③ Daten auswerten Klasse 9

Daten zu speichern ist nur der Anfang. Spannend wird es, wenn wir aus ihnen Informationen gewinnen: Wie viel lesen die Klassen? Welche Bücher sind beliebt? Werden es mehr oder weniger Ausleihen?

Kennzahlen

Kennzahl	Bedeutung	SQL
Anzahl	Wie viele?	COUNT(*)
Summe	Wie viel insgesamt?	SUM(seiten)
Mittelwert	Durchschnitt	AVG(seiten)
Minimum / Maximum	kleinster / größter Wert	MIN(jahr), MAX(jahr)
Median	der mittlere Wert, wenn man alle sortiert	(in Tabellenkalkulation: MEDIAN)

Mittelwert oder Median?

Taschengeld in einer Gruppe: 10 €, 12 €, 15 €, 15 €, 200 €. Der Mittelwert ist 50,40 €, der Median 15 €. Ein einzelner Ausreißer verzerrt den Mittelwert stark.

Gruppieren heißt, Kennzahlen pro Gruppe zu berechnen, z. B. Ausleihen pro Klasse (→ GROUP BY in SQL).

Daten visualisieren

Diagramm	geeignet für	Beispiel
Balkendiagramm	Kategorien vergleichen	Ausleihen pro Klasse
Liniendiagramm	Entwicklung über die Zeit	Ausleihen pro Monat
Kreisdiagramm	Anteile eines Ganzen (wenige Kategorien!)	Anteil der Genres am Bestand
Streudiagramm	Zusammenhang zweier Größen	Seitenzahl ↔ Ausleihdauer

Diagramme können täuschen

Eine y-Achse, die nicht bei 0 beginnt, lässt kleine Unterschiede riesig wirken. Prüfe bei jedem Diagramm Achsen, Einheiten und Quelle.

Korrelation ist nicht Kausalität

Die Bibliothek stellt fest: Klassen mit mehr Ausleihen haben bessere Deutschnoten. Machen Bücher bessere Noten? Vielleicht. Vielleicht haben diese Klassen aber auch eine Lehrkraft, die Lesen fördert und gut unterrichtet.

Merke

Daten zeigen, dass zwei Dinge gemeinsam auftreten (Korrelation). Ob das eine das andere verursacht (Kausalität), lässt sich daraus allein nicht ablesen.

Vorhersagen

Aus vergangenen Daten lassen sich Vorhersagen ableiten: Im September werden viele Bücher ausgeliehen, also bestellen wir im August nach. Wie Computer solche Muster selbstständig finden, lernst du im Kapitel Maschinelles Lernen.

Datenquellen beurteilen Lk

Auswertungen sind nur so gut wie die Daten. Prüfe auf Bias (Verzerrung):

• Selbstauskünfte: Geben Menschen ehrlich an, wie viel sie lesen oder am Handy sind?
• Repräsentativität: Wurden nur die befragt, die ohnehin in die Bibliothek kommen?
• Fehlende Gruppen: Wer taucht in den Daten gar nicht auf?
• Urheber: Wer hat die Daten erhoben, und mit welchem Interesse?

Aufgabe

Erhebt in eurer Klasse anonym, wie viele Bücher jede:r im letzten Jahr gelesen hat. Berechnet Mittelwert und Median, erstellt ein passendes Diagramm und diskutiert: Ist das Ergebnis repräsentativ für die ganze Schule?