Wie bescheuert kann man eigentlich sein: Flüchtlinge entlasten die Krankenkassen

Ich bekomme sicher wieder Prügel für die Überschrift, zumindest in der Redaktion, aber mir fällt angesichts dieser Meldung nichts anderes als „bescheuert“ ein:

„Die Zuwanderung von EU-Bürgern und Flüchtlingen wirkt sich nach Angaben der Gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) positiv auf ihre finanzielle Stabilität aus. Die Vorstandsvorsitzende des GKV-Spitzenverbandes, Doris Pfeiffer, sagte, im Jahr 2016 seien vor allem junge Menschen zwischen 20 und 30 Jahren neu in die gesetzliche Krankenversicherung gekommen. Davon seien mehr als 60 Prozent Männer und an die 40 Prozent Frauen gewesen.

Pfeiffer erläuterte: “Da die zugewanderten Neumitglieder jünger sind als der Durchschnitt aller gesetzlich Versicherten und darüber hinaus auch noch weniger Leistungen in Anspruch nehmen als die gleichaltrigen bisherigen Versicherten, führen sie zu einem doppelten Entlastungseffekt.” Sie stabilisierten die Finanzen und stoppten – zumindest vorübergehend – die Alterung der Mitglieder der GKV insgesamt. “Das ist ein erstaunliches Phänomen, mit dem noch vor einigen Jahren wohl niemand gerechnet hätte”, so Pfeiffer.“

Logik ist ja nicht jedermanns Sache, aber zumindest in den Grundrechenarten sollte man seine Schwächen nicht so öffentlich machen, wie dies Frau Pfeiffer hier tut. Sie behauptet eine doppelte Entlastung der Krankenkassen durch stabilisierte Finanzen, weil jüngere Versicherte weniger Leistungen in Anspruch nehmen und durch einen Verjüngungseffekt.

Fangen wir hinten an, bei der Fähigkeit, sich mit Begriffen selbst zu übertölpeln. Frau Pfeiffer hat diese Fähigkeit. Das erstaunliche Phänomen, „mit dem vor Jahren wohl niemand gerechnet hat“, also der Entlastungseffekt, der über die Alterung der Mitglieder erfolgt, ist nichts anderes als der Effekt, der durch die geringeren Kosten entsteht, die durch jüngere Mitglieder in der Krankenkasse nach aller Statistik dadurch entstehen, dass sie seltener krank werden und ihre Behandlungskosten geringer sind als die älterer Mitglieder.

Beide Effekte sind jedoch identisch. Vermutlich hat deshalb niemand bislang dieses erstaunliche Phänomen, das Frau Pfeiffer hier sieht, gesehen, weil es es schlicht nicht gibt.

Darüber hinaus ist es eine interessante Milchmädchenrechnung, die erhebliche Schwächen in den Grundarten der Mathematik offenbart. Hier in Addition.

  • Wir haben einen Bestand B von Versicherten. Für diesen Bestand entstehen die Kosten X.
  • Nun kommen zu diesem Bestand B von Versicherten neue Versicherte in Form von Flüchtlingen hinzu.
  • Welchen Effekt haben mehr Versicherte auf die Kosten?
  • Frau Pfeiffer behauptet, die Kosten sinken.
    Wer derselben Meinung ist, darf in Zukunft ScienceFiles nicht mehr lesen.
  • Selbst wenn alle bis auf einen Flüchtling keine zusätzlichen Kosten produzieren, entstehen doch MEHRKOSTEN, denn die Kosten für den einen Flüchtling müssen zu den bisherigen Kosten X hinzugezählt werden.

Nun könnte man argumentieren, dass mehr Flüchtlinge in der gesetzlichen Krankenkasse mehr Geld in die Kasse der Kranken bringen und dass diesem Mehr an Einnahmen ein geringeres Mehr an Ausgaben gegenübersteht, weil jüngere Flüchtlinge geringere Kosten produzieren als ältere Versicherte. Aber auch das ist eine Milchmädchenrechnung. „There is no free lunch“ hat der weiße und weise Ökonom Milton Friedman einst gesagt und darauf verwiesen, dass Geld, das in einen Topf eingezahlt wird von irgend jemandem erwirtschaftet werden muss. Wie die Dinge bei Flüchtlingen nun einmal so liegen, muss ihr Beitrag in die Gesetzliche Krankenkasse von der Allgemeinheit der Steuerzahler aufgebracht werden (Ausnahme bestätigen diese Regel).

