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Statistiken in Geschichte sicher auswerten
Eine Statistik wertest du in Geschichte in drei Schritten aus: beschreiben, historisch erklären und den Aussagewert beurteilen. Dabei trennst du genau zwischen dem, was die Zahlen zeigen, und dem, was du mithilfe deines historischen Wissens daraus schließt.
Hake ab, was du schon kannst — und komm am Ende hierher zurück!
Die Drei-Schritt-Methode gibt dir Sicherheit
Je nach Methodenblatt heißen die Phasen etwas anders. Für Geschichte eignet sich diese klare Reihenfolge:
- Beschreiben: Was ist dargestellt, und was ist in den Daten zu erkennen?
- Historisch erklären: Welche historischen Vorgänge könnten die Entwicklung erklären?
- Beurteilen: Welche Aussagen erlaubt die Statistik – und welche nicht?
Die Reihenfolge ist wichtig. Wenn du sofort deutest, übersiehst du leicht die Bezugsgröße oder hältst eine Vermutung für eine Beobachtung.
Erst die Daten erfassen, dann Zusammenhänge erklären, zuletzt die Aussagekraft prüfen.
Schritt 1: Beschreibe Material und Daten genau
Beginne mit den formalen Angaben. Nenne nur Informationen, die an der Statistik erkennbar oder bei ihr angegeben sind:
- Titel und Thema,
- Fundort oder Quellenangabe,
- Urheber, Erheber und mögliche Bearbeitung der Daten,
- Erhebungszeitpunkt und dargestellter Zeitraum,
- räumlicher Bezug,
- Darstellungsform, etwa Tabelle, Linien-, Säulen-, Balken- oder Kreisdiagramm,
- untersuchte Größen oder Gruppen,
- Einheiten und Bezugsgrößen.
Absolute und relative Werte
Absolute Werte nennen eine Anzahl oder Menge, zum Beispiel 650 Befragte. Relative Werte setzen eine Größe zu einer Bezugsgröße ins Verhältnis, zum Beispiel 26 Prozent der Befragten. Ein Prozentwert ist nur verständlich, wenn klar ist, worauf sich die 100 Prozent beziehen.
Beschreibe danach die wesentlichen Inhalte. Achte auf:
- hohe und niedrige Werte,
- Anstiege, Rückgänge und gleichbleibende Phasen,
- Hoch- und Tiefpunkte,
- Abstände und auffällige Unterschiede,
- Vergleiche zwischen Zeitpunkten, Regionen oder Gruppen.
Belege einen Trend möglichst mit mindestens zwei passenden Zahlenangaben. Schreibe noch keine Ursache in die Beschreibung.
Die Umfrage „Jugendliche und Schulden“ wurde vom 22. Mai bis 7. Juni 2018 unter 650 Personen im Alter von 14 bis 24 Jahren durchgeführt. Die Ergebnisse sind in Prozent angegeben. 74 Prozent erklärten, noch nie Schulden gehabt zu haben; 26 Prozent berichteten von Schuldenerfahrung.
Das ist eine Beschreibung. Der Satz „Die Jugendlichen waren besonders sparsam“ wäre dagegen bereits eine Deutung, die sich aus diesen Angaben allein nicht sicher ableiten lässt.
Schritt 2: Erkläre die Entwicklung historisch
Nun verbindest du auffällige Daten mit dem historischen Kontext. Gehe dabei in drei kleinen Schritten vor:
- Benenne die beobachtete Veränderung mit Zahlen oder Zeitangaben.
- Ordne sie einem passenden historischen Vorgang zu.
- Erkläre nachvollziehbar, wie dieser Vorgang die Veränderung beeinflusst haben könnte.
Mögliche Kontexte sind beispielsweise Industrialisierung, Wahlen in der Weimarer Republik, das sogenannte Wirtschaftswunder oder politische Aufrüstung. Welcher Kontext passt, hängt immer von Thema und Zeitraum der konkreten Statistik ab.
Korrelation und Ursache
Eine Korrelation ist ein gemeinsames Auftreten oder ein ähnlicher Verlauf. Daraus folgt noch keine Kausalität, also kein bewiesener Ursache-Wirkungs-Zusammenhang. Eine plausible historische Erklärung braucht zusätzliches Wissen oder weitere Belege.
Fällt ein statistischer Rückgang in die Zeit eines Krieges, darfst du zunächst einen zeitlichen Zusammenhang feststellen. Anschließend prüfst du, ob bekannte Kriegsfolgen die betroffene Größe tatsächlich beeinflussen konnten. Die Statistik allein beweist noch nicht, dass der Krieg die einzige Ursache war.
Eine vorsichtige Formulierung lautet:
„Der Rückgang fällt in den Zeitraum von … und lässt sich möglicherweise durch … erklären. Die Statistik allein belegt diesen Ursache-Wirkungs-Zusammenhang jedoch nicht.“
Schritt 3: Prüfe den Aussagewert
Eine Statistik wirkt genau, kann aber nur so verlässlich sein wie ihre Daten, Definitionen und Vergleiche. Prüfe deshalb mehrere Bereiche.
