Welche Fragen stelle ich vor jeder Daten-Analyse?

Warum Fragen vorab

Analyse ohne klare Frage = Daten-Spielerei. Antworten-zu-suchender-Frage-Modus liefert relevante Ergebnisse. Karl Popper: 'Beobachtung ohne Theorie ist nutzlos'.

Frage 1: Entscheidung

• Welche Entscheidung soll gestuetzt werden?

• Wenn keine: kein Bedarf.

• Konkrete Aktionen ableitbar?

• Was passiert bei Welcher Antwort?

Frage 2: Stakeholder

• Wer entscheidet?

• Wer braucht die Analyse?

• Welches Vor-Wissen?

• Welche Erwartungen?

• Welches Format gewünscht?

Frage 3: Daten-Quellen

1. Welche Quellen sind verfügbar?

2. Daten-Qualität (Vollständigkeit, Aktualitaet, Korrektheit)?

3. Daten-Schutz beachtet?

4. Stichprobe oder Vollerhebung?

5. Externe Daten zur Validierung?

Frage 4: Methodik

• Welche statistische Methode passt?

• Korrelation vs Kausalität?

• Verteilungs-Annahmen.

• Multiple Testing?

• Sensitivitaets-Analyse?

Frage 5: Annahmen

1. Welche Annahmen treffe ich?

2. Was passiert wenn Annahme nicht stimmt?

3. Wie validiere ich Annahmen?

4. Transparenz dokumentiert.

5. Sensitivity-Test.

Frage 6: Vertrauens-Intervall

• Wie sicher ist das Ergebnis?

• Konfidenz-Intervall berechnen.

• P-Werte interpretieren.

• Effect-Size beachten.

• Practical Significance.

Workflow

1. Frage-Liste mit Stakeholder klären.

2. Hypothesen formulieren.

3. Daten erheben + bereinigen.

4. Analyse durchführen.

5. Validierung + Sensitivität.

6. Interpretation + Empfehlung.

7. Stakeholder-Präsentation.

Storytelling-Tipps

• Mit Frage starten, nicht mit Daten.

• Methodik kurz erwaehnen.

• Erkenntnis im Vordergrund.

• Visualisierung > Tabelle.

• Implikationen + Handlungsempfehlung.

Anti-Patterns

• Analyse ohne Frage.

• Hypothese nach Analyse formulieren (P-Hacking).

• Cherry-Picking.

• Annahmen ungenannt.

• Vertrauens-Intervall ignoriert.