Statistiken

Die Leitplanken in der Unsicherheit

04:19 Minuten
Illustration einer Wirtschaftsstatistik, die mit Coronavirus-Symbolen durchsetzt ist. Durch die Grafen der Statistik geht ein Mann mit Regenschirm.
Statistiken gehen rauf, Statistiken gehen runter. Gut beraten ist, wer weiß, was Statistiken alles nicht aussagen. © imago/Science Photo Library/Gary Waters
Ein Hinweis von Katharina Schüller · 18.12.2020
Audio herunterladen
Seit Corona stehen Statistiken hoch im Kurs. Wer sie liest, fühlt sich bestens orientiert. Aber das kann trügerisch sein, warnt die Statistikerin Katharina Schüller: Nicht selten zeichnen Statistiken ein unzureichendes Bild der Wirklichkeit.
Der attraktivste Job der nächsten zehn Jahre wird der von Statistikern sein. Das hat Hal Varian, der Chefökonom von Google, im Jahr 2009 gesagt. Ausgerechnet Corona hat die Statistik nun ins Rampenlicht geholt. Unzählige Analysen, Kurven und Kennziffern sollen die Pandemie erklären und politische Maßnahmen begründen.
Das gelingt mehr oder weniger gut.
Viele Analysen vermitteln den Eindruck, man wisse genau, wo wir gerade in der Pandemie stehen und wie sie sich entwickelt. Aber unser Wissen hat in weiten Teilen bestenfalls den Charakter von Leitplanken – es grenzt ab, wo unser Nicht-Wissen beginnt, ist aber keinesfalls so präzise, wie es die exakt verlaufenden Kurven glauben lassen.

Daten und ihre Bedeutung – nicht dasselbe

Nicht-Wissen macht Angst. Deshalb sind möglichst genaue, aktuelle und belastbare Informationen gerade in einer Krisensituation sehr verständliche Wünsche. Man befriedigt sie nicht, indem man schlechte Daten auf tausend Arten analysiert und visualisiert – es heißt ja so schön, selbst Müll sieht gut aus, wenn er bunt ist.
Selbst für Experten ist es herausfordernd, aus der Vielzahl teils widersprüchlicher und fehlerbehafteter Informationen ein halbwegs klares Bild der Lage zu erkennen. Denn oft wird nicht sauber unterschieden, was in den Daten selbst steckt und was durch Interpretation hinzugefügt wird: Daten und die Bedeutung von Daten sind nicht dasselbe.

Die Herausforderungen beim Messen

Um sich dieser Herausforderung anzunähern, sind zwei Fragen von großer Bedeutung: Erstens: Messen wir richtig? Zweitens: Messen wir das Richtige?
Da geht es einerseits um die Nutzbarkeit der Daten, die von der Qualität der Messung abhängt. Sind die Daten repräsentativ und unverzerrt? Wie wird mit offensichtlichen Messproblemen umgegangen?

Mehr Daten bedeuten nicht automatisch mehr Wissen

Andererseits stellt sich die Frage nach der Relevanz. Nicht alle Daten, die verfügbar sind, sind auch relevant, und nicht alles Relevante wird gemessen. Wir erheben zwar täglich die Anzahl positiver Coronatests, wissen aber bis heute nicht, wie viele Menschen in Deutschland infolge der Kurzarbeit unter die Armutsgrenze gerutscht sind.
Und weil man nur das steuern kann, was man misst, gibt es zahlreiche "blinde Flecken" auf der Landkarte der Pandemie und ihrer Folgen.
Mehr Daten bedeuten eben nicht automatisch mehr Wissen. Wer durch eine unbekannte Landschaft navigiert, dem hilft keine Landkarte, die an manchen Orten jeden Grashalm abbildet und an anderen kilometerlange weiße Flecken aufweist. Stattdessen wäre eine etwas gröbere Karte nützlicher, solange sie Straßen und Ortschaften vollständig und maßstabsgetreu abbildet.

Die Fähigkeit unter Unsicherheit zu entscheiden

Umgang mit Unsicherheit heißt zudem nicht, dass man Unsicherheit komplett beseitigen muss. Oft ist es schon viel wert, zu wissen, was man weiß und wo noch Wissenslücken bestehen.
Genau dort beginnt Eigenverantwortung: Die Fähigkeit und die Bereitschaft, unter Unsicherheit zu entscheiden. Das erfordert Mut, insbesondere den Mut, Fehler zu machen.
Manchmal müssen Entscheidungen auf Basis schlechter Daten getroffen werden, weil keine Zeit ist, auf bessere zu warten. Das entschuldigt nicht die Versäumnisse der letzten Monate, in denen sich die Datenlage nur wenig verbessert hat.

Resilienter gegenüber den Krisen der Zukunft

Doch wer solche Entscheidungen im Nachhinein als falsch anprangert, macht es sich zu leicht. Entscheidungen müssen im Lichte dessen beurteilt werden, was zum Zeitpunkt der Entscheidung bekannt war.
Nur so können wir zu einer Fehlerkultur gelangen, die uns resilienter macht gegenüber zukünftigen Krisensituationen.

Katharina Schüller ist Statistikerin und Gründerin von STAT-UP, einer Beratungsfirma für Statistik und Data Science. Sie ist im Vorstand der deutschen statistischen Gesllschaft und gehört seit 2018 zum "Unstatistik-Team", das sich kritisch mit veröffentlichten Statistiken und kursierenden Zahlen beschäftigt.

© E&A Fotografie/Tanja Smith
Mehr zum Thema