Guten Morgen, liebe Studierenden. Hiermit heiße ich Sie nun also
herzlich willkommen zur ersten inhaltlichen Sitzung der Einführung in die quantitativen Methoden,
der Vorlesungsreihe MM2. Und ich möchte mich heute in einem
eher kurzen Beitrag mit Ihnen mit der Frage befassen,
was ist und warum betreiben wir Statistik?
Es gibt viele Vorurteile über Statistik, einige, viele werden Ihnen bekannt sein.
There are three kinds of lies, lies,
dämmlies and statistics, eine Aussage, die Mark Twain zugeschrieben wird.
Theater Roosevelt hat gesagt oder soll gesagt haben,
ich stehe Statistiken etwas skeptisch gegenüber,
denn laut Statistik haben ein Millionär und ein armer Kerl
jeder eine halbe Million
Traue keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast.
Winston Churchill zugeschrieben. Dieses Zitat verweist darauf,
dass man nicht nur Statistiken vorsichtig gegenübertreten sollte,
sondern auch Zitaten im Sinne von, traue keinem Zitat,
dass du nicht selbst geprüft hast.
Prüfung hat ergeben, dass es keinerlei historische Quelle gibt,
in der er deutlich wird, dass Winston Churchill diesen Spruch gemacht hat.
Die einzige Quelle, die man finden konnte,
bei Hermann Göring, der in einer Propagandaveranstaltung des NS-Regimes Winston Churchill
diesen Satz in die Schuhe schieben wollte.
Eine Sozialwissenschaftlerin braucht keine Statistikkenntnisse,
Studie anonym
Was machen wir daraus? Zunächst ganz kurz zu der Frage, was ist Statistik?
Wir unterscheiden zunächst Statistik im materiellen Sinne und Statistik im immateriellen Sinne.
Im materiellen Sinne ist Statistik eine geordnete Menge empirischer Informationen in
der Regel in Form von Zahlen. Diese Form der Statistik entstand,
als die feudalreiche insbesondere in Europa langsam an ihr Ende kamen,
als die Gesellschaften modernisiert, demokratisiert, industrialisiert wurden,
komplexer wurden, größer wurden und immer klarer wurde,
dass man mit den alten Mitteln des Erwerbs von Kenntnis über die Gesellschaft nicht weiterkommt,
insbesondere nicht erfolgreich regieren kann.
Und in diesem Moment begannen einzelne Akteure in unterschiedlichen Ländern Zahlen über diese Gesellschaften zu sammeln.
Also Statistik im materiellen Sinne dient der Selbstbeschreibung und Selbstwahrnehmung von
komplexen Gesellschaften. Daneben steht die Statistik im instrumentellen Sinne,
die sich etwas Zeit versetzt zur materiellen Statistik entwickelt hat,
nämlich als die Menge der Verfahren,
mit denen empirische Zahlen b und verarbeitet, dargestellt und analysiert werden können.
Und natürlich in dem Moment,
wo ich anfange in großem Maße Informationen in Form von Zahlen
über irgendetwas zu sammeln, brauche ich auch Verfahren,
mit deren Hilfe ich dann mit diesen Zahlen etwas anfangen kann.
Und mit dieser Statistik im instrumentellen Sinne wollen wir uns dann
auch im weiteren Verlauf dieser Vorlesungsreihe auseinandersetzen. Das heißt,
ich möchte Ihnen erste Einblicke in diese Statistik im instrumentellen Sinne verschaffen,
damit auch Sie in die Lage versetzt werden,
mit solchen Ergebnissen dann vernünftig zu arbeiten
Was ist Sozialwissenschaftliche Statistik oder was macht Sozialwissenschaftliche Statistik?
Sie beschreibt zunächst Untersuchungseinheiten, Individuen, Gruppen, Städte,
Nationen, in Bezug auf Variablen.
Ein Begriff, der in dieser Vorlesungsreihe ein zentraler Begriff sein wird.
Also zum Beispiel Einkommen, Zusammenhalt, Kriminalitätsrate, Bruttoinlandsprodukt.
Statistik beschreibt dann aber vor allem auch die Beziehungen zwischen diesen Variablen,
also zum Beispiel eine Beziehung zwischen Geschlecht und Einkommen
Und Statistik ist auch ein Instrument, mit dem wir in einer spezifischen Situation,
in der wir uns als Sozialwissenschaftlerin aber häufig befinden, verlässliche Schlüsse ziehen können.
