Repräsentativ
Statistik
Definition
Eine Stichprobe oder eine statistische Analyse heißt repräsentiv, wenn man von einer kleinen Auswahl aus einer Grundgesamtheit korrekte Rückschlüsse auf die ganze Grundgesamtheit ziehen kann. Repräsentativ heißt wörtlich: stellvertretend für etwas. Das wird hier an einem Beispiel erklärt.
Beispiel Physik
Im Schuljahr 2018 bis 2019 belegten 13 % der deutschen Oberstufenschüler einen Leistungskurs in Physik. Zum Vergleich 11 % wählten Chemie und 33 % Biologie[1]. Angenommen, man möchte mehr über die Gründe für die Leistungskurswahl erfahren. Man befragt dann die Schüler in verschiedene Physik Leistungskuren bundesweit. Die Antworten sind dann im Idealfall repräsentativ für alle Schüler in einem Physik-LK in Deutschland.
Welche Schluss darf man nicht ziehen?
Eine Untersuchung an englischen Schülern ergab, dass ein häufig genannter Grund für die Wahl von Physik als freiwilliges Fach die Nützlichkeit für den späteren Beruf ist[2]. Wurden dabei aber nur Schüler in einem Physikkurs befragt, kann man den Befund nicht auf alle Schüler an sich verallgemeinern: es wäre unzulässig zu folgern, dass Schüler zum Beispiel Physik deshalb nicht wählten, weil es für den späteren Beruf unwichtig ist. Es kann viele andere Gründe geben. Da aber nur Schüler innerhalb eine Physikkurses befragt wurden, kann man für Schüler ohne Physikkurs keine Aussage treffen. Die Stichprobe der Schüler in einem Physikkurs ist nicht repräsentativ für die Fachwahl alle Schüler eines Jahrgangs.
Wie erreicht man Repräsentativität?
Man muss dafür sorgen, dass die ausgewählten Personen - oder allgemein die ausgewählten Daten - keine mengenmäßig unbekannte Bevorzugung in irgendeine Richtung wichtiger Merkmale aufweisen. Möchte man zuverlässige Aussagen über die Beliebtheit von Physik als Fach erhalten, darf man nicht nur Schüler innerhalb eines Physikkurses fragen.
Fußnoten
- [1] MINT Barometer 2020. Eine Studie von acatech, dem IPN (Kiel) und der Körber Stiftung. MINT Nachwuchsbarometer 2020Das »MINT Nachwuchsbarometer 2020 In Zahlen« gibt Einblick in die Daten, die der Studie zugrunde liegen, und ist abrufbar unter:www.acatech.de/projekt/mint-nachwuchsbarometer
- [2] DeWitt, J., Archer, L. & Moote, J. 15/16-Year-Old Students’ Reasons for Choosing and Not Choosing Physics at a Level. Int J of Sci and Math Educ 17, 1071–1087 (2019). https://doi.org/10.1007/s10763-018-9900-4
