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Die Autoren schreiben: " Insgesamt scheinen wir mit unserer Diskussion über die Rolle, die Daten und Statistiken in der COVID-19-Pandemie gespielt haben und weiterhin in anderen Krisen spielen, einen Nerv in der Statistik-Community getroffen zu haben. Wir versuchen nicht, alle in den Kommentaren erwähnten Punkte anzusprechen, sondern konzentrieren uns auf einige der Hauptthemen, die von mehreren Diskussionsteilnehmern angesprochen wurden."
Eine Pandemie stellt die Entscheidungsfindung vor besondere Herausforderungen, da Entscheidungen kontinuierlich an sich schnell ändernde Beweise und verfügbare Daten angepasst werden müssen. Welche Gegenmaßnahmen sind zum Beispiel in einem bestimmten Stadium der Pandemie angemessen? Wie lässt sich die Schwere der Pandemie messen? Wie wirkt sich die Impfung in der Bevölkerung aus und welche Gruppen sollten zuerst geimpft werden? Der Prozess der Entscheidungsfindung beginnt mit der Datenerhebung und -modellierung und setzt sich bis zur Verbreitung der Ergebnisse und den anschließend getroffenen Entscheidungen fort. Das Ziel dieser Arbeit ist es, einen Überblick über diesen Prozess zu geben und Empfehlungen für die verschiedenen Schritte aus statistischer Sicht zu geben. Insbesondere diskutieren wir eine Reihe von Modellierungstechniken, darunter mathematische, statistische und entscheidungsanalytische Modelle sowie deren Anwendungen im COVID-19-Kontext. Mit dieser Übersicht möchten wir das Verständnis für die Ziele dieser Modellierungsansätze und die spezifischen Datenanforderungen fördern, die für die Interpretation der Ergebnisse und für erfolgreiche interdisziplinäre Kooperationen unerlässlich sind. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Rolle, die Daten in diesen verschiedenen Modellen spielen, und wir beziehen in die Diskussion die Bedeutung statistischer Grundkenntnisse und einer effektiven Verbreitung und Kommunikation von Erkenntnissen ein.
Demokratie lebt von Argumenten, die auf nachweisbaren Fakten basieren. Lebendige Demokratien brauchen gut informierte Bürger, die relevante gesellschaftliche Fragen verstehen, diskutieren und sich in öffentliche Entscheidungsprozesse einbringen können. Dieser Aufsatz stellt in Erweiterung von Statistical Literacy eine Teildisziplin vor, die wir Zivilstatistik nennen. Zivilstatistik konzentriert sich auf das Verstehen statistischer Informationen über die Gesellschaft, wie sie von den Medien, Statistikämtern und anderen Statistikanbietern bereitgestellt werden. Die Herausforderung, Menschen zu befähigen, Sinn aus diesen Daten zu erschließen, richtet sich gleichermaßen an Bildungseinrichtungen (Schulen und Hochschulen) wie auch an Medien und Statistikanbieter. Im vorliegenden Aufsatz beschreiben wir die spezifischen Charakteristika von Zivilstatistik und begründen die Notwendigkeit dieser Teildisziplin, die im Schnittfeld von Statistik, Gesellschaftswissenschaften und – wegen ihres Bildungsauftrages – Erziehungswissenschaften liegt. Wir beschreiben ein Rahmenkonzept für Kompetenzen im Bereich Zivilstatistik und weisen auf reichhaltiges, frei verfügbares Lehr- und Lernmaterial hin, das im Rahmen einer europäischen Zusammenarbeit von sechs Hochschulen im Projekt ProCivicStat erarbeitet wurde. Aus unseren Analysen ergeben sich curriculare und bildungspolitische Empfehlungen, die diesen Aufsatz abschließen.
Um Menschen auf den Umgang mit Gefahren, Krankheiten und Katastrophen vorzubereiten, muss ihnen Statistik vermittelt werden, und zwar idealerweise durch gute Darstellungsformate dynamisch. Diese Dynamiken in einfache Kommunikation zu übersetzen, ist das, was Regierungen von Wissenschaftlern brauchen.
Kompetenzmessungen im Bereich der statistischen Grundbildung haben gezeigt, dass Lernerfolge durch hierarchische Modelle beschrieben werden können. Empirische Studien, die sich auf mögliche Einflussfaktoren konzentrieren, sind jedoch rar. In dieser Arbeit analysieren wir die Leistungen der Schülerinnen und Schüler in Bezug auf die Kompetenz unter Verwendung von Modellen und Darstellungen in statistischen Kontexten, ein Kernelement statistischer Grundbildung. Wir untersuchen weiter, inwieweit mehrere Lernervariablen wie Leseverständnis und allgemeine kognitive Fähigkeiten mit dieser Kompetenz zusammenhängen. Dazu wurden 503 deutsche Achtklässler mit einem entsprechenden Kompetenzmaß und standardisierten psychometrischen Tests zum Leseverständnis und zu allgemeinen kognitiven Fähigkeiten untersucht. In die Analyse flossen zusätzliche Informationen über Noten in Mathematik und den sozioökonomischen Status ein. Die Ergebnisse weisen auf die Kompetenz der Studierenden hin, Modelle und Repräsentationen in statistischen Kontexten zu verwendenist innerhalb unserer Stichprobe relativ homogen und zeigt hohe Lösungsquoten bei grundlegenden Aufgaben und wenig Erfolg bei den schwierigsten Aufgaben. Multilevel-Regressionen deuten darauf hin, dass diese Kompetenz eher mit allgemeinen kognitiven Fähigkeiten, aber weniger mit dem Leseverständnis zusammenhängt. Implikationen werden im Hinblick auf die theoretische und praktische Ebene diskutiert.