Mit neuem Blick auf Statistik: Conceptual Change und systematische Fehler bei der Interpretation statistischer Graphen

Abstract

In der heutigen Zeit spielen Daten eine bedeutende Rolle, weshalb der richtige Umgang mit statistischen Graphen, wie Histogrammen, Boxplots und Dotplots ein wichtiger Teil von data literacy darstellt. Bei der Interpretation dieser statistischen Graphen zeigen sich jedoch systematische Fehler. Der vorliegende Beitrag untersucht diese Fehler im Lichte der Conceptual Change Theorie. Dabei zeigt sich, dass systematische Fehler bei der Interpretation statistischer Graphen auf konzeptuellen Schwierigkeiten basieren. Solche konzeptuellen Schwierigkeiten lassen sich darauf zurückführen, dass zuvor gelernte Grundvorstellungen nicht richtig auf neue statistische Graphen angepasst werden.