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Methodenkompetenz Statistik

Infobox

Diese Seite ist Teil einer Materialiensammlung zum Bildungsplan 2004: Grundlagen der Kompetenzorientierung. Bitte beachten Sie, dass der Bildungsplan fortgeschrieben wurde.


Eine Statistik muss beschrieben, erklärt und beurteilt werden. Im Mittelpunkt der Arbeit mit Statistiken steht die Erklärung der genannten Daten im historischen Kontext. Die Basis für diese Erklärung ist eine sinnvolle Beschreibung der Statistik. Der Erklärung folgt eine begründete Einschätzung des Aussagewerts der Statistik.

I     Formale und inhaltliche Beschreibung:

  • Titel
  • Fundort / Quellenangabe
  • Herkunft / Bearbeitung des Datenmaterials
  • Darstellungsform , z.B. Tabelle, Liniendiagramm, Balken- /Säulendiagramm, Kreisdiagramm, Figurendiagramm, evtl. Anordnung (vier Spalten, fünf Kreissegmente…)
  • Variable , z.B. Zeiträume, Länder, Güter, Wahlergebnisse, Personengruppen…
  • Maßzahlen , z.B. absolute Zahlen, relative Zahlen (%, Index… mit Bezugsgröße)
  • Inhalte / wesentliche Aussagen , z.B. Abstände, Steigen/Fallen von Werten, Hoch- und Tiefpunkte…
  • Relationen , z.B. Vergleich einzelner Angaben, z.B. mehrerer Spalten, Kurven, Maßzahlen…

II   Erklärung im historischen Kontext:

  • Historischen Bezug benennen , z.B. Industrialisierung, Take Off, Hochindustrialisierung, Erste Wahl in der Weimarer Republik, Darstellung zum „Wirtschaftswunder“, Aufrüstung zur Zeit des Second Cold War…
  • Bezug zwischen Statistik und historischem Kontext herstellen :

Aussagen der Statistik im historischen Kontext erklären, z.B.

  • auffallende Zahlenbewegungen dem historischen Kontext zuordnen
  • auffallende Zahlenbewegungen aus dem historischen Kontext heraus begründen
  • unterschiedliche Informationen miteinander in Beziehung setzen

III  Beurteilung des Aussagewerts:

  • Aussagewert des Datenmaterials prüfen , z.B.
    • Herkunft/Bearbeitung der Daten: Bsp.: Bestehen Anhaltspunkte dafür, dass die Daten manipuliert sind (z.B. Daten aus der DDR)? Lassen sich Propagandazwecke erkennen?
    • Berechnung der Daten: Bsp.: Ist die Datenbasis ausreichend für eine repräsentative Aussage? Ist die Datenmenge sinnvoll oder werden z.B. nur Mittelwerte über lange Zeiträume angegeben? Liegen tatsächlich ermittelte Werte oder gerundete Zahlen, Schätzungen, Hochrechnungen vor?
  • Variable prüfen , z.B.
    • Ortsangaben: Bsp.: Um welches Gebiet zu welcher Zeit handelt es sich bei der Angabe „Deutschland“? Verändert sich das Bezugsgebiet evtl. im angegebenen Zeitraum?
    • Begriffsdefinitionen : Bsp.: Wird z.B. die Variable „Privathaushalte“ sinnvoll definiert, z.B. „4-Personen-Haushalt mit mittlerem Einkommen“
  • Variablenauswahl/-kombination prüfen , z.B.
    • Problem isolierter Aussagen: Bsp.: Die Angabe von Schienenkilometern sagt nichts über die Netzdichte; die Angabe der Bevölkerungszahl nichts über die Bevölkerungsdichte; der Rückgang von prozentualen Beschäftigtenanteilen in einem Sektor muss kein Sinken der absoluten Beschäftigtenanzahl in diesem Sektor bedeuten, wenn die Bevölkerung und Wirtschaft insgesamt wächst.
  • Vergleichbarkeit prüfen , z.B.
    • s.o.: Variable/Variablenauswahl und -kombination prüfen
    • Zeitangaben / Maßzahlen: Sind die ausgewählten Zeiträume und –intervalle identisch? Lassen unterschiedliche Maßzahlen Vergleiche zu?
    • relative Zahlen: Prozentangaben zur Produktion in verschiedenen Ländern lassen zwar Vergleiche zum Wachstum, aber keine Rückschlüsse auf den Umfang der Produktion zu (Beispiel DDR-BRD)
  • Aussagekraft zusammenfassend beurteilen:
    • Beurteilung des Datenmaterials
    • Beurteilung der statistischen Aussagen.

 

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