Weiterbildung Statistik

Statistik ist eine Fachdisziplin, die bei weniger zahlenverliebten Menschen nicht so beliebt ist. So ist auch die Begeisterung, hierfür eine Weiterbildung zu machen, oft gedämpft. Es lohnt sich aber, diese Haltung zu überdenken. Der Ruf, eine trockene und langweilige Disziplin zu sein, ist ungerecht. Sie kommt natürlich oft von denen, die die Materie gar nicht kennen. Auch hat sich die Didaktik in der Weiterbildung entwickelt, man kann Statistik heute sehr ansprechend vermitteln. Außerdem gibt es keine Berufssparte, die auf Erkenntnisse der Statistik verzichten kann. Dies spricht sehr für eine Weiterbildung.

Die historische Entwicklung der Statistik

Die Wichtigkeit von Statistik ist in der Wortherkunft erkennbar. So deutet das lateinische Wort statisticum, den Staat betreffend, auf die frühen Funktionen hin. In Deutschland stand 1749 Gottfried Achenwall für die Anfänge der "Lehre von den Daten über den Staat". Seit dem 19. Jahrhundert verwendete John Sinclair Statistik in der heutigen Bedeutung, nämlich für Sammeln und folgendem Auswerten von Daten. Auch aus diesen geschichtlichen Ursprüngen resultiert die noch heute bestehende Aufteilung in induktive (schließende), deskriptive (beschreibende) und explorative analytische Statistik, auch Grundlagen jeder Weiterbildung.

Die induktive Statistik leitet aus geeigneten Stichproben Informationen über die Gesamtmenge ab. Hierfür ist grundlegend die Wahrscheinlichkeitstheorie, geeignete Test- und Schätzverfahren müssen je nach Gebiet, Fragestellung und Kontext entwickelt werden. Deskriptive Verfahren der Statistik fassen vorliegendes Datenmaterial zusammen, bereiten es auf und beschreiben es charakteristisch. Hier spielt die Darstellung auch eine wichtige Rolle: Quantitative Inhalte werden zur besseren Anschauung grafisch oder in Tabellen lesbarer und anschaulicher gemacht.

Explorative Statistik ist neuester der drei großen Teilbereiche. Sie gewinnt die relevanten Antworten aus den Daten. Angesichts der riesigen Datenmengen, die ihre Informationen ja nicht sofort preisgeben, bekommt dieses auch als Data Mining bezeichnete Verfahren große Bedeutung.

Statistik und statistisches Arbeiten

Statistik bezieht ihre Kraft und Relevanz aus der Mathematik, erfordert aber viel mehr kreatives Denken und präzises und komplexes Arbeiten, als man gemeinhin glaubt. Statistisches Arbeiten fußt, stark verkürzt dargestellt, auf 5 Schritten. Diese folgen nicht immer exakt aufeinander, sondern werden je nach Prozess manchmal auch zirkulär bei neuen Zwischenergebnissen immer wieder durchgeführt.

• Der erste Schritt ist die Planung, bei der die Forschungsfrage definiert, also die Zielstellung der Untersuchung klar definiert werden muss.
• Die Erhebung der Daten ist der folgende zweite Schritt. Dies geschieht etwa durch selbst generierte Umfragen, man kann aber auch auf bestehende Daten zurückgreifen, wenn sie zum Forschungsdesign passen.
• Der dritte Schritt der Aufbereitung prüft nun die Plausibilität und spürt auch eventuelle Mess- und Methodenfehler auf. Diese werden dann, wenn möglich, bereinigt bzw. es erfolgt, zurück zu Schritt 1, eine neue und stimmigere Fragestellung.
• Wenn die Aufbereitung dies zulässt, gehen die Daten im vierten Schritt in die Analyse. Hier ist das Arbeiten ohne geeignete, oft speziell geschriebene Software und profunde IT-Kenntnisse nicht mehr denkbar.
• Der abschließende fünfte Schritt, die Interpretation, ist komplex. Im letzten Schritt soll ja vormals reine Quantität in Qualität gewandelt werden. Praktisch heißt dies, dass aus Zahlen durch sprachliche und bildliche Mittel eine kommunizierbare Erkenntnis transportiert werden kann.

Die Auswahl einer Weiterbildung richtet sich nach Kenntnisstand und nach Sachgebiet, in dem man arbeitet. Gerade mit Kenntnissen in Statistik kann man sein persönliches Portfolio sehr aussagekräftig bereichern. Suchen Sie nach einer Weiterbildung in Statistik, dann werden Sie hier fündig.