15 Datenirrtümer die Sie vermeiden sollten

Fallstricke und Stolpersteine bei Analysen mit Business Intelligence

Die Datenirrtümer und wie sie vermieden werden können

1. Cherry Picking:

Cherry Picking, auch bekannt als „Rosinenpickerei“, ist eine verbreitete Datenfalle, bei der selektiv nur bestimmte Datenpunkte oder Informationen ausgewählt werden, um eine These zu stützen, während andere relevante Daten absichtlich ignoriert werden. Dieser irreführende Ansatz kann die Ergebnisse einer Datenanalyse völlig falsch darstellen, da er das Gesamtbild der Daten verzerrt. So kann Cherry Picking beispielsweise dazu führen, dass eine Situation deutlich besser oder schlechter dargestellt wird, als sie eigentlich ist. Stellen Sie sich beispielsweise vor, dass Ihre Marketingabteilung die Effizienz eines Produktes analysieren möchte. Werden hierzu ausschliesslich positive Kundenbewertungen oder Erfolgsgeschichten herangezogen, können Sie davon ausgehen, dass die Analyse ein verzerrtes Bild der Realität zeigt. In diesem speziellen Fall wird die Analyse ein sehr positives Bild der Produkteffizienz zeigen. Gibt es tatsächlich aber viele negative Bewertungen oder kritische Stimmen, die in der Analyse nicht beachtet werden, könnte es sein, dass Ihr Produkt in Wahrheit nicht besonders effizient ist. Um also Ihr Produkt optimieren oder weiterentwickeln zu können, sollten Sie unbedingt diese negativen Stimmen in die Analyse mit einbeziehen.

Lösung: Um Cherry Picking zu verhindern, ist es entscheidend, eine systematische und transparente Datenanalyse durchzuführen. Daher sollten alle verfügbaren Daten erfasst werden, objektive statistische Methoden angewendet und sämtliche Daten veröffentlicht werden. Achten Sie besonders darauf, auch die Daten einzubeziehen, die nicht zu der Hypothese passen, die Sie belegen wollen. Peer-Reviews und externe Überprüfungen durch unabhängige Experten können ebenfalls dazu beitragen, solche Verzerrung zu erkennen und zu korrigieren. Durch eine ehrliche und vollständige Darstellung der Daten stellen Sie sicher, dass Analysen auf einer soliden Grundlage stehen und nicht von Cherry Picking beeinflusst werden.

2. Survivorship Bias:

Survivorship Bias, auch Überlebensbias genannt, ist eine Verzerrung, die auftritt, wenn nur die erfolgreichen oder überlebenden Fälle in einer Analyse betrachtet werden, während die erfolglosen oder nicht überlebenden Fälle ausgelassen werden. Dies führt zu einer unrealistischen Darstellung der Erfolgsaussichten, da wichtige Daten über das Scheitern oder die Misserfolge fehlen. Dieser Datenirrtum kann so zu falschen Schlüssen führen, da die nicht berücksichtigten Daten einen wichtigen Teil des Gesamtbildes ausmachen können. Der Survivorship Bias findet sich beispielsweise oft in Studien über erfolgreiche Unternehmen oder berühmte Persönlichkeiten. So werden die Geschichten von erfolgreichen Unternehmen oder Menschen oft untersucht, während die gescheiterten Unternehmen oder unbekannte Personen nicht berücksichtigt werden. Dies führt zu einer verzerrten Einschätzung der Erfolgsfaktoren. Ein besonders häufig zitierter Fall von Survivorship Bias ist die Untersuchung von Flugzeugen im zweiten Weltkrieg. Um zu entscheiden, wo die Panzerung verstärkt werden sollte, wurden zunächst zurückgekehrte Flugzeuge mit Einschusslöchern untersucht. Darauf basierend sollten die Teile mit den meisten Einschusslöchern verstärkt werden. Was zunächst logisch klingt, wies jedoch einen entscheidenden Fehler auf: Alle Maschinen, die durch einen Einschuss abgestürzt waren, befanden sich nicht in den untersuchten Daten. Man fand anschliessend heraus, dass die Flugzeugteile, die in der Untersuchung die wenigsten Einschusslöcher aufwiesen, unbedingt verstärkt werden sollten – durch einen Treffer in diesen Bereichen stürzten nämlich die meisten Flugzeuge ab.
Lösung: Verwenden Sie eine umfassende Datenbasis, die sowohl alle erfolgreichen als auch alle gescheiterten Fälle einschliesst, um dieses Phänomen zu verhindern. Da wie im oben genannten Beispiel nicht immer sichergestellt ist, dass alle Daten vorhanden sind, sollten Sie die Daten vor einer Analyse kritisch betrachten, um durch die Analyse keine falschen Schlüsse zu ziehen. Seien Sie sich daher jederzeit bewusst, dass Daten fehlen könnten und suchen Sie gezielt nach solchen Fällen, um eine Verzerrung durch den Survivorship Bias zu minimieren oder zu verhindern.