Der doppelte Entlastungseffekt, den sich Frau Pfeiffer einbildet, entsteht also dadurch, dass zum einen die Bruttoausgaben für Versicherte steigen, weil einfach mehr Versicherte Leistungen aus der Gesetzlichen Krankenkasse in Anspruch nehmen. Er entsteht sodann daraus, dass junge männliche Flüchtlinge weniger Leistungen in Anspruch nehmen als vor allem weibliche Versicherte und alte Versicherte, so dass von den Beiträgen der jungen männlichen Flüchtlinge in der Rechnung von Frau Pfeiffer mehr bei der Gesetzlichen Krankenkasse hängen bleibt als dies für z.B. junge weibliche Flüchtlinge oder alte Flüchtlinge, die z.B. über den Familiennachzug nach Deutschland kommen, oder generell für weibliche Versicherte oder alte Versicherte der Fall ist.

Eine erstaunliche Schlußfolgerung, die man nur teilen kann, wenn man (1) Behauptungen aufstellt, für die es keinerlei empirischen Beleg gibt (wie z.B. junge Flüchtlinge bringen mehr Beitrag als sie Kosten verursachen), (2) vollkommen ausblendet, das das vielleicht-Mehr an Beitrag, das bei den Gesetzlichen Krankenkassen hängenbleibt, von Steuerzahlern aufgebracht werden muss, die derzeit die Beiträge der Flüchtlinge entrichten und (3) der seltsamen Mathematik huldigt, die Frau Pfeiffer vertritt, nach der ein Mehr an Versicherten mit einem weniger an nachgefragten Versicherungsleistungen einhergeht.

Wer jetzt noch denkt, bescheuert sei unpassend, dem ist nicht zu helfen.

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Sklaven der Kontrollvariablen: Genderismus und Wissenschaft sind unvereinbar

Wer wie wir die wissenschaftliche Landschaft beobachtet, der hat in den letzten Jahren, wenn nicht im letzten Jahrzehnt eine  Veränderung festgestellt: Qualitative Forschung wird immer häufiger, quantitative Forschung immer seltener.

Das hat natürlich eine Ursache. Quantitative Forschung kann man nicht einfach so betreiben. Man benötigt eine methodologische Ausbildung, muss den Unterschied zwischen Operationalisierung und Faktum kennen. Man muss in Mathematik zumindest firm sein. Es ist nicht notwendig, Matrizenrechnung zu beherrschen, aber man sollte doch wissen, was passiert, wenn man z.B. eine Faktorenanalyse rechnet und es wäre auch hilfreich in der Lage zu sein, auf Grundlage einer vorhandenen Verteilung eine lineare Annäherung an die Verteilung von Hand berechnen zu können.

Qualitative Forschung ist mathematikfrei. Eine Erleichterung für all diejenigen, die Schwierigkeiten haben, eine Gerade einzuzeichnen, wenn man ihnen zwei Punkte in einem Koordinatenkreuz gibt. Um fair zu sein: Auch qualitative Sozialforscher haben sich bemüht, eine Methode zu entwickeln, die es ermöglich, die Willkür, die qualitativer Forscher anhaftet, loszuwerden. Die zum Teil recht guten methodologischen Lösungen haben jedoch wenig Widerhall in den Sozialwissenschaften gefunden. Qualitative Forschung ist vielmehr verkommen. An die Stelle methodischer Erwägungen ist das Draufloswurschteln getreten, das, damit es nicht als das solches kenntlich wird, als reflexive Forschung oder als Experteninterview bezeichnet wird. Experteninterviews sind in der Regel die Übertragung des Kaffeekränzchens aus dem Cafe um die Ecke in die Wissenschaft. Sie verlaufen bar jeder methodologischen Erwägungen oder gar Einsichten und resultieren zumeist in reflexiven Erkenntnissen, die keinerlei Bezug zur Wirklichkeit haben.

Diese Entwicklung hat eine Reihe von Ursachen. Eine davon ist die Etablierung von Gender Studies an Hochschulen. Gender Studies sind das Gegenteil von Wissenschaft. Die sie betreiben, haben kein Interesse an nachvollziehbarer Forschung und sind schon gar nicht im Stande, mit mathematischen Modellen oder gar mit Statistik umzugehen. Sie haben sich deshalb auf qualitative Methoden gestürzt und wie alles, was die Genderista in die Finger bekommt, so haben auch die qualitativen Methoden einen Qualitätseinbruch erlitten.

Die Art und Weise, in der die Genderista die qualitativen Methoden erledigt haben, zeigt deutlich, dass hier ein bunch of nuts unterwegs ist, um seine Phantasien auszuleben.

