Statistik mit Microsoft Excel

1 Einleitung (S. 1-3)

Wegen der zunehmenden internationalen Verzahnung von Forschung und Produktion werden immer mehr vergleichbare und aussagekräftige statistische Angaben benötigt. Diese müssen oft individuell aus den Versuchs- oder Produktionsbedingungen abgeleitet werden. Häufig fehlt eine Idee, was und wie aus den Daten geschlossen werden kann, oder es ist unklar, ob eine vorgegebene Qualität der Analysen erreicht werden kann. Das Tabellenkalkulationssystem EXCEL bietet für statistische Fragestellungen eine große Fülle von Hilfsmitteln, Funktionen und so genannten Assistenten, mit deren Hilfe es häufig ohne intensive mathematische Kenntnisse möglich ist, auch komplizierte Statistiken transparent zu erzeugen.

Mit diesem Buch wird versucht, den Leser zu befähigen, gängige Fragestellungen der beruflichen Praxis zu formulieren, Daten in EXCEL sinnvoll aufzubereiten sowie fundierte Schlüsse aus dem Datenmaterial mit Hilfe von EXCELHilfsmitteln zu ziehen. Die statistischen Sachverhalte werden nicht abgeleitet oder bewiesen, sie werden allerdings anschaulich durch viele Beispiele erklärt. Alle benutzten EXCEL-Hilfsmittel werden bei der ersten Anwendung im Buch durch Beispiele erläutert, so dass die konstruierten Lösungen nachvollziehbar und für andere Aufgaben mühelos übertragbar sind.

1.1 Probleme bei Interpretationen
Vom englischen Premierminister Disraeli (1804-1881) stammt das Zitat »es gibt Lügen, gemeine Lügen und die Statistik«. Auch heute wird in breiten Bevölkerungskreisen davon ausgegangen, dass mit Statistiken alles beweisbar ist. Der negative Beigeschmack von statistischen Analysen kommt größten Teils daher, dass das Wissen über Statistik erschreckend wenig verbreitet ist, so dass häufig eine Interpretation der Zahlenangaben nach Gutdünken geschieht. Besonders bei Journalisten und Politikern sind schon Bewertungen aus simplen Prozentrechnungen manchmal unseriös, wie es sich bei Wahlen zeigt. So verliert zum Beispiel eine Partei, wenn sie nun 6% der Stimmen erhält und vorher 9% gewann, eben nicht 3% der Stimmen, auch ist falsch zu behaupten, dass nun 1/3 ihrer Wähler sich von der Partei abgewandt haben, eine solche Aussage kann nur aus den tatsächlichen Stimmenangaben (absolute Daten) herausgerechnet werden.

Prozentwerte sind relative Daten, bei Vergleichen von Prozentangaben muss auf absoluten Angaben zurückgegriffen werden. Prognosen sind in der Öffentlichkeit von großem Interesse, sie werden oft verkürzt ohne Angabe der Einschränkungen referiert, so dass der Eindruck entsteht »Prognosen treffen nur in den seltensten Fällen ein«. Bei Aussagen über die Normalität von Experimenten sind statistische Tests unverzichtbar. In vielen praktischen Fällen werden aber die Voraussetzungen für die Gültigkeit der zum Teil komplizierten Tests nicht erfüllt, manchmal werden diese Bedingungen sogar bewusst »vergessen«, so dass eine gesicherte Interpretation unmöglich ist.

Ergebnisse, die aus Kontingenztabellen abgeleitet wurden, müssen sehr vorsichtig analysiert werden. Eine kritiklose Vermischung mit irgendwelchen gewünschten Abhängigkeiten kann zu fragwürdigen Schlüssen führen, wie das Paradoxon von Simpson zeigt Aus den ersten beiden Tabellen des Simpson-Beispiels kann geschlossen werden, dass Schwarze eher zum Tode verurteilt werden.

Aus der unteren Tabelle, als Summe der beiden oberen, folgt aber die Umkehrung, dass Weiße eher zum Tode verurteilt werden. Eine Zusammenfassung von Tabellen kann Informationen erheblich verfälschen, es kann so zu Fehlern durch die Zusammenfassung der Daten, so genannte Aggregationsfehler, kommen. Bei der Interpretation solcher Tabellen sollte auf diesen Effekt hingewiesen werden. Manchmal wird der Eindruck gewonnen, dass gerade bei populären Themen Tabellen so zusammengefasst werden, dass sie eine Theorie stützen sollen. Es ist sicher kriminell, statistische Analysen zu fälschen oder Statistiken mit bewusst falschem Datenmaterial zu veröffentlichen. Erschreckend hoch ist der Anteil von bekannt gewordenen Fälschungen in der Wissenschaft. Selbst Fälle von gefälschten Statistiken durch Behörden sind bekannt. Mit Sicherheit hat Disraeli Unrecht, wenn Statistiken aus gesicherten Datenquellen durch gültige Analysen und in transparenter Interpretation veröffentlicht werden.