Grüne fahren SUV und Joggen macht unsterblich Buchzusammenfassung - das Wichtigste aus Grüne fahren SUV und Joggen macht unsterblich

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Zusammenfassung von Grüne fahren SUV und Joggen macht unsterblich

Name: Grüne fahren SUV und Joggen macht unsterblich
Rating: 4.4 (347 reviews)
Author: Thomas Bauer, Gerd Gigerenzer, Walter Krämer, Katharina Schüller

Thomas Bauer Gerd Gigerenzer Walter Krämer Katharina Schüller

Über Risiken und Nebenwirkungen der Unstatistik

4.4 (347 Bewertungen)

23 Min.

Kurz zusammengefasst

Grüne fahren SUV und Joggen macht unsterblich ist ein Buch von Thomas Bauer, Gerd Gigerenzer, Walter Krämer und Katharina Schüller. Es hinterfragt gängige Klischees und vermittelt Erkenntnisse, um kritisch über Umweltfragen nachzudenken und ein gesundes Leben zu führen.

Themen

Allgemeinwissen Deutsche Politik Mathematik Demokratie

Inhaltsübersicht

Grüne fahren SUV und Joggen macht unsterblich
in 7 Kernaussagen verstehen

Audio & Text in der Blinkist App

Kernaussage 1 von 7

Was drin ist für dich: Ein Pfad durch den Zahlendschungel

Frage: Wie viele Talkshow-Gäste im öffentlich-rechtlichen Fernsehen braucht man, um eine Infografik zu erklären? Antwort: Gar keine, denn wahrscheinlich versteht sie eh keiner. Du weißt vielleicht, worauf ich anspiele: die Talkshow im ZDF, bei der Markus Lanz eine Grafik zur Covid-Impfung vorstellte, die er aber dummerweise weder korrekt interpretieren, geschweige denn erklären konnte. Genauso wenig wie seine Gäste. Auf besagter Grafik sah es so aus, als sei die Covid-Impfung viel weniger wirksam, als zuvor behauptet. Lanz' Kommentar dazu: „Da geht's mir kalt den Rücken runter.“

Dieser peinliche Vorfall sollte uns zu denken geben, denn er zeigt nicht nur, dass Markus Lanz nicht so gut in Mathe ist. Viel entscheidender: Er zeigt, dass wir in Deutschland allgemein ein Problem mit Zahlen haben. Und das führt zu einem Problem für die Demokratie: Denn nur, wer versteht, was eigentlich los ist, kann auch die richtigen Entscheidungen treffen. Tauchen wir also ein in die Welt der aktuellen und verwirrenden Zahlen, Prozentsätze und Koordinatensysteme und schaffen ein wenig Klarheit!

Von der einzigen absoluten Gewissheit

Eines nicht so schönen Tages entschied sich ein Mann aus Ohio – nennen wir ihn John – einen HIV-Test zu machen. In der Broschüre zum Test las er, ein positives Testergebnis bedeute, dass man infiziert sei, und zwar ein Leben lang. Zu Johns Entsetzen fiel sein Test tatsächlich positiv aus. Innerhalb weniger Tage verlor John daraufhin seinen Job, sein Haus und beinahe auch noch seine Frau und sein Leben. Doch just an dem Tag, an dem er Suizid begehen wollte, erreichte ihn gerade noch rechtzeitig eine Nachricht, die sein Leben rettete: Das HIV-Testergebnis sei falsch-positiv gewesen und er somit doch nicht infiziert.

John war offensichtlich absolut sicher, dass sein Testergebnis korrekt war. Dabei existiert so etwas wie absolute Gewissheit in den empirischen Wissenschaften, wie etwa der Medizin, Soziologie oder Psychologie, gar nicht. Das ist das erste Grundprinzip des statistischen Denkens und die einzige Gewissheit.

Dennoch sind viele Menschen überrascht, wenn sich herausstellt, dass eine Covid-Impfung oder ein HIV-Testergebnis nicht hundertprozentig sicher sind. Schuld daran sind auch jene Institutionen, Medien und Unternehmen, die Daten und Schlussfolgerungen immer wieder als gesichertes, objektives Wissen darstellen. Im Fall des Mannes aus Ohio war es das Illinois Department of Health. Es hätte in seiner Broschüre schreiben müssen, dass ein positives Testergebnis mitunter auch falsch sein kann.

