuelle statistische Untersuchungen haben gezeigt, dass bei 10% aller Verkehrsunfälle Alkohol im Spiel war.“ Der Fahrer überlegt kurz: „Oh Nein, das bedeutet bei 90% aller Unfälle …, schnell Herr Ober, bitte zwei Doppelte!“
Profunde statistische Kenntnisse erleichtern also nicht nur den Umgang mit vielen Informationen im beruflichen Alltag, sondern helfen manchmal auch im privaten Leben.