Mit Hilfe von Statistik suchen wir nach Eindeutigkeit, Klarheit, scharfen Grenzen und schließlich Entscheidbarkeit. Die Welt um uns herum ist alles andere als klar und scharf abgegrenzt. Sie ist multikausal, kontinuierlich, mehrdeutig. Statistische Maße wie der Mittelwert oder der Median liefern Werte, die verführerisch eindeutig sind. Sie dienen aber lediglich der verkürzten Beschreibung und Charakterisierung einer Reihe von Werten. Die Zahlen dahinter sind die Wirklichkeit, nicht ihre statistische Abbildung.
Niemand beschreibt das eindrücklicher als Stephen Jay Gould anhand seiner Erkrankung an Bauchhöhlenkrebs in den achtziger Jahren. Konfrontiert mit der Aussage, die mediane Mortalität dieser Krankheit läge bei acht Monaten, wandte er ein Zahlenverständnis an, das sich durch seine gesamte Forschung zieht. Er betrachtete die ganze Variationsbreite der Daten.
Beispiel für eine “Survival Curve”
Die schiefe Verteilung der Mortalitätsstatistik zeigte ihm, dass einige wenige Patienten deutlich länger als acht Monate überlebten. Seine auch sonst positive Grundhaltung sowie neue Behandlungsmethoden gaben ihm Auftrieb, seine Lebenserwartung weit jenseits des Medians anzusiedeln.
Gould starb erst zwanzig Jahre später, am 20. Mai 2002 in New York, an Lungenkrebs.
Für uns Datenanalysten gilt: Der Blick auf zusammenfassende Werte trügt und immer ist es wichtig, eine Verteilung insgesamt anzusehen. Zu schnell werden Trendlinien durch chaotische Punktwolken gelegt. Ausreißer verfälschen Mittelwerte. Signifikanztests ersetzen eigenes Urteilsvermögen.
Auch Bella hat sich diesem Thema gewidmet und zeigt, dass sich Verteilungen auch im Wortgrafikformat darstellen lassen.