Ein mentaler Führer dieses bunch of nuts scheint eine gewisse Maria Mies zu sein, die vor ihrer Emeritierung an der Fachhochschule in Köln tätig war. Wikipedia beschreibt Mies wie folgt:

“Maria Mies (* 1931 in Steffeln) ist eine deutsche Soziologin. Sie hat feministische, ökologische und entwicklungspolitische Bücher publiziert, die international beachtet wurden. Sie ist Professorin emerita der Fachhochschule Köln. Bekannt und tätig ist sie weiterhin als strikte Gegnerin der Globalisierung und gehört zu feministAttac, einem Frauennetz von Attac.”

Damit ist eigentlich alles gesagt. Wer zu Attac gehört, hat in der Regel mit Wissenschaft nichts am Hut, seine Anwesenheit an einer Hochschule kann daher nur als Betriebsunfall bezeichnet werden. Dass Mies als mentaler Anführer der Knalltüten angesehen werden kann, die sich heute an Hochschulen breit gemacht haben, zeigt sich auch deutlich, wenn man das, was sie zu Feminismus und Sozialforschung zusammen geschrieben hat, liest.

Nein, wir haben es nicht gelesen. Wir haben die Lektüre Alan Bryman überlassen. Bryman muss diesen Unsinn lesen, denn er hat ein Buch über Social Research Methods geschrieben, das nicht auf sinnvolle Social Research Methods beschränkt ist, sondern die gesamte Bandbereite von Unsinn mit erfasst, die sich heutzutage an Hochschulen finden lässt. Und so findet sich auch Mies.

Alan Bryman (2015). Social Research Methods. Oxford: OUP.

Man muss das, was Genderista von sich geben, häufig erst einmal einsickern lassen und sich selbst bestätigen, dass die den Blödsinn, den sie schreiben, Ernst meinen. Dann muss man das Gelesene noch einmal lesen und sich fragen, wie jemand auf die Idee kommen kann, seine Phantasien an Dinge heranzutragen, von denen er keine Ahnung hat, überhaupt keine Ahnung.

So ist Mies der Ansicht, dass quantitative Forschung die Stimme von Frauen unterdrücken würde, weil quantitative Forschung auf der Suche nach Wahrheit „valid knowledge“ Frauen zu Objekten der Forschung mache, sie in Kategorien stecke und die quantitative Unterdrückung von Frauen noch durch die Einführung von Kontrollvariablen amplifiziere.

So einen Blödsinn muss man wirklich erst einmal verdauen.

Wie soll man jemandem antworten, der denkt, man könne Forschung betreiben, ohne ein Forschungsobjekt? Kein Wunder, dass Genderista keine Forschungsergebnisse vorzuweisen haben. Ohne Forschungsobjekt kann man halt nichts erforschen. Aber damit nicht genug, wenn man die Antworten, die Frauen in einem Fragebogen gegeben haben, im Rahmen quantitativer Sozialforschung berücksichtigt, dann macht man diese Frauen nach Ansicht von Frau Mies nicht nur zum Objekt der Forschung, nein, man beutet sie auch aus, nutzt ihre Antworten und gibt nichts zurück. Selbst Frauen machen sich dieser Form modernen Befragungssklaventums nach Kenntnis von Mies schuldig. Man muss schon hart an der Grenze zur Debilität entlanglaufen, um auf derartigen Unsinn zu kommen. Wenn Fragen Ausbeutung darstellen, dann wird es Zeit, die Fragestunde im Bundestag abzuschaffen und Lehrer daran zu hindern, systematisch ihre Schüler auszubeuten und die Ausbeutung noch mit Bewertung zu krönen. 

Der absolute Knaller kommt jedoch erst noch:

Dass man Frauen in quantitativen Modellen als Kontrollvariable benutze, verstärke noch deren Ausbeutung.

