{"id":1366,"date":"2014-05-05T00:53:48","date_gmt":"2014-05-04T22:53:48","guid":{"rendered":"http:\/\/blogs.neuwirth.priv.at\/bildungundstatistik\/?p=1366"},"modified":"2014-06-09T17:24:35","modified_gmt":"2014-06-09T15:24:35","slug":"journalisten-und-statistik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.neuwirth.priv.at\/bildungundstatistik\/2014\/05\/05\/journalisten-und-statistik\/","title":{"rendered":"Journalisten und Statistik"},"content":{"rendered":"

In einem Presseartikel<\/a> zum Thema Ungleichheit der Einkommensverteilung<\/em> liest man folgendes<\/p>\n

Blickt man auf bekannte Gleichheitsstudien, k\u00f6nnte man erwarten, dass die Ungleichheit in den Orten am h\u00f6chsten ist, in denen die Menschen am wenigsten verdienen. <\/p><\/blockquote>\n

Ein Statistik-Student h\u00e4tte bei so einer Formulierung schon ein Problem, die Pr\u00fcfung \u00fcber Statistik 1 noch positiv abzuschlie\u00dfen. <\/p>\n

Es geht in dem Artikel um den Gini-Koeffizienten (in der deutschsprachigen Literatur hei\u00dft er auch Lorenz-M\u00fcnzner-Koeffizient). Der misst die relative<\/em> Ungleichheit.<\/p>\n

Das Ergebnis der dort zitierten Studie der Wirtschaftsuniversit\u00e4t Wien ist, dass die Ungleichheit in reicheren Gemeinden eine h\u00f6here ist als in armen Gemeinden. Der Journalist schlie\u00dft daraus, dass es auch in reicheren Gemeinden Arme geben muss.<\/p>\n

Das ist aber nicht richtig.<\/p>\n

Stellen wir uns eine Gemeinde A vor, in der es nur zwei Einkommensklassen gibt, und in der die Besserverdiener das
\nDoppelte der Schlechterverdiener verdienen. Zwei Drittel der Einkommensbezieher sind Schlechterverdierer.
\nIn dieser Gemeinde betr\u00e4gt der Gini-Koeffizient 0,33.<\/p>\n

In einer anderen Gemeinde B verdienen die Besserverdiener das F\u00fcnffache der Schlechterverdiener, und auch dort sind die Schlechterverdiener zwei Drittel aller Einkommensbezieher. In dieser Gemeinde betr\u00e4gt der Gini-Koeffizient 0,5.<\/p>\n

Der Gini-Koeffizient ist unabh\u00e4ngig<\/em> von der H\u00f6he der Durchschnittseinkommen in den beiden Gemeinden. Auch wenn die Schlechterverdiener in Gemeinde B deutlich besser verdienen als die Besserverdiener in Gemeinde A, ist der der Gini-Koeffizient in Gemeinde B h\u00f6her als in Gemeinde A. Dabei verdient trotz der h\u00f6heren Ungleichheit jeder Einkommensbezieher in Gemeinde B mehr als jeder Einkommensbezieher in Gemeinde A!<\/p>\n

Um in der Analogie des Journalisten zu bleiben:<\/p>\n

In diesem Szenario gehen also in der Gemeinde B nicht Kinder von \u00e4rmeren und reicheren \u00d6sterreichern in dieselbe Schule. Man k\u00f6nnte vereinfachend sagen, dass da Kinder von Reichen mit Kindern von extrem Reichen in die Schule gehen, w\u00e4hrend in Gemeinde A Kinder von armen mit Kindern von halbwegs Wohlhabenden in die Schule gehen.<\/p>\n

Bei dem zitierten Artikel ist die Versuchung, ein bekanntes Kreisky-Zitat zu variieren, sehr gro\u00df:<\/p>\n

Lernen sie Statistik, Herr Redakteur!<\/p>\n

<\/a><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

In einem Presseartikel zum Thema Ungleichheit der Einkommensverteilung liest man folgendes Blickt man auf bekannte Gleichheitsstudien, k\u00f6nnte man erwarten, dass die Ungleichheit in den Orten am h\u00f6chsten ist, in denen die Menschen am wenigsten verdienen. Ein Statistik-Student h\u00e4tte bei so einer Formulierung schon ein Problem, die Pr\u00fcfung \u00fcber Statistik 1 noch positiv abzuschlie\u00dfen. Es geht […]<\/p>\n

<\/a><\/div>","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[5],"tags":[15],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blogs.neuwirth.priv.at\/bildungundstatistik\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1366"}],"collection":[{"href":"https:\/\/blogs.neuwirth.priv.at\/bildungundstatistik\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blogs.neuwirth.priv.at\/bildungundstatistik\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.neuwirth.priv.at\/bildungundstatistik\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.neuwirth.priv.at\/bildungundstatistik\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1366"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/blogs.neuwirth.priv.at\/bildungundstatistik\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1366\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1370,"href":"https:\/\/blogs.neuwirth.priv.at\/bildungundstatistik\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1366\/revisions\/1370"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blogs.neuwirth.priv.at\/bildungundstatistik\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1366"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.neuwirth.priv.at\/bildungundstatistik\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1366"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.neuwirth.priv.at\/bildungundstatistik\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1366"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}