3. Kobra-Effekt:

Der Kobra-Effekt bezieht sich auf eine Situation, in der eine vorgeschlagene Lösung für ein Problem unerwünschte Nebeneffekte hat, die das Problem verschlimmern oder neue Probleme schaffen. Es handelt sich also um einen Fehlanreiz. Der Begriff stammt aus einer Anekdote aus der Kolonialzeit in Indien: Zu dieser Zeit starben in Indien zahlreiche Leute an Kobrabissen. Um die Bevölkerung von Kobras zu befreien, setzten die britischen Kolonialherren eine Belohnung für jede gefangene Kobra aus. Unglücklicherweise hatten sie dabei nicht bedacht, dass das einen falschen Anreiz geben könnte. Als Reaktion darauf begannen die Einheimischen nämlich damit, Kobras zu züchten, um diese gegen die Belohnung einzutauschen. Nachdem die Regierung die Initiative beendet hatte, wurden diese gezüchteten Kobras häufig in die freie Wildbahn entlassen, was zu einem drastischen Anstieg der Kobra-Population führte, anstatt zu deren Abnahme.
Den Kobra-Effekt können wir häufig auch in der Wirtschaft beobachten: Wenn eine Regierung beispielsweise versucht, die Inflation zu senken, indem sie die Geldmenge drastisch reduziert, kann dies zu einer Verschlechterung der Wirtschaftsbedingungen führen. Die Bevölkerung hat so nämlich weniger Geld, um es zu investieren und auszugeben. Dies kann wiederum zu einem Absinken der Wirtschaftsaktivität führen.
Lösung: Um den Kobra-Effekt zu vermeiden, ist es entscheidend, die langfristigen Auswirkungen jeder vorgeschlagenen Lösung genau zu bedenken, um sicherzustellen, dass unerwünschte Nebeneffekte vermieden werden. Der Austausch mit Experten und Stakeholdern kann dabei helfen, verschiedene Perspektiven zu berücksichtigen und unvorhergesehene Konsequenzen zu erkennen, bevor eine Lösung umgesetzt wird. Eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung der Massnahmen sind ebenfalls wichtig, um sicherzustellen, dass der Kobra-Effekt und ähnliche unerwünschte Folgen vermieden werden.

4. Falsche Kausalität:

Die falsche Kausalität ist ein Irrtum, der auftritt, wenn angenommen wird, dass eine Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen zwei Ereignissen besteht, obwohl diese nur eine zufällige Korrelation aufweisen oder andere verborgene Variablen die Beziehung erklären. Ein klassisches Beispiel ist der Zusammenhang zwischen dem Anstieg des Eisverkaufs und der Zunahme von Schwimmbadunfällen im Sommer. Ein schneller Blick auf eine solche Analyse könnte die Vermutung naheliegen, dass die Schwimmbadunfälle durch den höheren Eiskonsum bedingt werden. Tatsächlich sind aber beide Ereignisse durch die warme Jahreszeit bedingt.
Lösung: Achten Sie darauf, sorgfältig zwischen Korrelation und Kausalität zu unterscheiden, um diesen Irrtum zu vermeiden. Eine Korrelation misst die statistische Beziehung von zwei Variablen zueinander. Dagegen geben kausale Zusammenhänge eine Auskunft über Ursache und Wirkung. Eine Korrelation kann also ein Hinweis auf einen kausalen Zusammenhang geben, dies muss aber nicht so sein. Statistische Methoden wie Experimente und Kontrollgruppen können helfen, tatsächliche Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu identifizieren. Analysieren Sie daher alle verfügbaren Daten und prüfen Sie alternative Erklärungen für beobachtete Korrelationen. Zudem kann eine vertiefte Kenntnis des spezifischen Fachgebiets helfen, relevante Zusammenhänge besser zu verstehen und unbegründete Annahmen zu vermeiden. Eine bewusste kritische Analyse und eine offene Haltung gegenüber verschiedenen Interpretationsmöglichkeiten sind entscheidend, um Fehlschlüsse bezüglich falscher Kausalität zu verhindern.