Wir haben keine Worte mehr, um einen derartigen, ja, was eigentlich, Unsinn, Blödsinn … angemessen zu bezeichnen. Die Frau hat wirklich Phantasie. Aber leider eben keine Ahnung. Ein Datensatz besteht in der Regel aus Zeilen und Reihen mit Zahlen darin. In einem Datensatz finden sich keinerlei Frauen, auch keine Männer. Es finden sich Operationalisierungen, z.B. die Operationalisierung von Geschlecht: 1 „männlich“, 2 „weiblich“. Damit kann man dann rechnen, Geschlecht als binäre Variable mit nominalem Skalenniveau behandeln und, ja, wir geben es zu, als Kontrollvariable in ein statistisches Modell einführen. Das hat jedoch nichts mit den Sado-Masochistischen Phantasien, die Frau Mies zu haben scheint, zu tun, nichts mit Kontrolle und Unterdrückung. Es heißt nämlich nur Kontrollvariable, weil damit ein Einfluss konstant gehalten werden soll, so dass man Ergebnisse bekommt, die man unabhängig vom Geschlecht interpretieren kann. Nicht nur haben Kontrollvariablen nichts damit zu tun, dass Frauen oder Männer gefesselt oder überwacht werden, Frauen und Männer sind nicht einmal in einem Datensatz, lediglich eine Zahl, eine Operationalisierung ist in einem Datensatz enthalten. Und weil dem so ist, deshalb suchen quantitative Sozialforscher auch nicht nach „Wahrheit“ oder „valid knowledge“, sondern nach Zusammenhängen und sie versuchen, Theorien mit Daten zu bestätigen oder zu falsifizieren, aber eben nicht zu beweisen.

Das alles weiß Frau Mies nicht, kann sie nicht wissen, sonst würde sie nicht den Blödsinn schreiben, den sie schreibt, und das alles wissen Gendersita nicht. Wie häufig uns in den letzten Jahren das Missverständnis begegnet ist, dass es Wissenschaftler gäbe, die denken würden, man könne objektive Wahrheit finden, … wir haben aufgehört zu zählen. Wann immer uns dieser Unsinn begegnet ist, kam er jedoch von Genderista, die die einzigen zu sein scheinen, die an diesen Unsinn glauben, was einmal mehr zeigt, dass sie nicht nur nichts mit Wissenschaft zu tun haben, sondern nicht einmal eine Vorstellung davon haben, was Wissenschaft eigentlich ist.

Das ist auch nicht verwunderlich, denn – wie abermals Bryman herausgearbeitet hat – sind Genderista der Ansicht, quantitative Sozialforschung sei abzulehnen, weil sie wertneutral vorgehe. Und hier haben sie ausnahmsweise einmal zumindest im Ansatz recht. Quantitative Sozialforschung soll wertneutral sein, aber nicht nur quantitative Sozialforschung, auch qualitative Sozialforschung, ja Sozialforschung überhaupt, Wissenschaft als Ganzes. Tatsächlich ist es eine der unverrückbaren Grundlagen von Wissenschaft, wertneutral vorzugehen. Da Genderista, wie Bryman gezeigt hat, das explizit nicht wollen, stellen sie sich – wie all die anderen politischen Aktivisten – selbstgewählt und bewusst außerhalb der Wissenschaft auf und machen deutlich, dass Genderismus keine Wissenschaft ist.

Warum sind Genderista dann an Hochschulen präsent? Man muss nach den Ausführungen, die Brynman zitiert, davon ausgehen, dass die Unterwanderung von Hochschulen durch Genderista die Zerstörung von Wissenschaft zum Ziel hat.

Es ist nicht mehr lustig: Einerseits sind Irre dabei, Bücher wie die Kleine Hexe zu zensieren, weil darin Worte vorkommen, die sie nicht mögen, andererseits sind Bücher wie die von Mies und anderen Genderista im freien Handel zugänglich und werden nicht mit einem Zusatz wie: “Das Lesen dieses Buches kann ihren Intellekt beschädigen” versehen. 

Wie weit die Genderista mit ihrem Vorhaben schon gelangt ist, wie sehr sie deutsche Universitäten bereits infiltriert hat, das weiß niemand. Wir wollen es untersuchen, in einem Forschungsprojekt, das nur von Privatleuten, die ein Interesse an unserer Forschung haben, finanziert wird. Wir haben bereits 75% der Mittel zusammen, die notwendig sind, um die erste Phase des Projekts zu beginnen. Wenn Sie auch dazu beitragen wollen, das Ausmaß der Gender-Unterwanderung an deutschen Universitäten zu untersuchen, dann können finden Sie hier Näheres zu Projekt und den Möglichkeiten, uns zu unterstützen.

