Stochastisches Denken als Voraussetzung für statistisches Handeln

Übersicht über die Stochastik 33
• die entscheidenden Fragestellungen zu formulieren,
• den Problemen einer möglichst optimalen Datengewinnung nachzugehen,
• den konkreten Ansatz zur Gewinnung der Daten zu formulieren,
• die Daten zunächst graphisch und dann ohne oder mit Modell zu analysieren,
• die Resultate übersichtlich zusammenzustellen,
• die Resultate zu interpretieren, mit kritischen Details und Entscheidungen,
sowie
• übereinstimmende unabhängige Befunde zusammenzufassen (Meta-Analyse
genannt).
Mankannauchdrei Phasen und einige Stufen der Problemlösung unterscheiden.
(1) Die Studienplanung mit den Themen:
• Fragestellung und erstrebte Information,
• Entwicklung alternativer Vorgehensweisen,
• Bewertung dieser Ansätze unter Beachtung der Kosten, des Nutzens
und der erforderlichen Aussagen-Sicherheit,
• Entscheidung und Auswahl der Vorgehensweise.
(2) Die Datengewinnung, Meßverfahren, Kontrollen; Erfassung und Speicherung
der Daten.
(3) Die Datenanalyse
• Statistische Analyse mit den erzielten Befunden,
• Bewertung der Sicherheit der Aussagen,
• Erstellung eines Berichts über die Studie,
• Praktische Konsequenzen der Studienresultate.
Im allgemeinen stehen uns hierfür sogenannte offene Grundgesamtheiten in der
Zeit zur Verfügung. In der Praxis wird eine abgeschlossene Grundgesamtheit
mit festen Parametern postuliert. Auf diese fiktive Grundgesamtheit –man
hofft, sie sei repräsentativ für die offene Grundgesamtheit – beziehen sich dann
alle Schlüsse, die die Zufallsstichprobe(n) gestatten, wobei angenommen wird,
mögliche Auswahl- oder Selektionseffekte seien zu vernachlässigen.
Die genannten Ziele, Phasen und Schritte im Ansatz zu kennen und mit einem
Grundwissen über einfache statistische Begriffe, Konzepte und Verfahren zu