Lying with Statistics – Wie uns Zahlen täuschen können
Veröffentlicht am: 06. März 2025
Wenn Zahlen lügen
Statistiken gelten allgemein bekannt als unangefochtener Maßstab in Sachen Objektivität und Zuverlässigkeit. Sie sind Grundlage vieler argumentativer Standpunkte, formen universelle Wahrheiten und ersticken Gegenrede im Keim. Dennoch, sie können auch gezielt manipuliert werden, um Botschaften und Falschdarstellungen zu vermitteln. “Traue keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast“ – ein Zitat, das fälschlicherweise oft dem britischen Premierminister Winston Churchill zugeschrieben wird, beschreibt das Phänomen treffend. In diesem Artikel wird gezeigt, wie Statistik manipuliert werden kann, um zu täuschen, irrezuführen und falsche Wahrheiten zu verbreiten.
Die Kirsche auf der Torte
Eine der bekanntesten Methodiken, um Statistiken zu verfälschen ist das sogenannte Cherry-Picking. Darunter versteht man in der Anwendung das selektive Auswählen und analog dazu das bewusste Weglassen von Informationen, auf denen die Statistik basiert. Ziel ist dabei meist, ein bestimmtes Narrativ zu stützen – ein Prozess, der auch als Framing bezeichnet wird. Framing nutzt diese selektive Präsentation, um die Interpretation der Statistik zu beeinflussen, die Realität zu verzerren und das Publikum in eine gewünschte Richtung zu lenken.
Unterbewusste Manipulation
Eine besonders perfide Methode, um mithilfe von statistischen Grafiken, wie Diagrammen, zu täuschen, ist die unterbewusste Beeinflussung. Durch den gezielten Einsatz von Farben und die Deformation von Maßstäben bleiben die Daten zwar objektiv korrekt, vermitteln jedoch ein verzerrtes Abbild der Realität. So kann das Einfärben eines Liniendiagramms mit negativ assoziierten Signalfarben, wie beispielsweise Rot, eine objektiv positive Entwicklung für den Betrachter verfälscht erscheinen lassen. Diese Methode wird beispielsweise häufig bei der Darstellung von Wirtschafts- oder Temperaturentwicklungen angewendet. Auch das Anpassen des Maßstabs, das heißt das Stauchen und Strecken der Achsen in Balkendiagrammen ist eine gängige Technik. So können zu groß gewählte Maßstäbe das Verhältnis relativieren, während zu kleine Maßstäbe eine verzerrte Realität vermitteln. Das naheliegendste Anwendungsbeispiel ist dabei die Illustrierung von Wahlergebnissen oder Hochrechnungen. Übertriebene Proportionalitäten und polarisierende Kolorierung sind nur zwei Beispiele für eine Vielzahl von Tricks und Kniffen, die genutzt werden, um Daten zu manipulieren.
Korrelation und Kausalität
Der Gebrauch von Korrelationen statt Kausalitäten in der Statistik ist mit Abstand eines der verbreitetsten Fehlverständnisse. Nur weil zwei Sachverhalte zusammen auftreten, heißt das nicht, dass eines das andere verursacht. Dennoch werden Korrelationen oft als Beweise für Kausalitäten dargestellt, obwohl dies nicht zutrifft. An dieser Stelle bietet sich ein Beispiel an: Eine Statistik zeigt, dass Menschen, die viel Eis essen, häufiger ertrinken. Das bedeutet nicht, dass Eisessen zum Ertrinken führt – vielmehr sind heiße Sommertage die eigentliche Ursache für beide Phänomene. In diesem Fall wurde die Störvariable „Hitze“ bei der Betrachtung der Daten unbeachtet gelassen. Allerdings gibt es nicht immer eine solche Variable in der Gleichung. Oft reicht auch der bloße Zufall aus, um eine Korrelation zu erklären.
Die Popularität des Vornamens “Kenzie” scheint eine positive Korrelation mit der Häufigkeit von UFO-Sichtungen in South Dakota aufzuweisen. [1]
Die Anzahl der Masterabschlüsse im Bereich der Bildungswissenschaften scheint mit der Häufigkeit von Bankenzusammenbrüchen in den USA zusammenzuhängen. [1]
Es besteht eine Korrelation zwischen der Anzahl der Filme, in denen Tom Hanks eine Rolle spielt, und der Anzahl der Sonderpädagogen in Georgia. [1]
Obwohl einige Korrelationen auf den ersten Blick spannend erscheinen, entpuppen sie sich letztendlich als bloße Zufälle. Tom Hanks bildet schließlich keine Sonderpädagogen aus, der Trend, dass mehr Menschen den Namen “Kenzie” wählen, führt nicht zu einer Zunahme von UFO-Sichtungen und ein Master in Bildungswissenschaften hat noch keine Bank in den Ruin getrieben.
Ein Résumé
Die Welt der Statistik bietet uns ein mächtiges Werkzeug zur Analyse und Interpretation von Daten, doch wie jede Waffe kann auch sie missbraucht werden. Die Beispiele aus diesem Artikel verdeutlichen, wie leicht Zahlen manipuliert werden können, um falsche Narrative zu stützen oder den Eindruck einer Kausalität zu erzeugen, wo keine besteht. Es liegt letztendlich an uns, Quellen kritisch zu hinterfragen und Darstellungen von Daten sorgfältig zu prüfen. Denn nur so können wir sicherstellen, dass uns Statistiken nicht in die Irre führen und wir die Wahrheit hinter den Zahlen erkennen.