5. Datenfischen (Data Fishing):

Data Fishing, auch bekannt als P-Hacking oder Datengrabbing, bezeichnet die Praxis, grosse Mengen an Daten nach statistisch signifikanten Ergebnissen oder Mustern zu durchsuchen, ohne eine spezifische Hypothese zu prüfen. Dies kann zu irreführenden Ergebnissen führen, da statistisch signifikante Ergebnisse erwartet werden, wenn genügend Tests durchgeführt werden, auch wenn kein tatsächlicher Effekt vorliegt. Forscher könnten beispielsweise hunderte von Variablen gegen eine bestimmte Zielgrösse testen und dann nur die Ergebnisse präsentieren, die statistisch signifikant erscheinen. Wenn zum Beispiel bei einem Medikamententest die Wirkung von verschiedenen Dosierungen des Medikaments auf eine Vielzahl von Symptomen getestet wird, sollten die Forscher alle Ergebnisse berücksichtigen. Wird aber durch Data Fishing nur die Dosierung auswählt, die einen statistisch signifikanten Effekt auf ein Symptom zeigt, ohne die anderen Tests zu berücksichtigen, kann dies zu einer verzerrten Darstellung der Ergebnisse führen.
Lösung: Um Data Fishing zu verhindern, ist es wichtig, vor der Datenerhebung eine klare Hypothese zu formulieren und die Analysemethoden im Voraus zu planen. Wenn mehrere Tests durchgeführt werden, sollte eine Korrektur wie der Bonferroni-Test angewendet werden, um das Risiko von falsch positiven Ergebnissen zu reduzieren. Transparenz und Offenheit sind ebenfalls entscheidend. So sollten Sie alle durchgeführten Tests und ihre Ergebnisse dokumentieren, auch wenn sie nicht signifikant sind. Dies ermöglicht eine umfassende Bewertung und verhindert die selektive Berichterstattung von Ergebnissen, die durch Data Fishing verzerrt sein könnten.

6. Confirmation Bias:

Confirmation Bias, auch Bestätigungsfehler genannt, ist die Tendenz, Informationen oder Daten bevorzugt zu suchen, die bestehende Überzeugungen oder Hypothesen bestätigen, während widersprüchliche Informationen ignoriert oder abgewiesen werden. Das liegt daran, dass Menschen unbewusst nach Bestätigung für das suchen, was sie bereits glauben, anstatt objektiv alle verfügbaren Informationen zu bewerten. Dies kann zu einer einseitigen Interpretation von Daten führen. Ein praxisnahes Beispiel wäre ein Investor, der dazu neigt, nur Nachrichten und Analysen zu beachten, die seine positive Einschätzung einer Aktie unterstützen, während er negative Berichte oder Warnungen vor möglichen Risiken ignoriert.
Lösung: Um Confirmation Bias zu verhindern, ist es wichtig, sich dieser Neigung bewusst zu sein und aktiv dagegen anzugehen. Ein erster Schritt ist die Förderung einer offenen und kritischen Denkweise. In der Wissenschaft helfen Methoden wie Doppelblindstudien und Peer-Reviews dabei, objektive Bewertungen sicherzustellen. In Ihrem Unternehmen können Sie Meinungen und Feedback von Personen mit unterschiedlichen Ansichten und Erfahrungen einholen, um ihren eigenen Standpunkt zu hinterfragen und zu erweitern. Zudem ist es hilfreich, selbst regelmässig zu überprüfen, ob man bei der Bewertung von Informationen objektiv bleibt oder unbewusst nach Bestätigung sucht. Durch bewusste Selbstreflexion und die Nutzung verschiedener Perspektiven kann der Einfluss des Confirmation Bias minimiert werden.

