Thomas Bauer , Gerd Gigerenzer Warum dick nicht doof macht und Genmais nicht tötet

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Inhaltsangabe zu „Warum dick nicht doof macht und Genmais nicht tötet“ von Thomas Bauer

Trockenobst ist giftig, Fast Food macht depressiv, Choleragefahr nimmt rasant zu, Polen sind fleißiger als Deutsche: Mit solch dramatischen Meldungen auf höchst fragwürdiger Datenbasis lassen wir uns täglich nur allzu gern aufstören. Der Psychologe Gerd Gigerenzer, der Ökonom Thomas Bauer und der Statistiker Walter Krämer diagnostizieren uns eine Art Analphabetismus im Umgang mit Wahrscheinlichkeiten und Risiken und haben darauf mit der Ernennung der »Unstatistik des Monats« (www.unstatistik.de) reagiert. Anhand haarsträubender Beispiele aus dem Reich der Statistik erklären sie, wie wir Humbug durchschauen, zwischen echter Information und Panikmache unterscheiden und die Welt wieder sehen, wie sie tatsächlich ist.

Auch wenn die Autoren leider nicht in allen Punkten verständliche Erklärungen abliefern lesenwert. Und es bringt einen zum Grübeln,

— ioreth
ioreth
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  • "Polen sind fleißiger als Deutsche" (Joachim Gauck)

    Warum dick nicht doof macht und Genmais nicht tötet
    R_Manthey

    R_Manthey

    15. August 2015 um 15:59

    Wenn "Studien" oder "Untersuchungen" etwas als "wissenschaftlich bewiesen" feiern, dann gilt das als eine Art göttliches Zertifikat. Vor allem dann, wenn in diesen Arbeiten auch noch reichlich Zahlenmaterial und Statistiken enthalten sind. Man wird von vielen Zeitgenossen milde belächelt, wenn man solche Behauptungen dennoch gelegentlich anzweifelt. Die drei Autoren dieses Buches kennen solche Situationen aus eigenem Erleben. Sie zeigen deshalb in ihrem Text, welche Möglichkeiten existieren, um aus vorhandenen Datensätzen zu völlig falschen Schlüssen zu kommen. Es geht dabei nicht vordergründig um Fälschungen, sondern um gravierende Missverständnisse oder absichtsvolle Umdeutungen bei der statistischen Auswertung solcher Daten. Vor allem Mediziner, Sozial- und Geisteswissenschaftler, Juristen, aber selbst Naturwissenschaftler sind oft mangels einer entsprechenden Ausbildung oder fehlender Fähigkeiten im logischen Denken nicht vor ihnen offenbar überhaupt nicht bewussten Fallen bei statistischen Auswertungen eines vorliegenden Datenmaterials sicher. Abgesehen davon existieren aber häufig genug auch suggestive Fehldeutungen solcher Auswertungen, die Anwender oder Kunden zu falschen Schlüssen verleiten sollen. Besonders beliebt sind dabei das Hervorheben großer relativer Zuwächse und das gleichzeitige Verschweigen der unbedeutend kleinen absoluten Zahlen in solchen Zusammenhängen oder auch das bewusste Identifizieren von Korrelation und Kausalität. Die Autoren bringen in ihrem Buch dafür zahlreiche Beispiele. Geradezu ein Klassiker beim Aufbauschen relativer Veränderungen, die absolut gesehen nahezu oder völlig bedeutungslos sind, ist die Werbung für die Mammografie, die darüber hinaus auch noch als Krebsvorbeugung dargestellt wird. Diese Art der Brustkrebsfrüherkennung verfügt wegen der hohen Zahl untersuchter Frauen über ein ausgezeichnetes Datenmaterial, aus dem eindeutig hervorgeht, dass die Mammografie keine Auswirkungen auf die Sterberate hat, jedoch zu zahlreichen Fehldiagnosen führt, die für die Betroffenen zu einem enormen Leidensdruck führen. Dennoch wird die Lage - wie im Buch detailliert beschrieben - völlig anders dargestellt. Neben einer inkompetenten statistischen Auswertung vorhandener Daten zeigen die Autoren noch einen zweiten grundsätzlichen Fehler, den sie immer wieder an Beispielen festmachen, nämlich die völlige oder teilweise Ausblendung von Einflussgrößen auf den Datensatz. Der Klassiker dort ist das medial gut ausschlachtbare scheinbar vermehrte Auftreten gewisser Krankheiten oder Defizite in der Nähe von Kernkraftwerken. Die Autoren machen das Weglassen von anderen Einflussgrößen zum Beispiel an vordergründig alarmierenden Untersuchungen über die Leukämie-Rate in der Nähe von KKWs deutlich. Besonders beliebt sind Statistiken offenbar bei Politikern. Wie man Zahlen zu Propagandazwecken umdeuten kann, machen die Autoren an verschiedenen Quoten deutlich, die jedes Jahr einen gespielten Aufschrei der Empörung in den Medien oder bei Politikern hervorrufen. Durch unsinnige und wissenschaftlich nicht haltbare Definitionen oder unsachgemäße Vergleiche glänzen beispielsweise stets der "Armutsbericht" oder der "Equal-pay-day". In beiden Fällen geben die entsprechenden Datensätze - wie die Autoren erklären - keineswegs das her, was aus ihnen gemacht wird. Man kann aber auch ganz billig zu gewünschten statistischen Aussagen gelangen, beispielsweise indem man einfach Teile der Grundgesamtheit bewusst nicht beachtet. So kam zum Beispiel die falsche Aussage aus der Überschrift zustande. Wenn man nicht über eine notorische Abneigung gegen Mathematik oder Zahlen verfügt, liest sich das Buch sehr gut. Allerdings enthält es auch Stellen, die bei allen großartigen didaktischen Fähigkeiten der Autoren dennoch etwas schwierig für Laien bleiben, etwa die Ausführungen zu Signifikanztests oder bedingten Wahrscheinlichkeiten. Dessen ungeachtet ist dieses Buch für alle, die bisher dem Prädikat "statistisch bewiesen" bedingungslos geglaubt haben, ein wahrer Augenöffner. Leider ist die Ausbildung zum statistischen Denken kein Ruhmesblatt in Deutschland. Es bleibt zu hoffen, dass dieses populärwissenschaftliche Sachbuch wenigstens einen gewissen Beitrag zur Sensibilisierung für dieses Thema leistet.

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