Und diese spezifische Situation ist die Situation,
dass wir nicht eine Vollerhebung aller Objekte haben,
über die wir etwas aussagen möchten, sondern dass wir eine Stichprobe gezogen haben.
Und die Statistik gibt uns die Mittel an die Hand,
mit deren Hilfe wir von einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit,
also zum Beispiel von 2000 Befragten bei Infratest DIMAP auf die
Grundgesamtheit der Wählenden in Deutschland oder um aktuell zu bleiben,
aus einer Reihe von Befragungen in den USA auf die wahrscheinlichen Wahlergebnisse schließen zu können.
Also im Falle einer Stichprobenziehung bietet uns die Statistik,
die Instrumente, mit denen wir einigermaßen verlässliche Schlüsse von
der Stichprobe auf die Grundgesamtheit ziehen können.
Statistik hatte ich eben gesagt, soll unter anderem dazu dienen,
große Datenmengen irgendwie sinnvoll darzustellen
Ich gehe gar nicht davon aus,
dass sie dieses Bild jetzt erkennen können,
außer dass sie sehen, hier sind große Datenmengen,
wenn sie etwas genauer hinschauen, dann werden sie erkennen,
vielleicht erkennen, je nachdem, wie erfahren sie sind.
Es handelt sich um einen Fahrplan alter Bauart. Also als ich noch jung war,
hat man sich, wenn man Bahn fahren wollte, ein dickes,
einen dicken Fahrplan geholt und dieser Fahrplan war voll mit Tabellen,
die aussahen wie diese. Und ich konnte dann eben schauen,
wenn ich von Augsburg nach Teuchtlingen fahren möchte,
wann fahren denn Züge, wie lange brauchen sie,
wo halten diese Züge und so weiter und so fort.
Also im Laufe der Entwicklung von Statistik haben Menschen die unterschiedlichsten Mittel und Wege entwickelt,
solche großen Datenmengen dann auch darzustellen und dieser Fahrplan ist sozusagen eine der Varianten, wie das passieren kann.
Eine schon deutlich stärker verdichtende Form, letzten Endes die gleiche Information auszudrücken,
ist das, was sie jetzt hier sehen, die sogenannten Marrays Trains.
Und wenn Sie einmal versuchen, etwas genauer hinzuschauen,
Sie sehen in der obersten Zeile steht San Francisco,
Sie sehen in der untersten Zeile steht Tamien und dann gibt es eine Reihe von Strichen,
die über von oben nach unten laufen, schwarze Striche,
rote Striche, Striche mit vielen Punkten,
Striche mit wenigen Punkten.
Und was Sie hier also hochverdichtet schon sehen, ist,
dass Zugsystem in der Umgebung von San Francisco in eine bestimmte Richtung,
schwarze Züge sind in unserer Sprache Regionalzüge, rote Züge sind Fernzüge.
Sie sehen an der Neigung der Striche, die hier durchgehen,
welcher Zug sehr schnell fährt und welcher sehr wenig fährt,
dann von links nach rechts vergeht die Zeit.
Ein Zug, der lange braucht,
hat also eine relativ schräge Neigung, ein Zug,
der schnell die Strecke passiert, läuft relativ schnell.
Weil sie sehen an den Punkten, wie oft die Züge halten.
Also hier ist schon diese Fahrplaninformation, die ich ihnen eben
als Gewusel und schwer durchschaubares Gewusel von Zahlen gezeigt hatte,
schon viel übersichtlicher. Ich kann über den Tag sehen,
wann viele Züge fahren, wann weniger Züge fahren.
Ich sehe auf einen Blick, es gibt offensichtlich am Vormittag
ein Zeitfenster, in dem eine ganze Reihe Fernzüge fahren.
Es gibt am späteren Nachmittag ein Zeitfenster,
in dem eine ganze Reihe von Fernzügen fahren
Und dazwischen gibt es dann eben vor allem diese Regionalzüge, mit denen vielen Haltepunkten.
Warum zeige ich Ihnen das? Einfach um erste Eindrücke zu
vermitteln, was Statistik sich vornimmt. Nämlich diese Informationen,
die wir hier als Unübersichtliches Gewusel von Zahlen gesehen haben,
so aufzuarbeiten, dass Menschen relativ schnell durchschauen können,
was da eigentlich passiert.