Du kannst dir also merken: Immer wenn irgendetwas absolut sicher erscheint, liegt wahrscheinlich irgendwo ein Fehler vor. Und Fehlerquellen gibt es viele.

Empirische Wissenschaft funktioniert im Wesentlichen so: Forschende formulieren eine Frage zu einem bestimmten Problem in unserer Welt. Den betreffenden Teil der Welt stellen sie in einem Modell dar und bestimmen dann, welche Daten sie wie erheben sollen, um ihre Frage zu beantworten. Anschließend sammeln sie diese Daten, werten sie aus, stellen sie dar und interpretieren sie. Und an jedem einzelnen Punkt in diesem Prozess können sie Fehler machen oder sogar bewusst täuschen. Auf einige dieser Fehler und Verfälschungen wollen wir im Folgenden genauer eingehen. Beginnen wir also mit der ersten Fehlerquelle: dem Modell.

Weshalb Wissenschaft oft auf mehreren Augen blind ist und wie man Verschwörungen heraufbeschwört.

Jedes Modell ist eine Vereinfachung. Manchmal ist den Forschenden aber gar nicht bewusst, welche Aspekte sie vernachlässigen. Dann spricht man von blinden Flecken. Ein Beispiel: Als Auswirkungen der Covid-Pandemie wurden vor allem Sterbefallzahlen, Arbeitslosenzahlen, das Bruttoinlandsprodukt und Ähnliches gemessen. Ein blinder Fleck ist hier der Einfluss der Pandemie auf die Psyche der Menschen. Um diesen zu messen, hätte man beispielsweise die Anrufe bei der Telefonseelsorge zählen und auswerten können. Für den Kanton Zürich etwa hätte sich dann ergeben, dass die Zahl der suizidalen Anrufer in der zweiten Jahreshälfte 2020 um ein Drittel angestiegen ist. Nicht gerade wenig, oder?

Doch manchmal sind die erhobenen Daten nicht nur unvollständig, sondern schlichtweg ungeeignet. In der Corona-Krise war immer wieder zu hören, die Überlastung der Krankenhäuser sei nicht auf die Pandemie zurückzuführen, sondern auf den jahrzehntelang andauernden Sparkurs der Bundesregierung. Der Beweis dafür sei die stetig sinkende Zahl der Krankenhäuser. Ob es tatsächlich eine Unterversorgung aufgrund von Sparmaßnahmen gibt, sei einmal dahingestellt. Die bloße Anzahl der Krankenhäuser ist dafür jedenfalls kein guter Indikator. Häufig werden Krankenhäuser zusammengelegt. Dann nimmt die Zahl der Kliniken zwar ab, die Zahl der Betten bleibt aber konstant. Doch auch die Betten allein sagen wenig aus, entscheidender ist das medizinische Personal. Schaut man sich nun die Entwicklung der Patientenzahlen und die der Ärztezahlen an, so sieht man, dass seit der Jahrtausendwende immer mehr Ärzte für immer weniger Patienten zuständig sind.

Wie man Krankheiten erfindet und Äpfel mit Birnen vergleicht.

Schauen wir uns dazu die Zahl der Covid-Fälle in Deutschland an. Anfangs wurden vor allem Menschen mit Symptomen getestet. Dabei werden infizierte Personen ohne Symptome natürlich nicht erfasst. Später wurden dann zunehmend auch Menschen ohne Symptome getestet. Du erinnerst dich: Das war die Phase, in der man ein negatives Testergebnis brauchte, um zum Hot-Yoga zu gehen oder in den Töpferkurs. Die Zahl der bestätigten Fälle stieg durch die vermehrten Tests erheblich. Hinzu kamen weitere Faktoren wie die variierende Qualität der Tests oder dass die Gesundheitsämter Fälle teilweise verzögert meldeten. Solche verzerrten Ausgangsdaten führen natürlich zu verzerrten Kennzahlen.

Um die Aussagekraft von Zahlen einschätzen zu können, sollte man also die Erhebungsmethoden kennen. Dazu gehören auch Definitionen und Grenzwerte. Im Zusammenhang mit Covid ist beispielsweise entscheidend, ab welcher Viruslast man überhaupt als infiziert gezählt wird und ob dieser Grenzwert im Pandemieverlauf angepasst wurde. Hier kommt auch der jeweilige Ort der Erhebung ins Spiel.

