Statistikpraxis

Statistikpraxis bezeichnet die Anwendung statistischer Methoden auf reale Fragestellungen in Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft. Im Gegensatz zur Statistiktheorie, die sich mit Modellen und Begründungen befasst, konzentriert sich die Praxis darauf, Daten zu erheben, geeignete Modelle zu wählen, Ergebnisse zu interpretieren und Entscheidungsprozessen zu unterstützen.

Typische Arbeitsschritte umfassen Problemdefinition, Studiendesign, Datenerhebung und Datenaufbereitung, explorative Datenanalyse sowie die Auswahl und Anwendung quantitativer Modelle. Es geht um Parameterschätzung, Hypothesentests, Vorhersage und die Bewertung von Unsicherheit. Eine klare Kommunikation der Ergebnisse und eine Berücksichtigung von Qualität und Reproduzierbarkeit sind zentrale Anforderungen.

Anwendungsfelder reichen von Grundlagenforschung über Industrie und Wirtschaft bis hin zu Gesundheitswesen, öffentlichem Sektor, Markt- und Meinungsforschung, Sport- und Umweltanalyse. In der Praxis arbeiten Statistikexpertinnen und -experten oft interdisziplinär mit Fachleuten aus dem jeweiligen Anwendungsgebiet zusammen.

Die Methoden umfassen Deskriptive Statistik, Inferenz, Regressions- und Zeitreihenanalyse, multivariate Verfahren sowie Bayesianische Ansätze. Je nach Fragestellung kommen außerdem Design-Überlegungen, Experimentplanung, Datenvisualisierung und Data Cleaning zum Einsatz.

Wichtige Themen der Statistikpraxis sind Datenqualität, Datenschutz, Verzerrungen (Bias), Reproduzierbarkeit von Analysen, Transparenz der Methoden sowie die verständliche Kommunikation von Unsicherheit gegenüber Stakeholdern.

Ausbildung erfolgt typischerweise über Studiengänge in Statistik, Biostatistik oder Ökonometrie; berufliche Qualifikationen können Zertifikate und Fortbildungen umfassen. Die Statistikpraxis hängt stark von Standards, ethischen Richtlinien und der Zusammenarbeit mit Domänenexperten ab.