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
• Bsp.: Cornelsen, S. 83, M2 und M3 (Fehlerkorrektur beachten):
  Die Quellenangabe erlaubt keinen Rückschluss auf Herkunft und Bearbeitung der Daten. Eine Manipulation ist aufgrund des Themas und des untersuchten Zeitraums eher unwahrscheinlich, allerdings könnten sie vor allem vor 1871 auf Schätzungen oder Hochrechnungen beruhen.
• Bsp.: Klett 12, S. 89, M3 :
  Laut Überschrift liegt ein interner SED-Bericht vor, der aus dem Jahr 1989 stammen muss, da Zahlen zu diesem Jahr angegeben werden und sich die SED im Dezember 1989 in SED-PDS umbenannte. Eine Manipulation der Zahlen ist denkbar. Mit Blick auf die Öffentlichkeit könnten die steigenden Zahlen die positive Rolle des Versorgungsstaates DDR belegen wollen. Für den SED-internen Gebrauch könnten die Zahlen gegen Ende des Jahres 1989 von den entsprechenden Ämtern so berechnet worden sein, dass der drohende Staatsbankrott unausweichlich und der daraus resultierende Handlungsbedarf alternativlos scheinen.
  [Die Vorlage des Leiters des Amtes für Preise, Walter Halbritter, für das Politbüro des ZK der SED stammt vom 02.11.1989 (Judt, S. 161)]
• Beurteilung der statistischen Aussagen.
• Bsp.: Cornelsen 1, S. 83, M2 und M3 (Fehlerkorrektur beachten):
  Beachtet werden muss, dass in M2 und M3 Aussagen zu unterschiedlichen Sektoren (volkswirtschaftlich, gewerblich) getroffen werden. Auch der territoriale Bezugspunkt und damit die Bevölkerungsmenge, auf die sich die Angaben beziehen, bleiben unklar. Da Angaben zum Bevölkerungswachstum fehlen, kann auch nicht geklärt werden, ob die absolute Zahl der Beschäftigten in den einzelnen Sektoren ab- oder zunimmt. Eine gemeinsame Betrachtung der beiden Tabellen wird dadurch erschwert, dass M3 („gewerblicher Sektor“) nicht deutlich als Spezifizierung der Variablen „Industrie und Gewerbe“ aus M2 ausgewiesen ist und die Jahresangaben nicht übereinstimmen. Einzelne Daten lassen sich daher zwar historischen Entwicklungen wie dem Take-Off, der Hochindustrialisierung oder der zunehmenden Industrialisierung der Landwirtschaft zuordnen, ein genaues Bild der Entwicklung von Beschäftigung in der deutschen Industrialisierung oder sektoralen Wandels ergibt sich aber nicht.
• Bsp.: Cornelsen 2, S. 103, M6 a und b :
  Gebiet und Variable sind klar benannt. Die Quoten ermitteln Anteile weiblicher Erwerbsarbeit immer in Abhängigkeit zu einer klaren Bezugsgröße (Wohnbevölkerung, Frauen im erwerbsfähigen Alter, verheiratete Frauen unter 60). Eine gemeinsame Betrachtung der Tabellen ist problemlos möglich, da die Variable „weibliche Erwerbspersonen“ sowie die Jahresangaben identisch sind. Die Daten erlauben auch eine sinnvolle Erklärung des unterschiedlich starken Anstiegs der Quoten in M6 b.

(Auffällig ist, dass die weibliche Erwerbsquote von 1950 bis 1980 fast gleich bleibt, während die Erwerbsquote der Frauen im erwerbsfähigen Alter um ca. 8%, die der verheirateten Frauen unter 60 Jahren sogar um ca. 22% ansteigt. Die steigende Quote der Frauen im erwerbsfähigen Alter deutet darauf hin, dass diese Gruppe im Verhältnis zur weiblichen Wohnbevölkerung schrumpft, die Gruppe der älteren Frauen oder Rentnerinnen also ansteigt. Die steigende Quote verheirateter Frauen unter 60 könnte ebenfalls darauf hindeuten, dass diese Gruppe kleiner wird und die Gruppe der unverheirateten Frauen im Verhältnis zur Wohnbevölkerung wächst. Die absolute Erwerbsquote ändert sich also fast nicht, aber die einzelnen Referenzgruppen ändern sich, so dass die dazu in Relation stehenden Quoten sich ändern.)

Methodenkompetenz Statistik (Lehrer): Herunterladen [doc] [40 KB]