22.08.2024

Der (Un)Sinn von Statistiken

Bild: pixabay [CCO]

Naturwissenschaftliche Experimente und Forschung kommen - wenn sie im großen Umfang durchgeführt werden - nur selten ohne eine statistische Auswertung der Ergebnisse aus. Statistik ermöglicht es, aufgestellte Hypothesen zu testen, gemessene Daten zu interpretieren und die Ergebnisse nachvollziehbar und augenscheinlich objektiv darzustellen.

Standardisierte Messmethoden machen Experimente reproduzierbar und die Ergebnisse valide. Mittels Regressions- oder Varianzanalysen werden Muster in den Messwerten erkennbar, die bei der weiteren Auswertung der Daten nützlich sein können. Auch Vorhersagen und die dazu passenden Wahrscheinlichkeiten können aus Statistiken abgeleitet werden. Nicht zuletzt helfen Signifikanztests dabei festzustellen, ob ein beobachteter Effekt oder ein gemessener Wert zufällig ist oder nicht.

Nun - wer schon mal auf der von uns bereits öfter zitierten Webseite der "Unstatistik des Monats" vorbeigeschaut hat weiß, dass es mit der Interpretation von Statistiken so einfach dann doch nicht ist. Zum einen sind auch Naturwissenschaftler nur Menschen. Wenn sie ein bestimmtes Ergebnis vor Augen haben, kann es durchaus schon mal zu einer sanften "Datenmassage" kommen. Beim sogenannten "P-Hacking" werden Daten so lange analysiert, bis ein angenehmer signifikanter Wert gefunden wird. Auch die Überinterpretation von Signifikanz kann zum Problem werden, wenn die Signifikanz keine praktische Relevanz hat.

Zu bedenken ist, dass nicht alle statistischen Methoden zu jedem Datensatz passen und dass Grafiken und Tabellen oft genauer und überzeugender aussehen als sie tatsächlich sind. Auch die Verwechslung von Korrelation und Kausalität kann falsche Schlussfolgerungen nach sich ziehen.

Einer der bedeutendsten Experimentalphysiker, Ernest Rutherford, hatte - möglicherweise aus den genannten Gründen - folgende Meinung zu Statistiken:

Statistiken sind kein Allheilmittel. Sie sind immer nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren, und deren Interpretation. Statistiken können korrekte Zahlen liefern, aber wenn diese Zahlen aus dem Zusammenhang gerissen werden, können sie zu falschen Schlussfolgerungen führen. Sehen wir sie also nicht als die endgültige, absolute Wahrheit, sondern als das, was sie sind: eine Möglichkeit, Daten zu analysieren, Hypothesen zu testen und Unsicherheiten zu quantifizieren.

» Hilfen für Statistiken und ihre Auswertung

» Über Kausalität und Korrelation

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