Geschickt verborgen…

Geschickt verborgen…

Auswertungen und Aussagefähigkeit beruhen auf den Säulen von Vertrauen in die „Korrektheit“ der Daten. Falsch bereinigte oder konsolidierte Daten führen zu falschen Aussagen und stellen mitunter die Basis für falsche Entscheidungen dar.

Wie aber ist es mit absichtlich „verbogenen Tatsachen“? Dafür eignen sich Histogramme / Häufigkeitsverteilungen allerbestens.

Ein Beispiel: Die Logistik einer Lagerhalle wird überprüft. Zu diesem Anlass wird untersucht, welche Mengen (Einheiten) von Artikeln ab einer bestimmten Größe bewegt werden. Auf Basis der Daten für einen bestimmten Zeitraum (bspw. ein Jahr) ergibt sich folgende Verteilung:

Der zuständige Leiter der Transportwege zwischen Lager und Versand möchte aber die Wege verbreitern um die Sicherheit zu erhöhen und benötigt dafür ein „plausibles“ Argument. Was eignet sich besser, als nachzuweisen, dass in erster Linie GROße Mengen transportiert werden:

Der „Finanzminister“ des Unternehmens steht dieser Investition tendenziell ablehnend gegenüber (was bekanntlich das Hauptanliegen aller Finanzminister ist) und weist nach, dass in erster Linie GERINGE Mengen bewegt werden:

Das bemerkenswerte daran ist, die sämtliche Diagramme auf Basis DER SELBEN Daten ermittelt wurden. Werden diese Ergebnisse bei Besprechungen bzw. Präsentationen als unterstützende Folie eingeblendet, wird der jeweilige Gegenüber (die die Daten ggf. nicht kennt) geblendet, zumal der Vortragende selbstverständlich darauf achtet, dass die Folie mit der Hauptaussage nur so lange stehenbleibt, bis die gewünscht Aussagewahrgenommen wurde und keiner auf die Idee kommt nachzufragen, WIE sich dieses Ergebnis erklärt.

WIE aber kommen Sie zu der „korrekten“, neutralen und seriösen Betrachtung zur „kurzen Verifikation“ des Ergebnisses? Welche Fragen müssen Sie stellen?

Hier die wesentlichen Kennzahlen:

1.: Wie lautet die Spannweite der Werte?
Die Spannweite ergibt sich aus dem kleinsten und dem größten Wert der zugrunde liegenden Daten, also
Spannweite = maximaler-Wert – minimaler-Wert
Hier können Sie bereits erkennen, ob die Stufungen (Klassen) der Verteilung seriös ist. Lautet der größte Wert bspw. 8.000, die Klassen hören aber schon bei 5.000 auf, sollte das verdächtig erscheinen. Analog dazu sollte es auch auffallen, wenn der kleinste Wert 100, die Klassen beginnen aber erst bei 2.000 sollte das ebenfalls als „bemerkenswert“ zur Kenntnis genommen werden und ggf. zu Nachfragen führen.

2. Wie erklären sich die Stufungen (Klassen)? Sind die Intervalle unregelmäßig? Ist evtl. auffällig, dass sich die Intervalle in eine bestimmte Richtung „verdichten“? Wenn ja, fällt die Streuung auch entsprechend „aus“ aber nicht unbedingt „auf“.
Entspricht die Anzahl der Stufen in irgendeiner Weise der Spannweite?

Hier ein Beispiel mit einer Verdichtung in den ersten und den letzten Stufungen, eine markante Streuung ergibt sich somit in der Mitte:

Es kann im Einzelfall aber auch sein, dass diese „Intervallverdichtung“ durchaus begründet ist, bspw. Um einen bestimmten Bereich gesondert zu betrachten, dann aber sollte auch ein Hinweis erfolgen.

Kurz und klein: Mit Histogrammen und Verteilungen kann eine Menge ausgesagt oder eben auch verschleiert werden. Tür und Tor für Manipulationen sind weit offen. Wer aber die Regeln einer Verteilung versteht, ist weitgehend gefeit.