politics of statistics

Churchill habe gesagt, man solle nur den Statistiken glauben, die man selbst gefälscht hat. Ob Churchill das wirklich gesagt hat oder nicht, wer weiß. Man  sollte auch nur den Zitaten glauben, die man selbst zitiert hat oder sich selbst zitieren. Aber gesetzt den Fall, Churchill hätte das gesagt. Was ändert es daran, dass diese Aussage lakonischer Blödsinn ist? Unbestritten kann man Statistiken manipulieren oder mißbrauchen. Mit dem statistischen Zusammenhang zwischen Bränden und Feuerwehr kann man beweisen, dass die Brandwahrscheinlichkeit an dem Ort, an dem sich eine Feuerwehr befindet, am höchsten ist.

Doch grundsätzlich sind Statistiken ledigliche Messverfahren, die möglichst strengen und nachvollziehbaren Regeln unterliegen (sollen) und – bei aller berechtigter (Wissenschafts-)Kritik – empirisch tragen können. Den Aussagegehalt einer Statistik einzuschätzen ist im Übrigen gar nicht weiter schwer: Man sieht sich an, wer die Erhebung warum vorgenommen hat. Das ist nicht selten ein ausreichender Hinweis, den Gehalt einer Studie einschätzen zu können. Ein weiteres Kriterium ist die Offenlegung des Instrumentariums – seriöse Untersuchungen geben überprüfbar das Verfahren an, mit dem die Daten erhoben wurden. Bei Aussage-Erhebungen spielt es eine Rolle, wieviele Personen in welcher Situation wie befragt wurden. Schließlich ist auch der Zeitraum, auf den sich eine Untersuchung bezieht, aufschlussreich. Eine beispielhafte Studie, die sich über ganze zehn Jahre erstreckte, hat etwa Wilhelm Heitmeyer unter dem Titel „Deutsche Zustände“ (Handout Uni Bielefeld) herausgegeben.

Wenn man also mit Statistiken auch viel Unfug treiben kann, gehen mir persönlich Behauptungen, die jeglicher Grundlage entbehren, statistisch gesehen mehr auf die Nerven als Statistiken.

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