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Steigende Tendenz: Jeder Dritte Verurteilte ist ein Ausländer

„WIESBADEN – Im Jahr 2016 verurteilten Gerichte in Deutschland insgesamt 737 873 Personen rechtskräftig wegen eines strafrechtlichen Verbrechens oder Vergehens. Wie das Statistische Bundesamt (Destatis) weiter mitteilt, waren das 1 614 Personen beziehungsweise 0,2 % weniger als im Vorjahr (739 487).“

Soweit die Pressemeldung des Statistischen Bundesamt vom heutigen Tag. Die Grundlage der Pressemeldung ist die gerade veröffentlichte Strafverfolgungsstatistik für das Jahr 2016. Interessanter Weise begnügen sich die Bundesstatistiker bei ihrer Pressemeldung und ganz gegen ihre sonstigen Gewohnheiten damit, die Ergebnisse nach Alter und Geschlecht aufzuschlüsseln. Eine Aufschlüsselung nach Nationalität, also unterschieden nach Deutschen und Ausländern unterbleibt.

Derartige Unterlassungen machen uns stutzig.
Also haben wir recherchiert und die Gelegenheit genutzt, um eine Zeitreihe auf Grundlage der Strafverfolgungsstatistiken der Jahre 2000 bis 2016 zu erstellen. Das Ergebnis findet sich in der folgenden Abbildung:

Wie man sieht, geht der Anteil der Deutschen unter den Verurteilten seit 2007 kontinuierlich zurück, während der Anteil der Ausländer unter den Verurteilten kontinuierlich steigt. Wir haben in der Abbildung den Anteil der ausländischen Bevölkerung an der Gesamtbevölkerung mit abgetragen, so dass man sehen kann, dass die Zahl der vor Strafgerichten verurteilten Ausländer rund dreimal höher ist als es ihrem Bevölkerungsanteil entspricht.

Und beide steigen: Sowohl der Anteil ausländischer Verurteilte als auch der Anteil der Ausländer an der Gesamtbevölkerung. Ersterer ist seit 2000 von 27,9% auf 32,5% gewachsen, letzterer von 8,9% auf 12,2%. Die Strafverfolgungsstatistik hat eine Vorlaufzeit von rund zwei Jahren, d.h. die Verurteilten aus dem Jahr 2016. die in der Statistik ausgewiesen sind, haben in der Regel in den Jahren 2015 oder 2014 die Straftaten begangen, wegen derer sie sich nun vor Gericht verantworten mussten. Wir haben auf dieser Grundlage einmal eine kleine Projektion vorgenommen und den Anteil der ausländischen Verurteilten auf Basis einer Vorlaufzeit von nur einem Jahr für 2017 berechnet. Im Ergebnis sind wir bei einem Anteil ausländischer Verurteilter von 35,67% angekommen.

In den Jahren von 2000 bis 2016 haben vor allem die Verurteilungen von Ausländern für Diebstahl und Unterschlagung  (+45,4%) und in der Kategorie der anderen Vermögensdelikte (+13,5%) zugenommen. Genaue Analysen haben wir noch nicht durchgeführt.

Warum das Statistische Bundesamt in seiner Pressemeldung die von uns zusammengestellten Fakten nicht wenigstens für das Jahr 2016 dargelegt hat, ist eine … vielleicht keine offene Frage, sondern das Ergebnis von Lückenstatistik, die nun nachdem es die Lückenpresse bereits gibt, auch um sich greift.

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Die Medien sind am Erfolg der AfD schuld … Unsinn per Regression und Granger-Analyse

„Hätten die Medien mehrere Wochen lang gar nicht über die AfD berichtet, wären die Umfragewerte unseren Berechnungen zufolge fünf Punkte niedriger“, so Lehrstuhlinhaber Professor Simon Hegelich. „Wird viel über die AfD berichtet, steigt auch die Wahrscheinlichkeit, dass ihre Umfragewerte steigen.“

Auf den Text von Buzzfeed, der die oben zitierte Einleitung trägt, sind wir über den Blog von Hajo Funke aufmerksam geworden. Funke ist emeritierter Professor der Politikwissenschaft, der sich zeitlebens nicht unbedingt durch statistische Kenntnisse ausgezeichnet hat. Deshalb sei ihm Verziehen, wenn er voller Begeisterung über das Ergebnis der Analyse von „Lehrstuhlinhaber Simon Hegelich“ berichtet. Der Lehrstuhl, den Hegelich mehr besetzt als innehat, er steht an der Hochschule für Politik in München, also eigentlich an der Technischen Universität München.