Statistik nutzen wir dann natürlich auch um sogenannte Massen- oder Aggregatphänomene
zu beschreiben. Was meinen wir mit Aggregatphänomen?
Wir haben nicht mehr Zahlen über einzelne Individuen,
sondern wir haben Zahlen, die die einzelnen Individuen zusammenfassen.
Der sogenannte Genikoeffizient zum Beispiel
Ist so ein Maß, in dem die Einkommensverteilung
in einem Land zusammengefasst wird, in einer Zahl.
Also ob wir eine sehr ungleiche oder eine sehr gleiche Einkommensverteilung haben.
Und wir haben hier dann eine Darstellung, wo einmal
Brasilien und einmal Gesamtlateinamerika zusammengefasst ist. Und wir sehen,
wenn man weiß, dass ein sinkender Geniekoeffizient bedeutet,
dass die Ungleichverteilung der Einkommen steigt,
also der Koeffizient ist zwischen 0 und 1 gebunden.
Eins bedeutet Gleichverteilung der Einkommen 0 bedeutet Ungleichverteilung der Einkommen.
Dann sehen wir, in Gesamtlateinamerika hat sich im Zeitraum von
2001 bis 2009 Einkommensverteilung deutlich in Richtung Ungleichverteilung verschoben.
Brasilien ist von Anfang an ein Land gewesen,
das deutlich ungleicher Einkommen verteilt hatte als die anderen lateinamerikanischen Länder.
Denn der brasilianische Strich liegt deutlich unter dem lateinamerikanischen.
Allerdings ist der Negativtrend in Brasilien dann nicht ganz so stark wie in Lateinamerika.
Also auch hier der Versuch mit Mitteln der Statistik,
hier mit Mitteln der Datengrafik,
zeitliche Trends abzubilden und eben mit einer Zahl so ein Aggregatphänomen darzustellen
Was wollen wir jetzt mit unserer Statistik machen?
Wir wollen zum einen ein Muster finden in den Daten,
aus denen wir etwas über die Welt lernen wollen.
Und wir wollen dann auch diese Muster wieder darstellen.
Kommen wir einmal kurz zur Musterfindung. Sie sehen hier eine Karte von London,
eine Karte von London aus dem Jahre 1853. 1853 gab es in London eine große Cholera-Epidemie.
Der Pointer steht hier neben so einem schwarzen Balken.
Und was wurde hier gemacht? Jemand hat die Anzahl der,
wir sind ja mitten im Thema sozusagen,
hat die Anzahl der Cholera-Toten pro Wohnhaus sozusagen über diese Balken abgebildet,
die hier an die Straße angefügt sind.
Und sie sehen in dem umkreisten Gebiet,
sind an der Straße eine große Menge an Häusern,
in denen offensichtlich mehrere Cholera-Tote gewesen sind.
Also hier versucht jemand herauszubekommen, woran liegt es denn jetzt
eigentlich, dass sich hier die Kohlera so stark verbreitet?
Also wir versuchen ein Muster sozusagen in der Realität zu finden.
Und wir haben einen Ausschnitt in diesem Stadtplan, in dem
sehr viele Häuser mit offensichtlich vielen Kohlera befallenen und vielen Kohleratoten sind.
Und wenn wir dann weiter weg von diesem Kreis gucken,
sehen wir auch, da sind wenige Häuser.
Und was hat man dann festgestellt, genau an der Stelle,
an der der Pfeil losgeht, steht eine Pumpe hier im Bild.
Und offensichtlich ist dann aus dieser Pumpe das verseuchte Wasser gekommen,
dass Menschen im Umkreis dieser Pumpe sozusagen die Kohlera auf diese Menschen übertragen hat.
Und an anderen Stellen war das genauso. Also Muster finden. Statistik dient dazu,
Mittel und Wege zu entwickeln, wie wir Zahlen erheben,
aufbereiten und dann so darstellen können, dass wir mithilfe dessen,
was wir da sehen, auch entdecken können,
woran etwas liegt oder was die Ursache von etwas ist oder zumindest wie die Dinge zusammenhängen.
Und offensichtlich gab es hier einen Zusammenhang zwischen einer hohen Inzidenz
an Cholera-Erkrankungen und dieser Wasserpumpe. Und das hat dazu geführt,
dass man dann 1853 oder in der Folge begonnen hat,
sich sehr viel mehr um diese Brunnen und um die Wasserversorgung in London zu kümmern,
um solche Kohle-Epidemien zukünftig zu vermeiden.