Datenbasis und Entstehung
Frage:
- Wer hat die Daten erhoben, ausgewählt oder bearbeitet?
- Wie groß und wie zusammengesetzt ist die untersuchte Gruppe?
- Ist sie für die behauptete Gesamtgruppe repräsentativ?
- Sind die Werte erhoben, gerundet, geschätzt oder hochgerechnet?
- Könnten politische oder andere Interessen die Auswahl und Darstellung beeinflusst haben?
Begriffe, Räume und Bezugsgrößen
Begriffe können sich verändern oder ungenau sein. „Deutschland“ bezeichnet nicht in jedem historischen Zeitraum dasselbe Gebiet. Auch eine Bezeichnung wie „Privathaushalt“ ist erst eindeutig, wenn die untersuchte Haushaltsart festgelegt wurde.
Prüfe bei Prozentwerten immer die Bezugsgruppe. In der Umfrage zu Schulden beziehen sich 26 Prozent auf alle 650 Befragten. Die Angaben zu Eltern oder Familie, Freunden und Banken beziehen sich dagegen auf die Gruppe mit Schuldenerfahrung. Diese Prozentwerte dürfen nicht so dargestellt werden, als bezögen sie sich ebenfalls auf alle Befragten.
Vergleichbarkeit und fehlende Größen
Vergleiche sind nur tragfähig, wenn Zeiträume, Intervalle, Räume, Einheiten und Definitionen zusammenpassen.
Die Zahl der Schienenkilometer sagt allein noch nichts über die Netzdichte aus. Dafür wird zusätzlich die Größe des betrachteten Gebiets benötigt.
Ebenso beschreibt eine Einwohnerzahl noch keine Bevölkerungsdichte. Dazu muss sie auf eine Fläche bezogen werden.
Ein sinkender prozentualer Beschäftigtenanteil eines Wirtschaftssektors bedeutet außerdem nicht zwingend, dass dort auch die absolute Zahl der Beschäftigten sinkt. Gesamtbevölkerung und Wirtschaft können gleichzeitig wachsen.
Ein gutes Urteil nennt beides: Wofür sind die Daten brauchbar, und wodurch ist ihre Aussagekraft begrenzt?
Ein vollständiges Auswertungsbeispiel
Wende die Methode auf die Umfrage „Jugendliche und Schulden“ an.
1. Beschreibung
Die Umfrage wurde vom 22. Mai bis 7. Juni 2018 unter 650 Jugendlichen und jungen Erwachsenen im Alter von 14 bis 24 Jahren durchgeführt. 74 Prozent gaben an, noch nie Schulden gehabt zu haben, 26 Prozent berichteten von Schuldenerfahrung. Innerhalb der zweiten Gruppe wurden besonders häufig Eltern oder Familie mit 51 Prozent, Freunde mit 48 Prozent und Banken mit 30 Prozent genannt.
2. Sachliche Einordnung
Die Daten zeigen eine Momentaufnahme der Selbstauskünfte im Frühjahr 2018. Sie zeigen keine Entwicklung über mehrere Jahre. Deshalb lässt sich aus ihnen weder eine Zu- noch eine Abnahme der Verschuldung ableiten. Auch Gründe und Häufigkeit der Schulden bleiben unbekannt.
3. Beurteilung
Die Umfrage eignet sich, um die Antworten der untersuchten Altersgruppe im Erhebungszeitraum zusammenzufassen. Ihr Aussagewert ist jedoch begrenzt: Angaben zur Auswahl und Repräsentativität der Befragten fehlen. Außerdem ist nicht geklärt, ob bei den Gläubigern mehrere Antworten möglich waren. Die Statistik erlaubt daher keine sicheren Aussagen über Ursachen, langfristige Trends oder alle jungen Menschen in Deutschland.
Dieses Beispiel zeigt eine wichtige Fähigkeit: Wenn der historische oder sachliche Kontext nicht ausreichend belegt ist, erfindest du keine Erklärung. Du benennst stattdessen präzise, welche Aussage möglich ist und welche offenbleibt.
Wähle in jeder Lücke die passende Form und prüfe anschließend deine Antworten.
Zuerst du die sichtbaren Daten. Danach verbindest du sie vorsichtig mit dem . Am Ende prüfst du Datenbasis, Bezugsgrößen und .
Karteikasten
Überlege zuerst selbst und drehe die Karte anschließend zum Prüfen um.
Alles auf einen Blick
- Statistik historisch auswerten
- Beschreiben
- Material, Werte und Entwicklungen erfassen
- Erklären
- Daten vorsichtig mit historischem Kontext verbinden
- Beurteilen
- Datenbasis, Begriffe und Vergleichbarkeit prüfen
- Urteil
- Kernaussage und Grenzen zusammenfassen
- Beschreiben
Abschluss-Check
Prüfe zum Schluss deinen eigenen Text: Hast du jede Entwicklung belegt, Beobachtung und Erklärung getrennt sowie Nutzen und Grenzen der Statistik genannt? Dann ist deine Auswertung nachvollziehbar und historisch sorgfältig.