Nicht nur Risikomanager verwechseln gelegentlich Korrelation mit Kausalität, vernachlässigen Variabilität und Stichprobenfehler oder multiplizieren Eintrittswahrscheinlichkeit mit Schadensausmaß und vergessen dabei, dass dies nur für die Risiken gilt, die einer bestimmten Verteilung folgen (beispielsweise einer Bernoulli-Verteilung). Oder Sie unterstellen eine Normalverteilung für Risiken, die nicht normalverteilt sind. Auch bei Risikomaßen ist die Sammlung an Missverständnissen und Fehlinterpretationen lang und vielseitig. Gelegentlich wird vergessen, dass das bei Risikomanagern beliebte Risikomaß Value at Risk rein garnichts mit einem "maximalen" Verlust zu tun hat. Die Liste der Denk- und Anwendungsfehler ließe sich fast beliebig fortführen. Doch nicht nur Risikomanager sollten über ein grundlegendes Verständnis von Statistik verfügen. Jeder Zeitungsleser und -hörer sollte die wesentlichen Werkzeuge und Fallstricke der Statistik kennen. Katharina Schüller weist in ihrem Buch darauf hin, dass anscheinend der Wunsch, die Welt begreifbar zu machen, bei vielen Menschen offenbar so stark ist, dass selbst völlig sinnlose Zahlen in seriösen Medien präsentiert werden, und das sogar, wenn im selben Artikel auf den statistischen Unfug hingewiesen wird. "Statistik zu verstehen ist eine notwendige Fähigkeit, um die Welt, in der wir leben, einordnen und bewerten zu können und um Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen", so die Autorin.
Katharina Schüller zeigt auf, dass das Kernproblem darin liegt, dass statistisches Denken unserer Intuition widerspricht, die von statistisch aufbereiteten "harten" Zahlen und "objektiven" Fakten in erster Linie Struktur und Objektivität erwartet. Statistik arbeitet auch immer mit Unsicherheiten, Wahrscheinlichen und Subjektivität. Risikomanager sollte über die folgende Aussage des indischen Statistikers C.R. Rao intensiver nachdenken: Sicheres Wissen entstehe in einer neuen Art des Denkens aus der Kombination von unsicherem Wissen und dem Wissen über das Ausmaß der Unsicherheit.
Katharina Schüller weist darauf hin, dass gute Statistiker im Wesentlichen über vier Kompetenzen verfügen sollten: 1. Sie können Wesentliches von Unwesentlichem unterscheiden. 2. Sie können mit Risiko und Unsicherheit umgehen. 3. Sie können Probleme strukturieren und in Modelle übersetzen. 4. Sie können Daten strukturieren und in Lösungen übersetzen.
Die im Buch aufgeführten Alltagsbeispiele aus Politik und Weltgeschehen, Wirtschaft und Unternehmen, Wissen und Technik, Gesundheit sowie Gesellschaft und Leben liefern anschaulich einige der wesentlichen Fallen aus der Anwendung der Statistik. In Kapitel 7 lässt uns Katharina Schüller in den Werkzeugkoffer des Statistikers blicken. Der Leser erfährt hier die wichtigsten Dinge über Daten und Skalen, Mittelwerte und Streuung, Prozente und Risiken, den zentralen Grenzwertsatz, das Testen und Schätzen, Konfidenzintervalle, Zusammenhangsanalysen, Regressionen und komplexere Modelle sowie Zeitreihen und Prognosen. Im abschließenden Kapitel gibt uns die Autorin 11 Regeln mit auf den Weg, damit wir zukünftig nicht alle statistischen Analysen blauäugig glauben.
Nach der Lektüre des Buches haben wir gelernt, dass Statistik eine spezifische Art des Denkens ist. Ein guter Statistiker denkt nicht in "richtig" oder "falsch", in "null" oder "eins", in "sicher" oder "unsicher". Statistik liefert uns eine Antwort auf die Frage, wie groß die restliche Unsicherheit ist, die man nie beseitigen kann. Nach der Lektüre wird man kritischer mit Statistiken umgehen, die uns regelmäßig in der Tageszeitung oder im Fernsehen serviert werden.
Fazit: Mit "Statistik und Intuition" weist uns Katharina Schüller auf typische Denkfehler und Fallen in der Welt der Statistik hin. Basierend auf den exzellent recherchierten Praxisbeispielen ist das unterhaltsam geschriebene Buch sowohl für den Laien als auch den Statistikprofi empfehlenswert. Insbesondere Risikomanager und "Quants" sollten von der Lektüre profitieren und zukünftig hoffentlich seltener in "statistische Denkfallen" tappen und mathematische Werkzeug gewissenhafter anwenden sowie Ergebnisse kritischer interpretieren.
