gibt es eine Bezeichnung für einen Statistikfehler, bei dem nur eine Seite der Erhebung betrachtet wird?
Beispiel: Sterbefälle durch Rauchen
Es wird meistens angegeben, das 80% (o.ä.) der Lungenkrebsfälle bei Rauchern waren, womit Rauchverbote gerechtfertigt werden.
Es wird aber nicht betrachtet, wieviel Prozent der Raucher Lungenkrebs bekommen (dazu finde ich auch keine Statistiken). Wenn dieser Prozentsatz gering wäre, würde dies zB Rauchverbote in Frage stellen…
Hallo,
man kann vermutlich jede Statistik so hindrehen, daß das „Richtige“ (also das Gewünschte) dabei rauskommt, genau wie man wohl zu jedem Gutachten einen Gutachter findet, der (zumindest bei oberflächlicher Betrachtung) genau das Gegenteil behauptet.
Das Problem bei eienr Statistik, wie du sie machen willst, ist, daß man ja nicht sofort nach der ersten Zigarette Lungenkrebs (bei Krebs ist das fast immer ein langsammer Prozeß, der sich mit der Zeit entwickelt) bekommt. Außerdem wird in den seltensten Fällen (jeden Toten zu obduzieren wäre *mir fällt nichts passendes ein, es fühle sich niemand in seiner Trauer berührt* „Verschwendung“) untersucht, ob jemand einen unentdeckten Lungenkrebs hatte, wenn er an einer anderen Ursache gestorben ist.
Ein ganz anderes Beispiel:
Bei einem Flugzeugabsturz sterben auch (fast) nur die Leute, die fliegen umgekehrt sind Flugzeuge statistisch gesehen wesentlich sicherer als Autos. Bei Autounfällen „trifft“ es aber (im Verhältnis) viel häufer auch mal jemanden, der nicht in einem Auto saß - würde ich jedenfalls vermuten, ohne da eine Statistik zu kennen.
wie heisst es doch so schön: glaube keiner Statistik, die Du nicht selber gefälscht hast.
Kann mich nur meinem Vorgänger anschliessen: man kann jede Statistik so hinbiegen, dass sie dem gewünschten Ergebnis entspricht.
Bzw. man kann Verbindungen herstellen, die so nicht existieren:
Z.B. die Anzahl der Störche ist in den letzten Jahren in Deutschland im gleichen Mass zurückgegangen wie die Anzahl der Geburten.
=> Störche bringen die Babies? Ich glaube nicht!
wie heisst es doch so schön: glaube keiner Statistik, die Du
nicht selber gefälscht hast.
ja das stimmt immer wieder^^
Kann mich nur meinem Vorgänger anschliessen: man kann jede
Statistik so hinbiegen, dass sie dem gewünschten Ergebnis
entspricht.
ja un das traurige ist, dass das immer wieder benutzt wird und wenn solche studie im Fernsehen oder Zeitschriften veröffetlicht wird, glauben viele Laute diese und sehen diese auch als absolut an.
Es ist IMMER bei jeder studie eine gesunde Skepsis angebracht.
Bzw. man kann Verbindungen herstellen, die so nicht
existieren:
Z.B. die Anzahl der Störche ist in den letzten Jahren in
Deutschland im gleichen Mass zurückgegangen wie die Anzahl der
Geburten.
=> Störche bringen die Babies? Ich glaube nicht!
HAHA das ist das Storchenparadoxon^^ das hab ich auch mal in einem Buch gelesen. Ich gleub das war von Dr. Mark Benicke „fantastische Wissenschaft“ so oderso ähnlich glaube ich.
hat mir sehr gefallen.
Er geht da gut auf diese Statistik Frage ein.
Aber zur ursprünglichen Frage:
Andere Schlüsse wirst du in den Studien net finden, es sei denn du schaust mal in den Fachblättern nach.
ODER gewagte Alternative: Frage bei den „Herstellern“ der Studie nach, ob du die nackten Zahlen bekommen könntest, und dann kannst du es dir ja leicht selbst errechnen.
Dann ist nur noch die Frage ob die Daten richtig sind^^
[…] man kann jede Statistik so hinbiegen, dass sie dem gewünschten
Ergebnis entspricht.
Bzw. man kann Verbindungen herstellen, die so nicht existieren:
Z.B. die Anzahl der Störche ist in den letzten Jahren in Deutschland
im gleichen Mass zurückgegangen wie die Anzahl der Geburten.
=> Störche bringen die Babies? Ich glaube nicht!
Das ist aber was anderes. Das erste ist Fälschung oder grobe Dummheit, das zweite ist das nichtverstehen der notwendigen Voraussetzung für jede statitische Untersuchung: Zuerst kommt die Hypothese, dann der Test. Bei den meisten Korrelationsanalysen wird aber gerade anders herum geschaut, ob man nicht was finden könnte, und bastelt dann eine entsprechende Hypothese nachträglich dazu.