6 Erkenntnisse aus dem Buch “Wie lügt man mit Statistik”

Ich habe das Buch Wie lügt man mit Statistik (How to Lie With Statistics im Original) gelesen, eine grundlegende aber brutal ehrliche und lustige Lektüre darüber, wie du fast alles beweisen kannst, was du möchtest.

Hier sind sechs Dinge, dich ich gelernt habe.

1. Mutter Natur hat ihre eigenen Statistiken; sie sind stärker als unsere. 

Vor ein paar Wintern berichteten ein Dutzend Ermittler unabhängig Zahlen zu Antihistamin-Pillen. Jede Zahl zeigte, dass ein beachtlicher Prozentsatz von Erkältungen nach der Behandlung damit verschwand. Das wurde an die große Glocke gehängt, zumindest in der Werbung — ein Medikamenten-Boom brach los. Er beruhte auf einer ewig-bestehenden Hoffnung und auch auf einer sonderbaren Ablehnung, jenseits der Statistiken auf einen Fakt zu schauen, der schon lange Zeit bekannt war. Wie Henry G. Felsen, ein Humorist und kein Mediziner, vor einiger Zeit bemerkte: Eine angemessene Behandlung wird eine Erkältung in sieben Tagen heilen, aber alleine gelassen hält sie noch eine Woche lang durch.

2. Wo kommen diese Zahlen her? 

Wenn du das nächste Mal hörst, dass der durchschnittliche Bürger (du hörst in diesen Tagen eine ganze Menge über ihn) seine Zähne 1,02 Mal am Tag putzt — eine Zahl, die ich mir gerade ausgedacht habe, die aber genauso gut ist wie wenn du dir eine ausdenkst — stell dir eine Frage: Wie kann das jemand nur herausgefunden haben? Wird eine Frau, die in zahllosen Werbebotschaften gehört hat, dass nicht-Putzer soziale Straftäter sind, einem Fremden gegenüber zugeben, dass sie ihre Zähne nicht regelmäßig putzt? Die Statistik mag ihre Aussagekraft für jemanden haben, der nur wissen will, was Leute über ihre Zahnputzgewohnheiten sagen. Aber sie sagt ziemlich wenig darüber aus, mit welcher Häufigkeit die Borsten den Schneidezahn tatsächlich reinigen.

3. Eine verzerrte Stichprobe ruiniert alles.

Ein Psychiater berichtete einmal, dass praktisch alle Menschen neurotisch sind. Abgesehen von der Tatsache, dass eine solche Verwendung jegliche Bedeutung des Wortes „neurotisch“ zerstört, schau dir mal die Stichprobe des Mannes an. Also wen hat der Psychiater beobachtet? Es stellte sich heraus, dass er zu dieser belehrenden Erkenntnis gelangte, indem er seine Patienten analysierte — die weit, weit davon entfernt sind, eine wirkliche Stichprobe der allgemeinen Bevölkerung zu sein. Wenn jemand normal wäre, würde ihn der Psychiater gar nicht kennenlernen.

4. Verzerrte Stichproben sind extrem üblich.

Die 10 Millionen Telefonbesitzer und Zeitschriften-Abonnenten, die den Herausgebern des Doomed Magazines versicherten, dass Landon das Rennen um die US-Präsidentschaft gegen Roosevelt im Jahre 1936 mit 370 zu 161 für sich entscheiden würde, kamen alle von der Liste, die den Ausgang der Präsidentschaftswahlen von 1932 korrekt vorhersagte. Wie konnte eine bereits so gut getestete Liste so verzerrt sein? Es gab natürlich eine Verzerrung, wie College-Abschlussarbeiten und andere nachträgliche Analysen herausgefunden haben: Menschen, die sich 1936 einen Telefonanschluss und Zeitschriften-Abos leisten konnten waren kein Querschnitt der wählenden Bevölkerung. Wirtschaftlich waren sie ein spezielles Volk — eine Stichprobe, die verzerrt war, weil sie gespickt war mit republikanischen Wählern. Die Stichprobe wählte Landon, aber die Wähler dachten anders.

5. Du brauchst oft eine riesengroße Stichprobe, um eine Aussage zu beweisen. 

Ein bemerkenswertes Beispiel dafür steht in Verbindung mit einem Test von Polio-Impfstoffen vor einigen Jahren. Es schien ein beeindruckend großes Experiment gewesen zu sein, wenn man Medizinern glaubt: 450 Kinder einer Gemeinde wurden geimpft, während 680 als Kontrollgruppe nicht geimpft wurden. Nicht eines der geimpften Kinder infizierte sich mit Polio. Die Kontrollgruppe blieb ebenfalls verschont. Was die Experimentatoren übersehen oder nicht verstanden haben, als sie das Experiment vorbereiteten, war das geringe Auftreten der paralytischen Polio. Mit der gewöhnlichen Quote würde man nur zwei Fälle von Polio in einer Gruppe dieser Größe erwarten und so war das Experiment schon von vornherein zum Scheitern verurteilt. Irgendwo zwischen 15 und 25 Mal so viele Kinder wären nötig gewesen, um eine Antwort mit etwas Aussagekraft zu erhalten.

6. Vergiss niemals: Daten sind nie perfekt. 

Am Ende gleicht die Ausführung einer Umfrage einer laufenden Schlacht gegen Verzerrungs-Quellen und diese Schlacht wird von all den angesehenen Meinungsumfrageorganisationen die ganze Zeit geführt. Was der Leser dieser Berichte immer im Kopf haben sollte ist, dass diese Schlacht niemals gewonnen wird. Kein Ergebnis wie „67% aller Bürger sind gegen“ etwas oder sonst etwas sollte ohne die nachklingende Frage gelesen werden: 67% welcher Bürger?

Kauf das Buch hier. Es ist sehr gut.