München war einmal ein ernstzunehmender Standort für Politikwissenschaft…

Hegelich hat das getan, was man Datencrunching nennt. Zunächst hat er bei Google Trends die Häufigkeit von Suchen nach „AfD“ in Google News gesammelt, dann die Umfrageergebnisse von Emnid, Forschungsgruppe Wahlen, GMS, Infratest dimap, Forsa, Insa, YouGov und Allensbach zusammengetragen und alles miteinander vermengt. Den Datensalat hat er dann mit dem Besteck der Regression auf lineare Bestandteile durchsucht und mit einer Granger-Analyse so lange herumgewerkelt, bis herauskam, dass sich die Anzahl der Häufigkeit von Suchen in Google News, in denen der Begriff „AfD“ vorkommt, in 4 oder 5 oder 6 Wochen auf den Umfragewert der AfD niederschlägt.

Ja.

Muss man dazu eigentlich noch etwas sagen, um den Unsinn dahinter deutlich zu machen?

Müssen wir wirklich „Warum-Fragen“ stellen?

Warum dauert es 4, 5 oder 6 Wochen bis Hans F, der nach der AfD gesucht hat, endlich von INSA befragt wird und sagen kann, dass er die AfD wählt? Wieso dauert es 6 Wochen, bis Hans B., der auch nach der AfD in Google News gesucht hat, sagen kann, dass er nicht die AfD wählt? Was macht Hans D., der nach der AfD gesucht hat und überhaupt nicht , von keinem der Umfrageinstitute befragt wird?

Die Dummheit, die sich in angeblichen wissenschaftlichen Analysen bahnbricht, ist nicht mehr auszuhalten.

Norwegian Crude Oil kills! Source Proof

Tyler Vigen hat eine Kunst daraus gemacht zu zeigen, dass man jeden Unsinn korrelieren kann und hätte er Lust, eine Granger-Analyse zu berechnen, wir haben keinen Zweifel, dass er problemlos nicht nur zeigen könnte, dass der jährliche Käsekonsum mit der Anzahl derer korreliert, die sich in ihrem Betttuch so verstricken, dass sie ersticken, sondern dass der Käsekonsum die Ursache der Betttoten durch Ersticken ist. Oder, passender für Hegelich ist die hohe Korrelation zwischen der Anzahl von Raketenstarts weltweit und der Anzahl der Doktortitel, die an Soziologen verliehen werden. Je höher erstere, desto höher zweitere. Die Raketenstarts, so wird eine Granger-Analyse zweifellos zeigen, sind kausal für die Anzahl der promovierten Soziologen. Schließlich gibt es einen fast perfekten Zusammenhang zwischen dem jährlichen Mozzarella-Konsum und der Anzahl der Ingenieure, die im Bereich Tiefbau promoviert werden. Offenkundig würde eine Granger-Analyse zeigen, dass mit der Zahl der promovierten Tiefbau-Ingenieure der Konsum von Mozzarella wächst.

Die Beispiele zeigen, dass man fast jeden Unsinn mit Korrelationsanalysen finden kann. Dass dem so ist, daran ändert auch die Granger-Analyse nichts, denn die Verwendung einer Granger-Analyse oder einer Korrelationsanalyse oder einer Regression macht nur dann Sinn, wenn der, der die statistischen Methoden bedient, eine theoretisch formulierte und mit Argumenten gestützte Vorstellung davon hat, warum der von ihm gemessene Zusammenhang besteht. Man nennt diese Vorstellung auch Hypothese.

Also zurück zum Warum.
Warum hat die Suche nach der AfD in Google in 4, 5 oder 6 Wochen zum Ergebnis, dass die Häufigkeit der Antwort „AfD“, die die Forschungsgruppe Wahlen erhält, höher ist als noch zwei Wochen zuvor bzw. niedriger?

Und wie kommt man von der Suche nach „AfD“ in Google News und vom Anteil, den die AfD bei Infratest Dimap in der Umfrage von 19. September erhalten hat, noch einmal zu der Behauptung, dass es einen kausalen Effekt zwischen dem AfD-Erfolg bei der Bundestagswahl und Medienberichten gibt? 

Wann immer wir in einem Post geschrieben haben, dass die Junk Science, die wir gerade auseinander genommen haben, so großer Junk ist, dass es kaum vorstellbar ist, dass es noch größeren Junk gibt, sind wir falsifiziert worden. Die Menge an Junk, die an deutschen Hochschulen produziert wird, sie ist nicht übersehbar, nicht verständlich und nicht entschuldbar.

Wie erklärt man den in diesem Fall von Hegelich produzierten Junk?

