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# Einleitung {.unnumbered}

```{r}
#| echo: false
#| include: false

source("_common.R")
```

Sicher freuen Sie sich schon auf "Statistik: Aufbau", und ich glaube, Sie haben allen
Grund dazu. Manche freuen sich weniger -- was ja auch normal und ok ist. Wieder andere,
denken lieber daran, wie das Leben so sein wird, wenn Sie "Statistik: Aufbau" hinter sich
haben. Ihnen allen will ich zur Seite stehen, damit Sie aus dem Modul das für sich Beste
rausholen. Diejenigen, die in der Statistik ein mächtiges Tool entdecken, will ich ein
tiefergehendes Verständnis ermöglichen. Denen, die die Statistik einfach gut absolvieren
wollen, soll das Wichtigste vermittelt werden und die mit Graus auf das Modul schauen,
soll das Grauen genommen und etwas Greifbares und Handhabbares angeboten werden, das sich
-- mit zumutbaren Investitionen -- lösen lässt. Hier in der Einleitung schreibe ich Ihnen,
was ich über den Sinn, die Mächtigkeit und die möglichen Ursachen für das Unbehagen
denke.\
\noindent Liebe Grüsse\
Benjamin Fretwurst

## Was bringt uns Statistik

Statistik ermöglicht es, eine Unmenge an Beobachtungen in Beziehung zueinander zu setzen.
Die Art dieser Beziehungen wird aus der Alltagswahrnehmung abgeleitet und durch
Formulierung wissenschaftlicher Hypothesen konkretisiert.

Wenn wir zum Beispiel davon sprechen, dass die Leute einfach nur das wichtig finden, was
Ihnen die Medien vorgeben, dann wird damit ein Zusammenhang formuliert. Etwas konkreter
würde ein KW-ler sagen: Die Menschen lernen aus der Thematisierung in den Medien, was
wichtige Themen sind. Und weil das eine Theorie ist, bekommt sie auch noch einen Namen:
"Agenda-Setting" (AS).

Gegen den AS könnte man einwenden: "Das gilt nicht immer. Die Leute kriegen schon mit,
wenn die Preise steigen -- dazu brauchen sie nicht die Medien." Der AS gilt also nicht für
alle Themen, sondern nur für solche, die die Leute nicht am eigenen Leib erfahren können.
Es wird also in 'obtrusive' und 'nonobtrusive Issues' unterschieden. Jetzt haben wir einen
Zusammenhang formuliert, der zusätzlich Randbedingungen enthält. Abgesehen von der Theorie
könnte man die Forschungsfrage stellen, ob AS in gleichem Masse für Gebildetere und
weniger Gebildete gilt. In der Alltagsbeobachtung wird es jetzt schon kompliziert, da wir
diese Randbedingungen schwerlich alle gleichzeitig gegeneinander halten können. Selbst
wenn wir den Bildungsstand mitbeobachten können, ist das nicht mit der vollen
Differenziertheit möglich. Die wissenschaftliche Datenerhebung dient der Aufzeichnung
vieler unabhängiger Beobachtungen. Multivariate Statistik ermöglicht es uns, diese
Beobachtungen so zueinander in Beziehung zu setzen, dass wir am Ende einfache Kennwerte
bekommen, die für Zusammenhänge stehen.

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**Was beschreibt die Funktion von Statistik am besten?**

```{r}
#| echo: false

q_Intro_1 <- c("Studierende in Angst und Schrecken versetzen.",
   "Sichert die Stabilität von Gebäuden.",
   answer = "Eine Kulturtechnik zur gedanklichen Verarbeitung von Beziehungen zwischen Messungen."
)
```

`r if(knitr::is_html_output()){longmcq(q_Intro_1)} else {"Versuchen Sie es mit Ihren eigenen Worten."}`

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## Überblick Analysemethoden

[![Systematik gesamt](images/Analyseschema-total2.png){fig-align="center" width=100%}](images/Analyseschema-total2.pdf)

## Zur Verwendung dieser Seite

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Zitation: Fretwurst, B. (2022). *Statistik und Datenanalyse: Aufbau. Begleittext zum Modul
am IKMZ im HS22.* https://www.ikmz.uzh.ch/static/methoden/Statistik-Aufbau/. Abrufdatum:
\[aktuelles Datum\].

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