Deskriptiv, explorativ, inferenzstatistisch: was wann gefragt ist

Drei Fragen, drei Ebenen

In fast jeder Methodendiskussion taucht früher oder später die Frage auf, ob eine Auswertung "nur deskriptiv" oder "auch inferenzstatistisch" sein soll. Die Verwirrung entsteht meist, weil die drei Ebenen unterschiedliche Fragen beantworten, nicht unterschiedliche Schwierigkeitsgrade derselben Frage.

Deskriptive Statistik beschreibt, was in den vorliegenden Daten steckt: Mittelwerte, Häufigkeiten, Streuungsmaße, übersichtlich in Tabellen und Grafiken. Sie trifft keine Aussage über eine Population, nur über die konkret erhobene Stichprobe.

Explorative Statistik sucht in den Daten nach Mustern, Zusammenhängen oder Gruppierungen, die vorher nicht bekannt waren, etwa mittels Faktorenanalyse oder Clusteranalyse. Sie generiert Hypothesen, sie prüft sie nicht.

Inferenzstatistik schließlich prüft konkrete, vorab formulierte Hypothesen und schließt von der Stichprobe auf die Population, etwa mit einem t-Test oder einer Regression samt p-Wert. Sie beantwortet die Frage: Lässt sich der beobachtete Effekt verallgemeinern, oder ist er durch Zufall erklärbar?

Der häufigste Fehler

Explorativ gefundene Zusammenhänge werden oft fälschlich als bestätigt dargestellt, als hätte man sie vorab hypothetisiert und inferenzstatistisch geprüft. Das verzerrt die Aussagekraft der Ergebnisse erheblich und ist einer der häufigsten Kritikpunkte in Gutachten.