Entweder Hegelich ist ein Datenfuzzy, der vor lauter Korrelation und Granger-Analyse vergisst, dass man einen Zweck, einen Grund, eine Antwort auf die Frage „Warum“ benötigt, wenn man den Zusammenhang, den man gefunden hat, erklären will. In diesem Fall wäre die Analyse von Hegelich das Ergebnis einer defizitären Ausbildung, in deren Verlauf es möglich ist, statistische Methoden zu erlernen, ohne zu wissen, warum und wozu.

Oder Hegelich ist ein Opportunist, einer, der versucht, Öffentlichkeit für sich zu schaffen und bekannt zu werden. Was wäre dazu besser geeignet, als diejenigen in Deutschland, die schon beim Anblick einer harmlosen Regressionsgleichung Fracksausen bekommen und mit Begriffen wie „Granger-Analyse“ zum ehrfurchtsvollen Verstummen gebracht werden können, an der Nase durch die Manege zu führen, um sich selbst als großen Statistiker zu inszenieren, der die Wahrheit über den AfD-Erfolg verbreitet hat?

Damit auch der letzte bemerket, welchem Unsinn er möglicherweise aufgesessen ist, vielleicht bemerkt es sogar Hajo Funke, hier unsere Analyse, die zeigt, dass der FC Bayern schuld am Wahlerfolg der AfD ist. Die Suche nach „FC Bayern“ korreliert mit der Suche nach „AfD“ (r = -.35). Mit einer Granger-Analyse können wir zeigen, dass mit einem Lag von 3 Tagen nach der Berichterstattung über den FC Bayern, die Suchen nach der AfD steigen. Um es in den Worten von Simon Hegelich zu formulieren: Die Berichterstattung über den FC Bayern führt nach drei Tagen zu einer hohen Berichterstattung über die AFD, die, eine Erkenntnis, die wir auch Hegelich verdanken, mehr AfD-Prozente in den Umfragen von FGW, Infratest Dimap, Allensbach usw. zur Folge hat.

Also Ihr Medien: Es gibt kein Entrinnen. Berichtet Ihr über die AfD, dann kommt dies der AfD zugute, berichtet Ihr über den FC Bayern, dann kommt das auch der AfD zugute. Bedankt Euch bei Simon Hegelich. Von dem stammt dieser Junk.

Granger-Kausalität ist eine bestimmte Form der Kausalität, die in Zeitreihenanalysen benutzt wird. Die Idee der Granger-Kausalität ist einfach: Eine Variable X ist Granger-kausal für Y, wenn Y besser über die vergangenen Werte von X und Y vorhergesagt werden kann als über die vergangenen Werte von Y alleine.

Die Idee basiert auf mehreren Voraussetzungen:

  • Nur vorausgehende Werte von X können kausal für Y sein.
  • X muss sich exogen zu Y verhalten, d.h. X für sich darf nicht Granger kausal für Y sein.
  • X und Y müssen statistisch unabhängig voneinander sein. D.h. X darf für Y nicht Granger-kausal sein und Y nicht für X.

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Bertelsmann-Studie: Weibliche Muslime schlechter integriert als männliche Muslime

Derzeit geht die Bertelsmann-Studie „Muslime in Europa – Integriert, aber nicht akzeptiert?“ durch die Medien. Eine Reihe von Lesern hat uns auf diese Studie und die dazugehörige Berichterstattung hingewiesen, deren Tenor weitgehend lautet: Muslime sind gut in die deutsche Gesellschaft integriert. Angesichts eines nunmehr mehrere Jahrzehnte dauernden Aufenthalts von Muslimen in Deutschland, die oft in der zweiten oder dritten Generation in Deutschland leben, wäre alles andere auch mehr als bedenklich.

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Wir haben ein paar Abbildungen zusammengestellt, die die wichtigsten deskriptiven Ergebnisse aus der Befragung von für Deutschland 1.114 Muslimen und 1.453 Deutschen zeigt. Für uns ist jedoch nicht der deskriptive Firlefanz, der in den Medien berichtet wird, von Interesse sondern der in der Bertelsmann-Studie unternommene Versuch, die Integration von Muslimen der zweiten Generation in den Arbeitsmarkt als alleinigen Indikator für deren gesellschaftliche Integration zu erklären.

Diese Erklärung basiert zunächst auf einer mehr oder weniger verballhornten Übernahme von vier Dimensionen der Integration, die Esser zugeschrieben werden, der sie allerdings bei Berry entliehen hat. Die vier Dimensionen im originalen Akkulturationsmodell von Berry lauten Segregation, Marginalisierung, Assimilation und Integration. Bei Bertelsmann hat man die Segregation und die Marginalisierung vermutlich schon deshalb gestrichen, weil beide negativ und politisch nicht erwünscht sind und durch Platzierung und Interaktion ersetzt. Nimmt man noch Akkulturation und Identifikation hinzu, dann kommt man zu dem, was bei Bertelsmann als Modell der sozialen Integration bezeichnet wird.

