Induktive Statistik im Unternehmen und ihre Aufgaben
Statistik auf Basis von Stichproben
Mit der deskriptiven Statistik kann man auf Basis der bestehenden Fakten wie Rechnungen und Produktpreise Tabellen und Grafiken erstellen, die die ganze Datenflut zusammenfasst. Damit lassen sich Unternehmensanalysen durchführen. Eine andere Form der Statistik ist der zweite große Bereich und zwar die induktive Statistik. Man könnte diese Art der Statistik auch als solche bezeichnen und umschreiben, die auf Stichproben basiert.
Was ist die induktive Statistik?
Die induktive Statistik ist eine Form der Unternehmensstatistik , bei der man von bekannten Zahlen als Stichproben ausgeht und von diesen auf eine viel größere Einheit hochrechnet. Das wäre etwa bei einer Umfrage von 10 Personen mit 6 ja und 4 nein als Antworten so, dass man davon ausgeht, dass bei 1.000 Personen auch 600 ja sagen würden. Im Unternehmen funktioniert dies gleich, aber man hat zwei Richtungen zur Auswahl: von der Stichprobe auf die Gesamtheit oder von einer bekannten Aussage herunter brechend auf die Stichproben.
Methode der induktiven Statistik
Bei der induktiven Statistik werden bekannte Stichproben genutzt, um von diesen auf die Gesamtheit hochzurechnen. Dabei kann man zwei Richtungen einschlagen.
Induktive Statistik mit Schätzung
Von bekannten Daten wird auf die Gesamtheit hochgerechnet. Wenn bei 10 Produkte eines defekt ist, nimmt man an, dass jedes zehnte Produkt auch von der gesamten Produktion defekt sein könnte. Der Haken ist, dass das so nicht unbedingt stimmen wird.
Induktive Statistik mit Hypothesentest
Die Gegenrichtung ist, dass man eine Aussage aufstellt und diese durch Stichproben hinterfragt. Zum Beispiel könnte man die Haltbarkeit von Produkte mit einem fixen Rahmen von zwei Jahren versehen und dann ausgewählte Produkte auf diese Aussage hin hinterfragen. Die tatsächlichen Tests sind Stichproben und sie ergeben eine Bestätigung oder eine Widerlegung der ursprünglichen Aussage.
Bei diesen Methoden kommt man auch zu einem weiteren Begriff, nämlich der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Es wird also davon ausgegangen, dass es typische Entwicklungen gibt - bei Ausfall, Preis, Kundenverhalten oder anderen Faktoren, die man von geringerer Stichprobenzahl aus auf die Gesamtheit hochrechnen kann. Dabei kann man natürlich auch falsch liegen.
Beispiel der induktiven Statistik
Diese Form der Statistik ist nicht nur bezogen auf ein Unternehmen und seine Produkte und/oder Dienstleistungen einsetzbar, um etwa das Kundenverhalten zu hinterfragen oder die Möglichkeiten für ein neues Produkt zu erkennen, die Statistik wird auch in anderen Feldern eingesetzt. Ein sehr bekanntes Feld sind die in den Medien gerne zitierten Umfragen, beispielsweise die Umfragen, wie sie für die politischen Wahlen auch herangezogen werden.
Dabei gibt es die Sonntagsfrage, die so aussieht, dass Leute angerufen oder auf der Straße befragt werden, wen sie wählen würden, wenn morgen Sonntag und damit Wahltag wäre. Meist werden nur 400 bis 800 Leute gefragt, aber hochgerechnet wird in Österreich etwa auf die gesamte Bevölkerung. Sind 40 % für die Partei A, so unterstellt man, dass dies auf Bundesebene genauso sich verhalten würde, auch wenn man weiß, dass nicht jeder ehrlich die Partei nennt, die er wählen würde und manche gar nicht wählen gehen würden.
Man schließt also aus Stichproben (Befragungen) auf die Gesamtbevölkerung und geht von einer Wahrscheinlichkeit aus, dass sich die meisten so verhalten würden wie jene, die man tatsächlich befragt hat. Im Falle der Umfragen spricht man von einer Bandbreite der Abweichungen, die je nach Größe der befragten Leute geringer oder höher sein kann und diesen Spielraum hat man auch bei innerbetrieblichen Statistiken basierend auf Stichproben.
Für die Unternehmensstatistik wichtig ist die Erkenntnis, dass die im Unternehmen bekannten Stichproben (Kundenverhalten, Meinungen, Kommentare auf der Webseite, Kundenbefragung) hochgerechnet wird auf die Gesamtheit, also auch auf viele Menschen, mit denen das Unternehmen noch nie Kontakt hatte. Dabei kann man auch völlig falsch liegen wie ein TV-Sender, dessen neue Show beim Publikum durchfällt, obwohl die Sehertests positiv waren.
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