StatistikWie man klassische Lügen und Fehlinterpretationen erkennt
Wer hätte das gedacht: Wenn Nicholas Cage in einem Film mitspielt, dann ertrinken in den USA mehr Menschen im Pool. Wissenschaft ist toll! Aber wenn man damit Schindluder treiben will, dann geht auch das. Vor allem mit Statistiken.
Mit Statistiken kann man wunderbar tricksen, bis das Wunschergebnis rauskommt. Und die Sache mit Nicholas Cage und den Pooltoten ist einfach nur Zufall. Wir erklären, worauf ihr bei der nächsten seltsamen Studie achten müsst.
Ursache und Wirkung
Dazu ein aktuelles Beispiel: US-Forscher kommen in einer Studie zu dem Ergebnis, dass Menschen, die in Gebieten mit höherer Luftverschmutzung leben, häufiger an Krebs erkranken. Die Wissenschaftler haben sich für diese Studie die Krebsrate in US-Regionen angeschaut und viele Daten zur Lebensqualität gesammelt. Zwar deutet die Studie im Ergebnis einen Zusammenhang zwischen Lebensqualität und Krebs an, ein Beleg dafür ist sie aber nicht unbedingt.
Falsch wäre in diesem Fall also eine Überschrift, die einen kausalen Zusammenhang herstellt und so lautet: "Luftverschmutzung verursacht Krebs". Wichtig ist also die Frage, ob für das Ergebnis ein Zusammenhang zwischen Ursache und Wirkung besteht oder nicht.
Wir haben für euch die wichtigsten Fragen für den Umgang mit Statistiken aufgelistet und ausführlicher in dem Video unten aufbereitet.
Wer macht die Studie, wer finanziert und wer veröffentlicht sie?
Vor einigen Jahren erschien im "New England Journal of Medicine" eine Studie, dass Walnüsse sich positiv auf die Gesundheit auswirken. Der Haken: Man hätte fast 100 Gramm Nüsse pro Tag essen müssen. Mitfinanziert wurde die Studie von der kalifornischen Walnussindustrie.
Wird in der Veröffentlichung der wichtigste Aspekt betont?
Wer eine Information einer anderen vorzieht, hat dafür oft einen Grund – beispielsweise auch wenn ein Unternehmen über Umsatz spricht statt über Gewinn, um zu vertuschen, dass es Verlust macht.
Wie aussagekräftig ist die Studie: Nehmen genug Leute teil und sind es die richtigen Probanden?
Generell gilt: Je mehr Probanden, desto aussagekräftiger die Studie. Damit sich die Ergebnisse einer Studie übertragen lassen, sollten Probandengruppen in der Regel einen Querschnitt der Bevölkerung darstellen.
Besteht ein echter Zusammenhang zwischen Ursache und Wirkung?
Selbst wenn es statistische Zusammenhänge gibt, sind sie nicht immer, was sie zu sein scheinen. Manchmal zeigen Korrelationen nur gleichzeitige Trends, aber keinen kausalen Zusammenhang.
Werden die Ergebnisse richtig eingeordnet?
Häufig wird in medizinischen Studien über das relative Risiko berichtet – zum Beispiel wie stark ein Medikament das Risiko erhöht, eine bestimmte Nebenwirkung zu bekommen. Doch das sagt nichts über das absolute, also das tatsächliche Risiko aus, krank zu werden.