Aufgelöst in die Bestandteile wird alles wieder etwas trivialer:

  • Platzierung wird durch Erwerbstätigkeit operationalisiert,
  • Akkulturation auf Spracherwerb und Schulbildung verkürzt,
  • Interaktion als Freizeitkontakt mit Einheimischen definiert und
  • Identifikation als Verbundenheit mit der Aufnahmegesellschaft angesehen (was letztlich eher Akkulturation als Identifikation misst, aber lassen wir das);

Aus Gründen, die nicht angegeben sind und von uns auch nicht nachvollzogen werden können, gilt den Bertelsmännern nur die Platzierung als erklärungsbedürftig, als multivariat erklärungsbedürftig. Multivariat scheint heute vornehmlich mit logistischer Regression einher zu gehen und die Berechnung derselben, die zum Ziel hat, auf Grundlage der abhängigen Variablen „Platzierung“ die Determinanten einer erfolgreichen Integration in die deutsche Gesellschaft zu bestimmen, ergibt Folgendes:

Alles, was in der letzten Spalte keine Sterne aufweist, kann vergessen werden, weil es n.s., also nicht signifikant ist.

Bleiben die signifikanten Ergebnisse:

Akkulturation, also bei den Bertelsmännern Sprachkenntnisse und ein formaler Bildungsabschluss erhöhen dann, wenn sie hoch sind, die Wahrscheinlichkeit von Platzierung, also von Erwerbstätigkeit, denn letzten Endes erklären die Bertelsmänner hier Erwerbstätigkeit und nicht Integration oder Platzierung.

Viele Freizeitkontakte zu Deutschen erhöhen die Wahrscheinlichkeit einer Erwerbstätigkeit.

Der Unsinn, den logistische Regressionen dann produzieren, wenn sie von Unbedarften bedient werden, kommt darin zum Ausdruck, dass Befragte, die sich Deutschland als eher verbunden erklären, eine höhere Wahrscheinlichkeit haben, einer Erwerbstätigkeit nachzugehen als Befragte, die von sich sagen, sie seien Deutschland sehr verbunden. Dass hier Unbedarfte am Werk sind, zeigt sich schon daran, dass Sie den Referenzkategorien Signifikanzen zuweisen, im Ergebnis stellt sich bei statistisch Bedarften Schüttelfrost ein.

Mit zunehmender Religiosität sinkt die Wahrscheinlichkeit einer Erwerbstätigkeit (also von Platzierung für die Bertelsmänner).

Schließlich wirkt sich auch Geschlecht auf die Wahrscheinlichkeit, einer Erwerbstätigkeit nachzugehen, aus. Weibliche Muslime haben eine deutliche, um 60% geringere Wahrscheinlichkeit, einer Erwerbstätigkeit nachzugehen als männliche Muslime.

Die Bertelsmänner berücksichtigen in ihrer Analyse ausschließlich Angehörige ab der zweiten Migrantengeneration also Befragte, die bereits in Deutschland geboren wurden.

Übrigens: Das Modell ist insofern ein sinnloses Modell als die Analysen auf Muslime beschränkt bleiben. Wollte man tatsächlich Aussagen darüber machen, ob Muslime integriert sind und wenn ja, wie gut sie integriert sind, dann muss man sie in Relation zur deutschen Bevölkerung analysieren und Letztere auch als Referenzgruppe wählen.

Folgt man den Bertelsmännern dennoch in ihrer Ansicht, dass die Platzierung auf dem Arbeitsmarkt letztlich die Variable ist, die eine gelungene Integration signalisiert, dann muss man daraus folgern, dass dieselbe bei weiblichen Muslimen in geradezu spektakulärer Weise misslungen ist. Da die weiblichen Muslime, die in der logistischen Regression berücksichtigt sind, alle in Deutschland geboren sind und alle das deutsche Bildungssystem durchlaufen haben, stellt sich die Frage: What went wrong?

Das ist doch einmal eine Frage, die die Gender Studierten beantworten könnten – oder?

Und für den Fall, dass die Gender Studierten auf ihre Lieblingsvariable springen: Es hat nichts mit Diskriminierung zu tun, denn von Diskriminierung geht keinerlei Effekt auf die „Platzierung“ aus.

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