7. Regression to the Mean:

Regression to the Mean beschreibt das Phänomen, dass extrem hohe oder niedrige Werte in einer Messung tendenziell zu weniger extremen Werten zurückkehren, wenn die Messung wiederholt wird. Dies geschieht unabhängig von einer Intervention oder Veränderung und beruht auf zufälligen Schwankungen in den Daten. Ein Beispiel hierfür ist die schulische Leistung. So ist es wahrscheinlich, dass Schüler, die in einem Test aussergewöhnlich gut abschneiden, in einer späteren Wiederholung des Tests nicht mehr ganz so herausragende Ergebnisse erzielen. Dies liegt an normalen Schwankungen, beispielsweise bedingt durch die Tagesform der Schüler.
Lösung: Um Regression to the Mean zu verhindern, ist es wichtig zu verstehen, dass extreme Werte oft zufällig auftreten können und nicht notwendigerweise auf eine Ursache-Wirkungs-Beziehung hinweisen. Bei der Bewertung von Leistungen oder Ergebnissen sollte daher nicht übermässig auf Extremwerte reagiert werden, da sie tendenziell zu weniger extremen Werten zurückkehren werden, wenn die Messung wiederholt wird. Es ist ratsam, statistische Methoden zu verwenden, um den zufälligen Charakter von Extremwerten zu erkennen, und bei der Interpretation von Daten immer den Kontext zu berücksichtigen. Regelmässige Überprüfungen und eine kritische Analyse können helfen, zuverlässige Schlussfolgerungen zu ziehen, ohne von zufälligen Schwankungen beeinflusst zu werden.

8. Ankerheuristik:

Ankerheuristik, auch Anchoring Bias oder Ankereffekt genannt, bezeichnet die Tendenz, stark von einem initialen Wert oder einer Information beeinflusst zu werden, wenn Entscheidungen getroffen werden sollen. Selbst wenn dieser Anker irrelevant ist oder auf einer falschen Annahme basiert, neigen Menschen dazu, sich stark daran zu orientieren. So ist beispielsweise der erste genannte Preis bei einer Preisverhandlung ein Anker, der das Ergebnis der Verhandlung erwiesenermassen stark beeinflusst. Setzt ein Verkäufer beispielsweise einen Preis sehr hoch an, werden Käufer tendenziell dazu neigen, ihre eigenen Angebote näher an diesem hohen Preis zu orientieren.
Lösung: Machen Sie sich bewusst, wie Anker unsere Entscheidungen beeinflussen können. Distanzieren Sie sich dafür aktiv von einem zunächst genannten Wert und verwenden Sie objektive Bewertungskriterien. Es kann hilfreich sein, alternative Ankerwerte zu überlegen, die auf objektiven Daten basieren, und diese als Grundlage für Entscheidungen zu verwenden. So kann es beispielsweise bei Verhandlungen sinnvoll sein, den Fokus auf relevante Fakten und Vergleichspreise zu legen, um sich weniger stark von einem willkürlich festgelegten Ausgangspunkt beeinflussen zu lassen. Eine bewusste Entscheidungsfindung, die auf fundierten Daten und Analysen basiert, kann dazu beitragen, die Auswirkungen der Ankerheuristik zu minimieren. Umgekehrt gilt das beispielsweise auch, wenn Sie Daten erheben möchten. Gestalten Sie zum Beispiel eine Umfrage, sollten Sie sich darüber bewusst sein, dass die Befragten vom Ankereffekt beeinflusst werden könnten, was wiederum die Aussagekraft der Umfrage beeinträchtigen kann. Wählen Sie daher in solchen Fällen Ankerwerte sehr bewusst aus oder verzichten Sie darauf, wenn möglich.