Eine andere Form der Visualisierung mit der wir einfach sehr schnell Dinge erfassen können,
ist das, was ich hier sehe. Aktuelle Zahlen aus dem letzten Semester,
das Hamburger Zentrum für universitäres Lehren und lernen wollte,
von Lehrenden wissen,
wie sie mit dieser ganzen Corona-Lehre zurechtkommen und eine der Fragen,
die gestellt wurde, war die Frage,
welche Erfahrung habt ihr denn eigentlich vor dem Corona-Semester gehabt mit Vorlesungen und mit Seminaren,
also was sind bei euch die dominanten Formen?
Was man in dieser Darstellungsform der sogenannten Treemap erkennt,
sind sehr schnell erkennen kann, wenn man einmal weiß,
wie man sie lesen muss, sind unterschiedliche Dinge.
Die Breite der Balken steht dafür,
wie viele Menschen insgesamt von diesen Balken repräsentiert werden.
Also wir haben in dem schmalen Balken links die Fakultät für Betriebswirtschaftslehre.
Wir haben in dem breiten Balken in der Mitte die Minfakultät und
wir sehen also auf den ersten Blick ein sehr breiter Balken bei Min,
ein schmaler Balken bei der BWL, also die BWL-Fakultät ist offensichtlich viel kleiner als die Minfakultät.
Es gibt viel mehr Lehrende in der Minfakultät. Was wir
dann auch sehr schnell erkennen können, sind unterschiedliche Schwerpunkte in den Lehrformaten in den Fakultäten.
Wir sehen, wenn wir jetzt zu den Seminaren rübergehen,
geisteswissenschaftliche Fakultät und Fakultät für Psychologie und Bewegungswissenschaften wiederum,
die eine großbreite die andere kleinen Schmalarbeiten. Aber wir sehen,
dass sie sehr ähnlich sind in den Erfahrungen ihrer Lehrenden,
mit dem Format Seminar, denn es gibt nur ganz wenige,
der graue Balken oben, Lehrende, die sagen,
mit Seminaren habe ich noch gar keine Erfahrung,
fast alle Lehrenden in dieser Fakultät haben Erfahrungen mit der Lehrform des Seminars.
Das sieht, wenn man jetzt in die Fakultät für Betriebswirtschaftslehre
und in die Fakultät Rechtswissenschaften schaut, ganz anders aus.
Dort ist der Anteil derer, die Grünen sind,
also die gesagt haben, ja, ich habe Erfahrungen mit Seminaren,
sehr klein und der Anteil derer, die keine Erfahrung mit Seminaren haben, ist sehr groß.
Warum zeige ich Ihnen diese Grafik einfach, um zu sagen,
Statistik ist da, um differenzierte Informationen über Fakultäten,
Überlehrende, über deren Erfahrungen in eine Art und Weise darzustellen,
die mir sehr schnell ermöglicht,
Muster zu erfassen und möglicherweise auch Schlussfolgerungen zu ziehen für zum Beispiel die Gestaltung der Lehre im Corona-Semester oder die Frage,
worauf muss ich in dieser Fakultät,
wenn ich das Corona-Semester gut über die Bühne bringen will,
denn insbesondere achten,
denn Vorlesungen sind anders zu digitalisieren als Seminare.
Also das kann uns Statistik leisten,
das kann Statistik für uns leisten oder dabei kann Statistik
uns helfen und es geht eben in dieser Vorlesung darum,
solche Mittel und Wege kennenzulernen, mit denen wir Daten darstellen,
analysieren,
damit wir dann auch erkennen,
was die Daten uns eigentlich liefern
Wenn wir jetzt über Statistik im instrumentellen Sinne sprechen,
dann müssen wir eine Unterscheidung in diskriptive und induktive Statistik machen.
Und ich habe das vorhin im Prinzip schon angedeutet,
will das jetzt einfach nochmal deutlicher sagen. Deskritive oder beschreibende Statistik,
sprich zunächst einfach nur über die Merkmalsverteilungen und möglicherweise auch über
Zusammenhänge für die Menge an Daten, die wir haben.
Also für die Stichprobe, die wir haben oder auch für
die Vollerhebung, die wir gemacht haben.
Also mit der deskriptiven Statistik beschreiben wir das,
was wir in denen vor uns liegenden Daten sehen und können da natürlich unsere Schlussfolgerungen draus ziehen.
