Ad Hominem Info

Irrtümer und Trugschlüsse en gros und en detail

Benutzer-Werkzeuge

Webseiten-Werkzeuge


rhetorik:scheinargumente:slogans-sprueche:glaube_keiner_statistik_die_du_nicht_selbst_gefaelscht_hast

„Glaube keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast“

Ausspruch, mit dem einer Statistik unterstellt wird, dass sie manipuliert sei, ohne dass dafür Belege angeführt werden.

Dies wird oft als eine Art Killerphrase benutzt, um damit weitere (sachliche) Diskussionen unterbunden werden soll.

Varianten

  • „Traue keiner Statistik, die du nicht selbst manipuliert hast“
  • There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics.

Ursprung

Das Zitat wird häufig (und wahrscheinlich fälschlich) Winston Churchill oder Joseph Goebbels zu­ge­schrieben. Belegt ist es in dieser Form jedoch erst später von Otto Dibelius. In einer ähnlichen Form wurde es allerdings bereits 1946 in einem Artikel von Hanns-Erich Haack benutzt.

Beschreibung

Statistische Beweisführungen haben bei Laien oft einen schlechten Ruf, da sie nicht immer intuitive Ergebnisse ergeben und nicht immer klar ist, wie die Ergebnisse zustande gekommen sind.

Werden Statistiken benutzt, um z.B. politische Entscheidungen zu begründen ohne dass diese hin­reich­end erklärt werden – was in vielen Fällen heißt: auch für Laien verständlich – kommt auch schnell der Verdacht auf, dass hier mittels der Zahlen „manipuliert“ würde, und dass man aus den gleichen Fakten auch andere, für den Betroffenen vermeintlich günstigere Statistiken erstellen könnte.

Allerdings ist auch wahr, dass in der Politik oder der Werbung oft allzu leichtfertig mit unvollständigen oder auch ganz klar unrichtigen Statistiken gearbeitet wird, wohl darauf vertrauend, dass ein Großteil der poten­tiellen Kund- bzw. Wählerschaft dies ohnehin nicht durchschauen werden.

Angemessener Gebrauch

Dieser Spruch wird auch ironisch gebraucht, um darauf hinzuweisen, dass man Statistiken besser überprüfen sollte, also etwa im Sinne von „Glaube keiner Statistik, die du nicht selbst nachgerechnet hast“.

Es ist grundsätzlich eine gute Idee, solche Zahlen nachzuprüfen, um zu überprüfen, ob sich nicht viel­leicht bei der Erhebung, Analyse, Interpretation oder Darstellung ein Fehler eingeschlichen hat. Dies geschieht tat­säch­lich häufiger als man meinen mag. Eines der Ziele dieser Website ist es, hierfür etwas Hilfestellung zu geben.

Ein Freibrief, unliebsamen Statistiken pauschal die „Fälschung“ zu unterstellen, kann das aber unter keinen Umständen sein.

Abwehr

Wird anstelle von sachlichen Argumenten ein solcher Spruch vorgebracht, ist das meist ein Zeichen dafür, dass die Statistik und wie sie zustande gekommen ist, nicht verstanden wurde, oder dass davon ausgegangen wird, dass das Publikum die Statistik nicht versteht ( Argument der Komplexität).

Wird eine „Killerphrase“ benutzt besteht immer die Gefahr, dass die Diskussion ins Unsachliche abgleitet. Auch wenn es schwer fällt, sollte man stets versuchen, eine sachliche Diskussion aufrecht zu erhalten, etwa so:

Verstehe ich sie richtig, dass sie mit der Statistik nicht einverstanden sind?
Können sie erläutern, welchen konkreten Kritikpunkt sie daran haben?

Siehe auch

Weitere Informationen

Diese Website verwendet Cookies. Durch die Nutzung der Website stimmen Sie dem Speichern von Cookies auf Ihrem Computer zu. Außerdem bestätigen Sie, dass Sie unsere Datenschutzbestimmungen gelesen und verstanden haben. Wenn Sie nicht einverstanden sind, bitte verlassen Sie die Website.Weitere Information
rhetorik/scheinargumente/slogans-sprueche/glaube_keiner_statistik_die_du_nicht_selbst_gefaelscht_hast.txt · Zuletzt geändert: 2021/01/09 13:11 (Externe Bearbeitung)