9. Simpson-Paradoxon:

Das Simpson-Paradoxon beschreibt eine statistische Täuschung, bei der ein Trend in den Gesamtdaten entgegengesetzt zu dem Trend in den einzelnen Gruppen auftritt. Das bedeutet, dass eine Beobachtung, die in einer Gesamtanalyse erscheint, sich umkehren kann, wenn die Daten in verschiedene Untergruppen aufgeteilt werden. Ein praxisnahes Beispiel könnte eine Studie über den Behandlungserfolg zweier verschiedene Krankenhäuser sein. In der Gesamtbetrachtung könnte ein Krankenhaus eine höhere Überlebensrate aufweisen. Wenn jedoch die Daten nach der Schwere der Erkrankung aufgeschlüsselt werden, könnte sich herausstellen, dass das andere Krankenhaus in allen Schweregraden eine bessere Überlebensrate aufweist.
Lösung: Um das Simpson-Paradoxon zu verhindern, ist es wichtig, bei statistischen Analysen sorgfältig auf mögliche Interaktionen zwischen Variablen zu achten. Es ist ratsam, bei signifikanten Unterschieden in den Gesamtdaten genauer zu prüfen, ob diese Unterschiede in den Untergruppen konsistent sind. Eine tiefergehende Analyse, die verschiedene Variablen berücksichtigt und mögliche Wechselwirkungen zwischen ihnen untersucht, kann helfen, das Paradoxon zu erkennen und zu verstehen. Bei sehr komplexen Daten ist die Zusammenarbeit mit erfahrenen Statistikern oder Datenanalysten oft ratsam, um eine genaue und zuverlässige Interpretation der Ergebnisse sicherzustellen.

10. Ökologischer Irrtum:

Der ökologische Irrtum bezieht sich auf die fehlerhafte Schlussfolgerung über individuelle Merkmale basierend auf aggregierten, gruppenbasierten Daten. Diese Verzerrung tritt auf, wenn statistische Zusammenhänge auf Gruppenebene auf Individuen übertragen werden, ohne dabei individuelle Unterschiede zu berücksichtigen. Betrachten Sie beispielsweise eine reiche Stadt, in der das Durchschnittseinkommen der Einwohner sehr hoch ist, könnten Sie daraus schliessen, dass alle Einwohner der Stadt wohlhabend sind. Tatsächlich ist es aber wahrscheinlicher, dass auch in einer solchen Stadt erhebliche Einkommensunterschiede bei den einzelnen Einwohnern bestehen, sodass einzelne Einwohner sehr reich, andere hingegen sehr arm sein könnten.
Lösung: Um den ökologischen Irrtum zu verhindern, ist es wichtig, bei der Interpretation von Daten zwischen aggregierten und individuellen Merkmalen zu unterscheiden. Datenanalysen sollten also nicht nur auf Gruppenebene durchgeführt werden, sondern auch auf individueller Ebene, um eine genauere Vorstellung von den tatsächlichen Unterschieden zu erhalten. Machen Sie sich bewusst, dass aggregierte Daten nicht notwendigerweise auf individuelle Erfahrungen oder Eigenschaften übertragen werden können, achten Sie auf den Kontext der Daten und stützen Sie sich auf angemessene Datenquellen und Analysemethoden, um keine falschen Schlüsse zu ziehen.

11. Goodhart’s Law:

Goodharts Gesetz, benannt nach dem britischen Ökonomen Charles Goodhart, besagt, dass jede beobachtete statistische Relation, die zur Regel gemacht wird, ihre prognostische Kraft verliert, sobald sie für die Entscheidungsfindung verwendet wird. Einfach gesagt bedeutet dies, dass wenn eine bestimmte Kennzahl oder Metrik zur Grundlage für Belohnungen oder Sanktionen gemacht wird, Menschen oder Organisationen Strategien entwickeln, um diese Kennzahl zu optimieren. Dies führt oft zu unerwünschten Nebeneffekten. Verwendet beispielsweise ein Unternehmen die Verkaufszahlen eines Produkts als Leistungsindikator für seine Mitarbeitenden im Vertrieb und als Grundlage für einen Bonus, könnten diese dazu neigen, kurzfristige Verkaufsstrategien zu verwenden, um den Bonus zu erhalten. So haben Sie zwar viele Produkte verkauft, dennoch könnte diese Strategie langfristig einen schädlichen Effekt auf Ihr Unternehmen haben.
Lösung: Um Goodharts Law zu verhindern, ist es wichtig, eine ganzheitliche und ausgewogene Leistungsbeurteilung zu entwickeln. Dies kann durch die Verwendung von mehreren Leistungskennzahlen geschehen, um verschiedene Aspekte der Leistung zu bewerten. Es ist ratsam, verschiedene Blickwinkel zu berücksichtigen, um die Gesamtleistung eines Individuums oder einer Organisation zu bewerten. Darüber hinaus ist es wichtig, die Metriken und Indikatoren regelmässig zu überprüfen und anzupassen, um sicherzustellen, dass sie weiterhin relevante und aussagekräftige Informationen liefern, ohne Anreize für unerwünschtes Verhalten zu schaffen. Eine kritische Überprüfung der verwendeten Leistungskennzahlen und deren potenzielle Auswirkungen auf das Verhalten kann helfen, die negativen Effekte von Goodharts Gesetz zu minimieren.

