Warum ich diesen Beitrag schreiben? Ich habe keine bösen Absichten, sondern eher gute. Im Zeitalter der Daten, sollte jeder Daten analysieren können. Warum das wichtig ist? Weil Beispielsweise Politiker oder Hilfsorganisationen gerne schummeln, um Ihre Position zu verbessern. Natürlich ist das wenn man es richtig macht, nicht illegal und ist mittlerweile Alltag geworden, aber aus diesem Grund sollten wir uns schützen, indem wir verstehen, wie Daten besser dargestellt werden.

1. Statistiken durch Komprimierung verbessern

Statistik 1 und 2 haben die gleiche Datenbasis. Dennoch sieht Statistik 1 besser aus, als Statistik 2. Das liegt daran, weil die Winkel in der Statistik 1 größer sind als auf der zweiten Statistik.

2. Nur die guten Seiten zeigen

Auch hier wurden keine Daten verfälscht. Dennoch sieht die erste Grafik besser aus als die zweite. In diesem Fall wurde der guter Teil der Grafik verwendet, damit der Absturz nicht zusehen ist. Dieser Anwendungsbeispiel kann natürlich nicht immer eingesetzt werden. Aber Firmen die eine schlechte Phase hatten und sich nach einiger Zeit wieder erholen, können diese Methode nutzen, um die Zahlen zu verschönern, ohne die Daten zu manipulieren.

3. Wachstumsraten von Wachstumsraten

Nehmen wir an, die Regierung verlautbart, dass die Arbeitslosenquote von 3,5% auf 4,15% angestiegen ist. Jeder würde jetzt die Differenz zwischen den beiden Zahlen berechnen, das wäre in diesem Fall 0,65%.

Eine Zeitung die eine Schlagzeile daraus machen möchte, könnte anders vorgehen. Man nehme 0,65% von 3,5%, das sind 18,57%. Wenn man möchte, kann man auch Aufrunden, sodass man bei 19% liegen würde. Krass oder?

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Ein reales einfaches Beispiel? Klar!

Mittelmeerkost senkt das Diabetesrisiko um 30%!

Jeder würde bei dieser Nachricht denken, klar wenn man Mittelmeerkost zu sich nimmt, dann nimmt das Diabetesrisiko extrem ab. Viele würden jetzt denken, dass 30 von 100 weniger an Diabetes erkranken, das ist aber nicht der Fall. Denn wenn man die absolute Differenz anguckt, sind es lediglich 1,9 Prozentpunkte… also von 8,8% auf 6,9%. Immerhin etwas, aber lange nicht soviel wie 30% (eigentlich 27,5%).

4. Rabatt statt Aufschlag

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Beispiele	Barzahlung	Kartenzahlung
5% Rabatt  Barzahlung	10€	10,5€
5% Aufschlag Kartenzahlung	10€	10,5€

Diese Methode kann nicht 1 zu 1 übernommen werden, da gängige Zahlungsarten nicht mehr benachteiligt werden dürfen. Da das nur ein Beispiel ist, kann es uns egal sein.

Dieses Beispiel zeigt wie Wörter eine große Rolle spielen können. Statt Aufschlag verwendet man Rabatt, um die Aktion zu verschönen.

Beispiel 1: Vermittelt uns einen Gewinn (sehr positiv) wenn wir Bar zahlen. Falls wir mit der Karte zahlen, werden wir kein Gewinn erhalten (etwas negativ), aber auch kein Verlust (neutral) hinnehmen, da das Produkt 10€ kostet und man 10€ bezahlt.

Beispiel 2: Wenn wir diesmal mit Bar zahlen, erleiden wir kein Gewinn, noch ein Verlust, da wir 10€ zahlen und das Produkt auch 10€ kostet (neutral). Wenn wir uns entscheiden mit Karte zu bezahlen, so  werden wir ein Verlust erleiden, da wir 50 Cent mehr zahlen müssten (sehr negativ).

Als Tabelle sieht es dann so aus:

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	Barzahlung	Kartenzahlung
Rabatt	sehr positiv	etwas negativ & neutral
Aufschlag	neutral	sehr negativ

5. Balken Diagramme die Y-Achse

In Diesem Beispiel mit den 3 Balkendiagrammen wurden immer die gleichen Daten verwendet. Es wurde nichts abgeschnitten und auch nichts aufgerundet. Bei diesem Trick wird die Y-Achse verändert. So gut wie keiner schreibt vor, mit welchem Wert die Y-Achse starten soll. Bei Diagramm ist es 1, Diagramm 2 fängt mit 4800 an, da Mittwoch einen Wert von 4870 hat und zuletzt Diagramm 3 mit 3246,7 (das ist die Hälfte vom höhsten Wert).

Diagramm 1: Könnte man verwenden um Unruhen zu verschleiern. Beispielsweise bei Umsätzen in Monat, wenn man verhandelt, ob im Winter das Werbe Budget gekürzt werden muss. Durch die ebene sieht es aus, als wären die Monate alle gleich gut.

Diagramm 2: Könnte man für Statistiken nutzen, die beweisen sollten, dass gewisse Tage, Monate oder andere Daten gegenüber anderen gravierend unterscheiden.

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Oder man nimmt den mittleren Weg

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Dieses Balkendiagramm verwende ich zum Beispiel, für mein Tool Snackanalytics, da Balkendiagramm 1 zu flach ist und Balkendiagramm 2 zu unruhig. Für das Tool ist es wichtig, Auffälligkeiten zu zeigen aber dennoch nicht zu radikal zu wirken, damit man keine falschen Interpretationen aus einer Grafik zieht. In diesem Beispiel könnte man meinen, dass Mittwoch sehr schlecht laufen würden, wenn man Diagramm 2 anguckt. Problematisch ist auch Diagramm 1, da man dort nur mit Mühe erkennen kann, welche Tagen gut und welche schlecht laufen. Alles eine Sache der Anwendung und Interpretation.

Quellen:

• https://www.youtube.com/watch?v=Db2VMc69urk
• http://www.a-ch-d.eu/materialien/opt_labyr/So%20l%C3%BCgt%20man%20mit%20Statistik.pdf
• https://www.welt.de/wissenschaft/article141476694/Wie-wir-mit-Statistiken-in-die-Irre-gefuehrt-werden.html