Analysieren von Statistiken?

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2 Antworten

Ich antworte mal allgemein (nicht nur auf Umsatzstatistiken bezogen).

Simpsons Paradox: durch Zusammenfassungen von Gruppen kommt man manchmal zu anderen Schlussfolgerungen, als wenn man eine aufgeschlüsselte Statistik betrachtet. Das kann relevant sein z.B. bei Sterblichkeitsstatistiken oder Kriminalitätsstatistiken.

Wenn ein Schüler von der Klasse 8 A in die Klasse 8 B wechselt, kann es vorkommen, dass der Notendurchschnitt in beiden (!) Klassen dadurch steigt. Insgesamt gesehen (in Summe der Klassen) ändert sich der Schnitt natürlich nicht.

Satz von Bayes: bei bedingten Wahrscheinlichkeiten vertun sich auch Mediziner sehr häufig, dabei ist dies sehr wichtig bei z.B. Diagnosen von eher seltenen Krankheiten. Beispiel: eine Krankheit kommt nur bei 1 von 1000 Personen vor. Die Diagnose hat eine Zuverlässigkeit von 95%, d.h. mit 5% treten "falsch positive" Ergebnisse auf (also bei Menschen, die die Krankheit nicht haben, wird sie diagnostiziert). Ist dies ein zuverlässiges Verfahren? Genauer gesagt: mit welcher Wahrscheinlichkeit trifft ein positives Diagnoseergebnis auch wirklich zu?

Kausalitätserwartung: eine Korrelation wird sehr oft als Beleg für einen kausalen Zusammenhang gesehen. Jedoch ist dies immer genau zu hinterfragen.

Es wird oft gesagt, man soll einer Statistik nicht "trauen". Darin liegt aber meist nicht das Problem, viel eher werden Statistiken überinterpretiert, und Aussagen herausgezogen, die zwar "plausibel" erscheinen, de facto aber gar nicht drin stecken. Daraus sollte man aber nicht ableiten, dass Statistiken keinen Sinn ergeben würden. Das tun sie schon, bloß muss man bei der Interpretation sorgfältig sein. 

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Je nach dem was für eine Statistik ist, würde ich auf die Hoch und Tiefpunkte achten.                  
Falls dabei Jahreszahlen sind, würde ich bei den Hoch und Tiefpunkten gründe dafür suchen, ist z.b zu der Zeit als es einen Tiefpunkt gab etwas passiert was das Image von Redbull beschädigt hat (Umsatz fällt)

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