Unstatistik des Monats

Der Berliner Psychologe Gerd Gigerenzer, der Bochumer Ökonom Thomas Bauer und der Dortmunder Statistiker Walter Krämer haben im Jahr 2012 die Aktion „Unstatistik des Monats“ ins Leben gerufen. Sie werden jeden Monat sowohl jüngst publizierte Zahlen als auch deren Interpretationen hinterfragen. Die Aktion will so dazu beitragen, mit Daten und Fakten vernünftig umzugehen, in Zahlen gefasste Abbilder der Wirklichkeit korrekt zu interpretieren und eine immer komplexere Welt und Umwelt sinnvoller zu beschreiben. Seit August 2018 ist Katharina Schüller, Geschäftsleiterin und Gründerin von STAT-UP, Mitglied des Unstatistik-Teams. Weitere Informationen finden Sie unter www.unstatistik.de.

Umstatistik-Buch
Das Buch zur Unstatistik des Monats

Das Buch zur Unstatistik des Monats

Thomas Bauer, Gerd Gigerenzer und Walter Krämer: Warum dick nicht doof macht und Gen-Mais nicht tötet - Über Risiken und Nebenwirkungen der Unstatistik

Schlagzeilen mit fragwürdigen Statistiken verzerren fast täglich die Realität. Die Autoren erklären anhand von Beispielen, wie man echte Information von Panikmache unterscheidet. Diese Beispiele und viele weitere präsentieren sie nun in ihrem Buch.

Die Autoren

  • Thomas Bauer, Ökonom, ist Professor für Empirische Wirtschaftsforschung in Bochum und Vizepräsident des RWI in Essen.
  • Gerd Gigerenzer, Psychologe, ist Direktor am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung in Berlin und Bestsellerautor.
  • Walter Krämer, Statistiker, ist Professor für Wirtschafts- und Sozialstatistik an der TU Dortmund und ebenfalls Autor verschiedener Bestseller.

     

Alle Unstatistiken des Monats

Unstatistik des Monats Oktober 2020: Anti-Corona-Maßnahmen – Nicht nur auf Neuinfektionen schauen

Die Unstatistik des Monats Oktober befasst sich mit der Aussagefähigkeit der 7-Tage-Inzidenz. Die aktuelle Politik orientiert sich mit ihren Anti-Corona-Maßnahmen vor allem an dieser 7-Tage-Inzidenz, die die Entwicklung der Neuinfektionen abbildet. Maßnahmen wie Sperrstunden, Personengrenzen auf Veranstaltungen und Alkoholverbote hängen davon ab. Die 7-Tage-Inzidenz gibt die innerhalb der vergangenen sieben Tagen registrierten Neu-infektionen je 100.000 Einwohner an. Hat beispielsweise eine Stadt mit 250.000 Einwohner in den letzten sieben Tagen insgesamt 50 Neuinfektionen verzeichnet, so beträgt die Sieben-Tages-Inzidenz 50*(100.000/250.000) = 20.

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Bild von Gerd Altmann auf Pixabay
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Unstatistik des Monats September 2020: Der Median macht immer fifty-fifty

Die Unstatistik des Monats September ist die (inzwischen geänderte) Titelzeile einer Pressemitteilung des Deutschen Bundestages, die auf eine Antwort auf eine Kleine Anfrage der AfD-Fraktion hinwies. Wie ältere Bildschirmfotos zeigen, stand zum Erscheinungsdatum am 24. September dort noch die Überschrift: „Die Hälfte verdient weniger als das Medianentgelt“ und der letzte Satz lautete: „Der Anteil der sozialversicherungspflichtig Vollzeitbeschäftigten der Kerngruppe, die ein Bruttomonatsentgelt unterhalb des bundesweiten Medianentgelts erzielten, betrug laut Bundesregierung jeweils 50 Prozent.“ Auch dieser Satz ist heute so nicht mehr in der Pressemitteilung enthalten, findet sich aber noch in der Antwort der Bundesregierung.

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Bild von athree23 auf Pixabay
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Unstatistik des Monats August 2020: Die Krisenverliererinnen?

In Österreich wird derzeit eine hitzige Debatte darüber geführt, ob Frauen von der Corona-Krise stärker betroffen sind als Männer. So schreibt die österreichische Ausgabe der „Zeit“ am 13. August: „Ende Februar, bevor Schulen und Geschäfte zugesperrt wurden, waren in Österreich rund 399.000 Menschen arbeitslos, Ende Juni waren es 64.000 mehr. 85 Prozent dieser sogenannten Corona-Arbeitslosen waren laut Daten des Arbeitsmarktservice Frauen.“ Ähnlich berichten unter anderem „Der Standard“, „Die Presse“ und „Kontrast“.

Person mit Maske
© Cheng Feng on unsplash
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Unstatistik des Monats Juni 2020: Corona-Pandemie – Zahlen zur Corona-Warn-App

Eine statistische Zahl hat in den vergangenen Tagen zu vielen Diskussionen geführt: die 60 Prozent Nutzer, die die Corona-Warn-App angeblich benötigt, damit sie zur Eindämmung der Pandemie wirksam beitragen kann. Diese Zahl stammt aus einer Simulations-Studie von Forschern der Universität Oxford, die mögliche Entwicklungen der Pandemie mit einem komplexen mathematischen Modell zur Verbreitung von Corona abschätzt. Vor dem Start der App galt diese Zahl als harte, von Experten errechnete Schwelle. Passenderweise erklärten sich in verschiedenen Umfragen, etwa vom NDR oder vom Nürnberg Institut für Marktentscheidungen (NIM), 60 bis 70 Prozent der Befragten bereit, die App zu installieren.

Screenshot der Corona Warn-App
© Kai Pilger on Unsplash
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