Und ich hatte vorhin schon gesagt, wir sind oft auch in der Situation,
dass wir nicht mit Vollerhebungen arbeiten, sondern dass wir mit Stichproben arbeiten.
Und hier kommt jetzt die induktive oder schließende Statistik ins Spiel,
bei der eben auf der Basis von Stichproben generalisierende Befunde über Grundgesamtheiten getroffen werden.
Und mit beiden Elementen der Statistik der Deskriptiven,
also der einfachen, wenn man so will,
so einfach ist es häufig dann auch nicht der einfachen Auswertung.
Und dann auch mit dem Schluss von Stichproben auf Grundgesamtheiten
werden wir uns in dieser Vorlegungswahl auseinandersetzen
Deskriptive Statistik, nochmal Einkommensverteilung, weil es so schön ist.
Hier haben wir also ein Abbild der Vermögensverteilung in Deutschland aus dem Jahre 2014 und zwar in sogenannten Dezielen,
also die Bevölkerung wird in zehn gleiche Gruppen eingeteilt,
die zehn Prozent der Ärmsten,
die zehn Prozent der zweitärmsten und so weiter,
bis wir bei den zehn Prozent der reichsten sind.
Und was wir hier ganz schnell sehen,
die zehn Prozent der Ärmsten haben nicht mal einen Guthaben,
sondern sie haben in der Summe Schulden und die zehn Prozent
der reichsten verfügen natürlich über ein sehr hohes Guthaben.
Das ist deskriptive Statistik. Wir beschreiben die Einkommensverteilungssituationen in Deutschland
und da diese Daten auf einer Vollerhebung beruhen,
ist das dann auch sozusagen gleich das,
was wir am Ende wissen wollen
Induktive Statistik. Das Stichwort war eben auch schon gefallen.
Was immer sie auf der Basis von Stichproben erheben, bedarf dieses sogenannten Induktionsschlusses,
um von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit schließen zu können.
Und das ganz klassische Beispiel,
dass wir mindestens im Monatsrhythmus kennen und im Moment natürlich mit
Blick auf die US-Wahlen auch noch viel öfter,
ist die sogenannte Sonntagsfrage.
Was würden Sie wählen, wenn am Sonntag Bundestagswahlen werden?
Und natürlich werden da immer nur 1000,
2000,
manchmal 3000 Personen gefragt
Das bringt mit sich eine gewisse Unsicherheit der Aussage. Also wir können nicht mehr genau sagen,
so wie es hier in dem Kreisdiagramm allerdings dargestellt ist.
Die SPD würde von 22 Prozent der Menschen gewählt werden.
Das waren noch goldene Zeiten für die SPD,
sondern wir müssen um diese Zahlen ein bestimmtes Intervall bilden.
Und da sind wir dann genau im Bereich der induktiven Statistik,
wo wir nämlich sagen, okay, die Tatsache,
dass wir eine Stichprobe haben und keine Grundgesamtheit, führt dazu,
dass hier Unsicherheiten reinkommen und wie wir diese Unsicherheiten bestimmen und
wie wir auf der Basis dieser Unsicherheiten dann trotzdem leidlich präzise Aussagen treffen können,
das werden wir im Laufe der Vorlesungsreihe dann auch lernen.
Also deskriptive Statistik, die Zahlen beschreiben,
induktive Statistik, Mittel und Wege finden,
Trotz der Tatsache, dass wir häufig nur Stichproben haben,
wirklich auch etwas über die Grundgesamtheit sagen zu können.
Ganz kurze Geschichte der Statistik. Ich hatte vorhin angedeutet,
wann sie begonnen hat. Es gab so ein paar Vorgänger,
schauen Sie zum Beispiel in Diekmann, da wird das auch ein bisschen ausführlicher dargestellt.
Und dann gab es Francis Gelton im Vereinigten Königreich, lebte von 1822 bis 1911. Und Gelton war eine der ersten,
der versucht hat, systematisch mit mathematischen Verfahren,
die Zusammenhänge zwischen Variablen zu untersuchen, das große und berühmte Beispiel,
mit dem er Auch die Verfahren quasi eingeführt oder in die wissenschaftliche Öffentlichkeit gebracht hat,
war der Vergleich der Körpergröße von Vätern und Sünden,
die er zunächst einfach in diesem klassischen Koordinatensystem,
das sie aus der Schule auch kennen, das sogenannte kathesianische Koordinatensystem,
wir haben eine X-Achse, wir haben eine Y-Achse dargestellt hat,
um auf der Basis Aussagen treffen zu können.