12.Gambler’s Fallacy:

Der Gambler’s Fallacy, auch Spielerfehlschluss genannt, ist eine kognitive Verzerrung, bei der Menschen glauben, dass zufällige Ereignisse aufgrund ihrer vorherigen Ergebnisse oder Häufigkeiten beeinflusst werden. Sie gehen fälschlicherweise davon aus, dass eine bestimmte Serie von Ereignissen, wie beispielsweise eine lange Verluststrähne beim Glücksspiel, zu einem zukünftigen positiven Ausgang führen muss, um das Gleichgewicht wiederherzustellen. Ein einfaches Beispiel ist die Annahme, dass beim Werfen einer Münze nach einer Serie von Kopf-Würfen ein Zahl-Wurf wahrscheinlicher ist. Statistisch gesehen ist es tatsächlich zwar wahrscheinlich, dass sich die Anzahl an Kopf- und Zahl-Würfen auf Dauer auf jeweils 50 Prozent einstellt. Dennoch ist jeder einzelne Wurf unabhängig vom vorigen und hat somit ebenfalls eine 50-prozentige Wahrscheinlichkeit für jeden möglichen Ausgang. Ähnlich ist es beispielsweise im Vertrieb. So sollten Sie nicht davon ausgehen, dass die Wahrscheinlichkeit eines Verkäufers, Ihr Produkt beim nächsten Kundengespräch zu verkaufen, steigt, wenn er in den letzten Gesprächen keinen Erfolg hatte. Vielmehr hat der Verkäufer bei jedem Gespräch statistisch gesehen dieselbe Verkaufswahrscheinlichkeit.
Lösung: Um den Gambler’s Fallacy zu verhindern, ist es wichtig sich darüber bewusst zu werden, dass zufällige Ereignisse nicht durch vorherige Ergebnisse beeinflusst werden. Statistisch betrachtet ändern sich die Chancen nicht basierend auf vergangenen Ergebnissen. Ein Verständnis für die Grundprinzipien der Wahrscheinlichkeit kann helfen, realistische Erwartungen zu entwickeln und den Gambler’s Fallacy zu überwinden.

13. Regression Bias:

Der Regressionsbias tritt auf, wenn bei der Analyse von Daten nicht alle relevanten Variablen berücksichtigt werden, was zu einer falschen Beziehung zwischen den Variablen führt. Dies kann zu ungenauen Vorhersagen oder falschen Schlussfolgerungen führen. Beispielsweise wäre eine Studie, die den Zusammenhang zwischen dem Konsum von Schokolade und der Lebenserwartung untersucht, ohne Faktoren wie Ernährung, Bewegung oder genetische Prädisposition zu berücksichtigen, nicht aussagekräftig. Wenn nur der Schokoladenkonsum und die Lebenserwartung analysiert werden, ohne die anderen Einflussfaktoren zu berücksichtigen, entsteht nämlich ein verzerrtes Bild der Realität.
Lösung: Um den Regressionsbias zu verhindern, ist es wichtig, bei der Datenanalyse alle relevanten Variablen zu berücksichtigen, die die Beziehung zwischen den untersuchten Variablen beeinflussen könnten. Dies erfordert eine gründliche Voruntersuchung und ein grosses Verständnis des Themenbereichs, um potenzielle Einflussfaktoren zu identifizieren. Die Verwendung von statistischen Techniken wie multivariater Regression kann helfen, mehrere Variablen gleichzeitig zu analysieren und ihre individuellen Auswirkungen zu isolieren. Bei komplexen Analysen ist es auch hilfreich, Experten und Fachleute aus dem entsprechenden Bereich hinzuzuziehen, um sicherzustellen, dass alle relevanten Variablen berücksichtigt werden. Eine sorgfältige und umfassende Datenanalyse, die alle Einflussfaktoren einbezieht, ist entscheidend, um das Risiko des Regressionsbias zu minimieren und genaue Ergebnisse zu erhalten.

