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Statistische Datenanalyse im Journalismus: Fallstudien und wissenschaftliche Anforderungen zum Einsatz fortgeschrittener statistischer Methoden

Edited by Claus Weihs

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Dieses Buch zeigt anhand von journalistischen Fallbeispielen, warum und wie fortgeschrittene statistische Analysemethoden eingesetzt werden kÃ¶nnen, um aussagekrÃ¤ftige journalistische Informationen aus Daten zu extrahieren. Gleichzeitig setzt das Buch einen Anforderungsrahmen fÃ¼r die datenjournalistische Arbeit bezÃ¼glich Datenkompetenz und -visualisierung, dem Einsatz von Algorithmen sowie daten-ethischen Anforderungen und der ÃœberprÃ¼fung externer Studien. Ziel ist es, die QualitÃ¤t und Aussagekraft datenjournalistischer Arbeiten zu verbessern, welche, neben der angemessenen Erfassung und Aufbereitung von Daten, wesentlich von einer adÃ¤quaten Datenanalyse abhÃ¤ngen. Aber wie statistisch arbeiten Datenjournalist:innen heute eigentlich? Und wie statistisch kÃ¶nnen oder sollten sie arbeiten, um den AnsprÃ¼chen ihrer Leserschaft in Sachen VerstÃ¤ndlichkeit gerecht zu werden, auch mit Blick auf deren unterschiedliches mathematisch-statisches Vorwissen? Das Buch zielt darauf ab, diese Fragen zu beantworten, indem es weiterfÃ¼hrende statistische Methoden anhand von Fallstudien untersucht. Es verdeutlicht, warum diese Methoden auch im journalistischen Kontext oftmals problemangemessener sind und tiefer gehende Erkenntnisse liefern als vereinfachte Analysen und Basismethoden. Die Fallstudien decken dabei die wichtigsten statistischen Methoden ab: Verteilungen und Tests, Klassifikation, Regression, Zeitreihenanalyse, Clusteranalyse, Analyse von sequentiellen Daten ohne direkten Zeitbezug, Verwendung von Vorwissen und geplante Studien.

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