Und das war auch gleichzeitig, das wird dann unser erstes
richtiges Thema sein, die Geburt der Regressionsanalysen.
Wir schauen uns das einmal an, so unscharf,
weil es tatsächlich eine sehr alte Abbildung ist.
Also wir haben auf der X-Achse die Körpergröße der Väter.
Wir haben auf der Y-Achse die Körpergröße der Söhne. Und wir sehen,
dass es hier einen positiven Zusammenhang gibt, wenn auch mit viel Streuung,
denn die Mütter kommen ja zum Beispiel auch noch mit ins Spiel.
Aber je größer der Vater tendenziell, desto größer ist auch tendenziell der Sohn.
Und das war sozusagen einer der ersten Momente,
in denen überhaupt Statistik in der Menschheitsgeschichte betrieben wurde.
Galton wurde gefolgt von Karl Pierson, der ein Schülergelden war,
1857 bis
Piercen gilt weitgehend als der echte Gründer der mathematischen Statistik,
also der Statistik im instrumentellen Sinne. Er hat eine ganze Reihe von Maaßen entwickelt,
davon werden wir auch einige in nächster Zeit kennenlernen und mit Piercen
und den von ihm angestoßenen, den von ihm angestoßenen Entwicklung,
geht dann der Siegeszug der Statistik auch durch die Wissenschaft los.
Eigentlich müsste man viel, viel mehr Namen nennen,
aber das sind so zwei zentrale Namen,
die das Ganze beschreiben und wenn sie sich dafür interessieren,
kommen sie gerne auf mich zurück,
ich kann ihnen da eine ganze Reihe Literaturhinweise
Dann auch noch geben. Kommen wir kurz zu der Frage,
warum Sie denn unbedingt Statistik machen sollen.
Vielleicht ist es zum Teil schon deutlich geworden, bis eben,
aber ich will noch zwei, drei weitere Dinge hier vielleicht kurz benennen.
Wenn wir einmal in diese Grafik schauen, Temperaturanomalien in Deutschland,
1881 bis 2019 und da, wo mein Pointer jetzt steht,
sehen Sie so eine Linie durch die Daten,
gehen und hier unten im Diagramm steht dann auch irgendwas von
einem Lineantrend von Deutschland und einem Lineantrend global
Und die große Frage ist jetzt, was ist denn jetzt eigentlich dieser Lineare trennt?
Okay, soweit vielleicht auch noch ganz gut. Man sieht
im linken Teil der Grafik haben wir blaue Balken,
die nach unten gehen,
also Temperaturanomalien im Sinne von Abweichung vom Durchschnitt nach unten,
im rechten Teil haben wir bald die nach oben gehen.
Und irgendwie scheint dieser lineare Trend das abzubilden.
Aber genau dieses irgendwie ist dann natürlich auch die Frage,
wir wollen ja, wenn wir solche Grafiken sehen,
Nicht nur beim Klima, sondern über alle möglichen anderen Phänomene.
Wir wollen genau wissen, was passiert. Wir wollen genau
interpretieren können, was da passiert. Und wir wollen nach
Möglichkeit ja sogar vielleicht auch selbst in der Lage sein,
solche Grafiken zu erstellen, solche linearen Trends zu berechnen, um damit auch Sozialwissenschaft betreiben zu können.
Und das kommt nicht einfach so. Dazu muss man sich mit Statistik auseinandersetzen. Das ist genau das,
was wir hier machen wollen und mit Statistik auseinandersetzen,
um zum Beispiel mit so einem Begriff wie linearer Trend nicht nur rein intuitiv umgehen zu können,
sondern um zu wissen, was da passiert ist,
um genau zu verstehen, was gemacht wird,
um vielleicht auch in die Lage zu kommen,
zu sehen, ob jemand gut oder schlecht,
richtig oder falsch gearbeitet hat, denn trau keiner Statistik,
die du nicht selbst geprüft hast.
Dieses Wissen brauchen wir, um mit solchen Ergebnissen umgehen zu können.
Wenn Sie hier dann nochmal hinschauen, dann sehen Sie,
wieder Begriffe, Lowers, Smoothing und dann sind da graue Bereiche,
um die Daten abgebildet.