14. Data Mining Bias:

Der Data Mining Bias bezieht sich auf Verzerrungen in den Ergebnissen von Datenanalysen, die durch die unsachgemässe Auswahl oder Interpretation von Daten entstehen können. Er kann beispielsweise auftreten, wenn Analysen auf grossen Datensätzen durchgeführt werden, um Muster, Zusammenhänge oder Trends zu identifizieren, und dabei unabsichtlich bestimmte Gruppen bevorzugt oder benachteiligt werden. Ein praxisnahes Beispiel wäre ein Algorithmus für die Bewerbungsauswahl, der historische Daten verwendet, aber aufgrund bestehender Geschlechts- oder Rassenvorurteile unabsichtlich Kandidaten aus bestimmten Gruppen bevorzugt oder benachteiligt.
Lösung: Um den Data Mining Bias zu verhindern, ist es wichtig, bei der Datenauswahl und -interpretation achtsam zu sein. Eine gründliche Datenanalyse sollte sicherstellen, dass alle relevanten Faktoren und Gruppen angemessen repräsentiert sind. Regelmässige Überprüfungen der Analysen können dazu beitragen, Verzerrungen frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren. Transparente und ethische Richtlinien für die Datennutzung sollten entwickelt werden, um sicherzustellen, dass Datenanalysen fair und ausgewogen durchgeführt werden. Schulungen und Sensibilisierungsmassnahmen für Datenanalysten und Entscheidungsträger können helfen, Bewusstsein für den Data Mining Bias zu schärfen und sicherstellen, dass Analysen objektiv und gerecht sind. Schliesslich ist es wichtig, die Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und alternative Erklärungen für die beobachteten Muster zu suchen, um mögliche Verzerrungen zu identifizieren und zu korrigieren.

15. Dispositionsfehler (Disposition Effect):

Der Dispositionsfehler ist eine kognitive Verzerrung, bei der Menschen dazu neigen, positive Ergebnisse ihren eigenen Fähigkeiten und klugen Entscheidungen zuzuschreiben, während sie negative Ergebnisse auf äussere Umstände oder Pech zurückführen. Dies führt zu einem Ungleichgewicht in der Selbstwahrnehmung und kann zu irrationalen Entscheidungen führen. Oftmals kann man diesen Irrtum beispielsweise auf dem Aktienmarkt beobachten: So sehen viele Investoren einen Gewinn als Resultat ihrer eigenen klugen Analysen, während Verluste auf unvorhersehbare Marktschwankungen geschoben werden.
Lösung: Wie auch bei den meisten anderen Datenirrtümern ist ein erster Schritt zur Vermeidung des Dispositionsfehlers, sich bewusst zu machen, dass er existiert und in vielen Situationen auftreten kann. Eine Selbstreflexion über Entscheidungen und die Bereitschaft, Misserfolge als Lernmöglichkeiten zu betrachten, kann helfen, den Dispositionsfehler zu mildern. Zudem ist es hilfreich, externe Perspektiven einzuholen, sei es durch Peer-Reviews, Feedback von Kollegen oder die Beratung von Experten. Eine objektive Analyse von Erfolgen und Misserfolgen, unter Einbeziehung aller relevanten Faktoren, kann dazu beitragen, eine realistischere Selbstwahrnehmungen zu entwickeln und irrationalen Entscheidungen vorzubeugen. Regelmässige Reflexion und das Bewusstsein für die eigenen Denkmuster sind entscheidend, um den Dispositionsfehler zu erkennen und aktiv dagegen anzugehen.

Fazit

Getreu dem Motto «traue nie einer Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast», sollten man sich auch bei Datenanalysen mit Business Intelligence darüber bewusst sein, dass es viele Fallstricke oder Stolpersteine geben kann. Sobald einem die verschiedenen Datenirrtümer von Cherry Picking bis hin zum Dispositionsfehler bekannt sind, kann man kritisch mit den Ergebnissen von Analysen umgehen und so sicherstellen, dass die richtigen Entscheidungen getroffen werden. Durch eine transparente Herangehensweise sowie die Berücksichtigung verschiedener Perspektiven, Analysemethoden und -techniken können Datenirrtümer vermieden werden.

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