Wie man aus unspektakulären Zahlen erstaunliche Ergebnisse zaubert.

„Über 34.000 Tonnen – Bauern spritzen immer mehr Pflanzengift“, titelte die Berliner Zeitung 2017. Klingt alarmierend, oder? Und das soll es auch. Denn je reißerischer der Titel, desto mehr Neugier ruft er hervor und desto besser verkauft er sich.

Tatsächlich variiert die Zahl der jährlich verkauften Pflanzengifte zwischen dreißigtausend und fünfunddreißigtausend Tonnen. Das liegt vor allem an den schwankenden Preisen und an den sich ändernden Witterungsbedingungen. Vergleicht man nun die Menge der verkauften Pflanzengifte aus den Jahren 2009 und 2014, so ergibt sich ein steigender Trend – von rund dreißigtausend auf rund vierunddreißigtausend Tonnen. Schaut man sich jedoch das Jahr 2008 im Vergleich zu 2014 an, ergibt sich ein negativer Trend. Man braucht also nur den passenden Ausschnitt aus einer schwankenden Zeitreihe geschickt auswählen, damit aus unspektakulären Zahlen ein beachtenswerter Trend wird. Trick siebzehn.

Wie man mit Zahlen unnötig Angst schürt oder falsches Vertrauen weckt.

Stell dir vor, du fühlst dich seit Wochen niedergeschlagen und deine Ärztin bietet dir ein Antidepressivum an. Allerdings, so die Ärztin, bekämst du durch die Einnahme mit einer dreißig- bis fünfzigprozentigen Wahrscheinlichkeit ein „sexuelles Problem“. Was genau heißt das jetzt? Was ist mit dieser Wahrscheinlichkeitsangabe gemeint?

Diese Frage haben der Autor Gerd Gigerenzer und die Psychologin Mirta Galesic 2012 circa achtzig Personen im Alter von 60 bis 77 Jahren gestellt. Ein Drittel der Befragten meinte, die Aussage bedeute, dass dreißig bis fünfzig Prozent der Behandelten ein sexuelles Problem bekämen. Ein weiteres Drittel verstand es so, dass die Behandelten bei dreißig bis fünfzig Prozent aller sexuellen Begegnungen ein Problem bekämen. Das letzte Drittel wiederum dachte, dass man Sex allgemein als dreißig bis fünfzig Prozent weniger angenehm empfände. Richtig lag hier das erste Drittel.

Wie man aus absolut kleinen Zahlen relativ große Missverständnisse produziert.

Und damit wären wir zurück bei Markus Lanz: Die Grafik, die Lanz damals vorstellte, zeigte unter anderem, dass 91 Prozent der Über-60-Jährigen geimpft waren. Von den Infizierten aus dieser Altersgruppe hatten sich 60 Prozent trotz Impfung infiziert. Lanz meinte nun, das bedeute, die Impfung sei viel weniger wirksam als gedacht. Er beging den Fehler, die Grundrate nicht zu beachten. 60 Prozent heißt in diesem Fall nicht: 60 Prozent der Geimpften infiziert sich. Vielmehr heißt es, 60 Prozent aller infizierten Menschen war geimpft. Na, alles klar? Nein?

Dann noch mal von vorn: Nehmen wir 100 Menschen. Von denen sind 91 geimpft und 9 nicht geimpft. Wie viele der 100 Personen sich infizieren, darüber macht die Grafik keine Aussage. Aber gehen wir einmal davon aus, es infizieren sich 10 Menschen insgesamt, dann sind, das zeigt die Grafik, 60 Prozent davon geimpft, also 6 Personen. 4 Personen sind demzufolge nicht geimpft. 6 Infizierte unter 91 geimpften Menschen – das sind 6,6 Prozent. 4 Infizierte von 9 Ungeimpften – das sind 44 Prozent. So wird deutlich, dass die Impfung durchaus wirksam ist. Wenn dir jetzt der Kopf schwirrt, stopp den Blink gerne an dieser Stelle und schau dir die Zahlen noch einmal in Ruhe in der Textversion an. Ansonsten geht’s jetzt weiter:

Wie man mit falschen Testergebnissen richtig viel Schaden anrichten kann.