Und auch hier stellt sich wieder die Frank, okay,
was passiert in dieser Grafik?
Also irgendwas wird abgebildet. Land and Ocean Data,
aber dann sind da alle möglichen Dinge drin.
Eine rote Linie, die in Wellen sich an die Daten anschmiegt.
Eine graue Linie, die Intervalle abbildet. Was soll das alles?
Was sind das für Begriffe? Was sind das für Konzepte,
die dahinter stecken? Was sagt mir das? Genau das sind Dinge,
mit denen wir uns hier auseinandersetzen wollen,
damit sie in Zukunft vor solchen Grafiken nicht mehr nur mit einem wagen Gefühl dessen,
was da gemeint sein könnte,
sitzen, sondern damit sie dann sagen können,
ich kann dir das erklären, hier steckt genau diese Aussage drin,
hier steckt diese Information über die Verlässlichkeit der Daten drin und so weiter.
Letzter Punkt, auch das wird Ihnen an der einen oder anderen Stelle schon begegnet sein,
wir haben hier eine Tabelle, in der Daten stecken,
mit denen auf die Frage eingegangen werden soll,
welchen Einfluss hat eigentlich das Geschlecht und andere personenbezogene Merkmale auf das Einkommen einer Person.
Und wir sehen hier also erstmal variable Geschlecht,
dann wird nach Ostwest unterschieden und dann haben wir hier Geschlecht personenbezogene Faktoren,
funktionale Faktoren, betriebsbezogene Faktoren Ostwest.
Soweit so gut, das sind die Variablen.
Und in den weiteren Spalten steht Adjusted R Quadrat,
B und Prozent von Ex-Klammer auf B, Klammer zu.
Aus dem Text oder in dem Text,
aus dem ich diese Grafik entnommen habe,
steht dann unter der Tabelle die Differenz,
Im Einkommen von Männern und Frauen steigt sogar unwesentlich,
wenn nur die Ost-West-Variable mit berücksichtigt wird.
Jetzt kommt der wichtige Satz, werden alle Faktoren mit einbezogen,
geht die gesamte Lohndifferenz auf 7,6 Prozent zurück und bleibt gegenüber Modell 6 unverändert.
Lassen wir mal ein Modell 6 beiseite. Hier in der
Tabelle steht minus 7,6. Offensichtlich sind diese 7,6 Prozent etwas,
auf das hier im Text referiert wird.
Und wieder bin ich an der Stelle, wo ich sage,
wäre es nicht schön, wenn ich genau wüsste,
dass alles in dieser Tabelle bedeutet, was ist dieses R-Quadrat?
Was ist B und wie kommen denn eigentlich diese minus 7,6 Prozent zustande?
Denn wenn dich interessiert, ob und wenn ja,
warum es eine Kommsdifferenzen zwischen Männern und Frauen gibt,
dann möchte ich natürlich auch in der Lage sein,
mit statistischen Daten umzugehen, die diese Dinge analysieren.
Und das ist das, was wir in dieser Vorlesungsreihe lernen wollen.
Damit bin ich am Ende für heute und möchte einfach
nur noch mal zusammenfassen, was ist das Ziel,
das sich mit Ihnen in diesem Semester erreichen möchte?
Das Ziel ist, dass sie Statistik verstehen können.
Das heißt, sie nehmen einen Text,
da sind statistische Ergebnisse drin,
das können sie lesen und verstehen
Sie können idealerweise sogar einfache Analysen selbst durchführen und interpretieren.
Sie können aber auch, auch das ist ein wichtiges Stil,
erkennen, wenn sie vor Problemen stehen,
für die ihre Statistikkenntnisse noch nicht reichen.
Und wo sie jemand anderen fragen müssen. Und natürlich geht
es auch darum, eine Kritikfähigkeit gegenüber Statistik zu entwickeln.
Also nicht nur, ich selbst habe Probleme,
sondern die Statistik, die vor mir steht, hat Probleme.
Worum es nicht geht, auch wenn wir das manchmal machen,
einfach im Sinne des didaktischen Prozesses,
ist das Rechnen als solches und gar nicht das Handrechnen als solches,
sondern es geht wirklich darum,
dass wir uns hier inhaltlich mit den Statistiken auseinandersetzen
Damit sie am Ende sozialwissenschaftliche Sachverhalte oder in
sozialwissenschaftlich interessante Sachverhalte mithilfe von Zahlen
besser beschreiben