Um die Qualität von Früherkennungsmaßnahmen oder auch von Tests zu bewerten, wird übrigens meistens die Trefferrate genannt, manchmal auch noch die Falschalarmrate. Die Trefferrate sagt aus, wie viele erkrankte Personen durch einen Test erkannt werden. Damit ist sie allein ziemlich unbrauchbar. Ich kann mir auch einfach eintausend Leute vornehmen und allen sagen, dass sie Genitalherpes hätten. Damit hätte ich garantiert jede tatsächlich erkrankte Person aus dieser Gruppe erfasst. Meine Trefferrate läge dann also bei hundert Prozent. Allerdings wäre meine Falschalarmrate oder auch Falsch-positiv-Rate bei diesem Vorgehen enorm hoch. Diese sagt aus, wie viele Leute positiv getestet werden, obwohl sie gar nicht erkrankt sind.

In einigen Gebrauchsanweisungen für HIV-Screening-Tests wird eine Falschalarmrate von 0,2 Prozent angegeben. Das heißt: Von allen gesunden Menschen, die den Test machen, bekommt 0,2 Prozent dennoch ein positives Testergebnis. Aber was genau heißt das für jemanden, der positiv getestet wurde? Wie zum Beispiel für John aus unserem ersten Abschnitt? Oder anders gefragt: Wie wahrscheinlich ist es, dass John tatsächlich infiziert ist?

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Kernaussagen in Grüne fahren SUV und Joggen macht unsterblich

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Worum geht es in Grüne fahren SUV und Joggen macht unsterblich?

Die Corona-Krise hat einmal mehr gezeigt, dass viele Menschen nicht richtig mit Zahlen und Statistiken umgehen können. Dieser allgemeine Zahlenanalphabetismus kann gravierende und unerwartete Folgen haben, unter anderem für die Gesundheit und die Demokratie. Zum Glück gibt es das Autorenteam Bauer, Gigerenzer, Krämer und Schüller. In Grüne fahren SUV und Joggen macht unsterblich (2022) erklären sie anhand zahlreicher aktueller Beispiele, wie du Risiken und Wahrscheinlichkeiten korrekt einschätzt.

Wer Grüne fahren SUV und Joggen macht unsterblich lesen sollte

Mathe-Muffel und Zahlen-Allergiker
Alle, die endlich verstehen wollen, was genau Mortalitätsraten, Trefferquoten und Falschalarm-Verhältnisse aussagen
Mündige Bürger und Bürgerinnen, die sich nicht an der Nase herumführen lassen wollen

Über den Autor

Thomas Bauer ist Professor für Empirische Wirtschaftsforschung an der Ruhr-Universität Bochum.

Der Psychologe Gerd Gigerenzer arbeitet als Direktor des Harding-Zentrums für Risikokompetenz in Potsdam sowie am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung in Berlin.

Walter Krämer ist Professor für Wirtschafts- und Sozialstatistik an der Technischen Universität Dortmund. Gemeinsam mit Gigerenzer und Bauer verfasste er bereits zwei Bücher über Statistik.

Für ihr drittes Buch haben sich die drei Herren mit der Big-Data-Expertin Katharina Schüller zusammengetan. Sie ist Geschäftsführerin und Gründerin von STAT-UP, einem Anbieter für Statistische Beratung und Data Science.

Kategorien mit Grüne fahren SUV und Joggen macht unsterblich

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❤️ für Blinkist️️️

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Ich bin begeistert. Ich liebe Bücher aber durch zwei kleine Kinder komme ich einfach nicht zum Lesen. Und ja, viele Bücher haben viel bla bla und die Quintessenz ist eigentlich ein Bruchteil.

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Ekaterina S.

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Nils S.

Einer der besten, bequemsten und sinnvollsten Apps die auf ein Handy gehören. Jeden morgen 15-20 Minuten für die eigene Weiterbildung/Entwicklung oder Wissen.

Julia P.

Viele tolle Bücher, auf deren Kernaussagen reduziert- präzise und ansprechend zusammengefasst. Endlich habe ich das Gefühl, Zeit für Bücher zu finden, für die ich sonst keine Zeit habe.