{"id":4556,"date":"2023-04-06T11:47:42","date_gmt":"2023-04-06T09:47:42","guid":{"rendered":"http:\/\/berlin-boehm.de\/Kanty\/?p=4556"},"modified":"2023-04-06T11:47:45","modified_gmt":"2023-04-06T09:47:45","slug":"geschichte-der-statistik","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/berlin-boehm.de\/Kanty\/archive\/4556","title":{"rendered":"Geschichte der Statistik"},"content":{"rendered":"\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-av_one_full-7acc1372e522d1472d3487e02738ae1c\">\n.flex_column.av-av_one_full-7acc1372e522d1472d3487e02738ae1c{\nbackground-color:#22689e;\n}\n<\/style>\n<div  class='flex_column av-av_one_full-7acc1372e522d1472d3487e02738ae1c av_one_full  avia-builder-el-0  el_before_av_hr  avia-builder-el-first  first flex_column_div  '     ><style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-lg4xntiq-3a50ded981d1a4b91ded8bbeadc6f6ee\">\n#top .av-special-heading.av-lg4xntiq-3a50ded981d1a4b91ded8bbeadc6f6ee{\nmargin:20px 20px 20px 20px;\npadding-bottom:0;\ncolor:#ffffff;\n}\nbody .av-special-heading.av-lg4xntiq-3a50ded981d1a4b91ded8bbeadc6f6ee .av-special-heading-tag .heading-char{\nfont-size:25px;\n}\n#top #wrap_all .av-special-heading.av-lg4xntiq-3a50ded981d1a4b91ded8bbeadc6f6ee .av-special-heading-tag{\npadding:5px 5px 5px 5px;\n}\n.av-special-heading.av-lg4xntiq-3a50ded981d1a4b91ded8bbeadc6f6ee .special-heading-inner-border{\nborder-color:#ffffff;\n}\n.av-special-heading.av-lg4xntiq-3a50ded981d1a4b91ded8bbeadc6f6ee .av-subheading{\nfont-size:15px;\n}\n<\/style>\n<div  class='av-special-heading av-lg4xntiq-3a50ded981d1a4b91ded8bbeadc6f6ee av-special-heading-h3 custom-color-heading blockquote classic-quote  avia-builder-el-1  avia-builder-el-no-sibling '><h3 class='av-special-heading-tag '  itemprop=\"headline\"  >Geschichte der Statistik<\/h3><div class=\"special-heading-border\"><div class=\"special-heading-inner-border\"><\/div><\/div><\/div><\/div><div  class='hr av-av_hr-91d7ccd583a503147498e120fee2ff9b hr-default  avia-builder-el-2  el_after_av_one_full  el_before_av_textblock '><span class='hr-inner '><span class=\"hr-inner-style\"><\/span><\/span><\/div><\/p>\n<section  class='av_textblock_section av-lg4xps2v-b64ba2451dcd4f3bbdd257cfc0ade819 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/BlogPosting\" itemprop=\"blogPost\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><p>Wir sollten uns von der \u00dcberschrift auf gar keinen Fall nur deshalb abschrecken lassen, weil wir hier den Begriff \u201e<i>Statistik<\/i>\u201c verwenden. Es gibt einen gewichtigen didaktischen Grund, warum ein geschichtlicher R\u00fcckblick f\u00fcr uns sehr gewinnbringend sein wird. Fr\u00fcher traten n\u00e4mlich \u00e4hnliche Probleme auf wie heute, aber damals verf\u00fcgte man noch nicht \u00fcber so komplexe L\u00f6sungsstrategien. Man war gezwungen, die Probleme mit relativ einfachen Mitteln zu l\u00f6sen. Dazu wurden die komplexen Schwierigkeiten in einfachen Strukturen und Modellen abgebildet und diese dann den vorhandenen methodischen M\u00f6glichkeiten zugef\u00fchrt. Die historischen Probleme und L\u00f6sungsversuche sind f\u00fcr uns meistens verst\u00e4ndlicher und leichter nachvollziehbar. Au\u00dferdem wurde bereits damals von den Fachleuten erkannt, welche grunds\u00e4tzlichen Beschr\u00e4nkungen die verschiedenen L\u00f6sungsans\u00e4tze mit sich bringen, mit denen wir auch heute noch zu k\u00e4mpfen haben.<\/p>\n<p>Woher stammt \u00fcberhaupt das Wort \u201e<i>Statistik<\/i>\u201c? War es schon immer mit unserem gegenw\u00e4rtigen Verst\u00e4ndnis einer mathematischen Statistik verkn\u00fcpft? W\u00e4hrend sich die letzte Frage eindeutig verneinen l\u00e4sst, liegt ein gewisser Grauschleier \u00fcber dem Ursprung. \u201e<i>Statistik<\/i>\u201c wurde 1672 erstmalig von Heleno Politano erw\u00e4hnt, was noch gar nicht so lange her ist. Einige Jahre vorher hatte aber bereits Hermann Conring seine Helmst\u00e4dter Vorlesungen von 1660 als \u201e<i>Collegium politico-statisticum<\/i>\u201c angek\u00fcndigt, so dass wir eher Conring als \u201e<i>Vater<\/i>\u201c des Begriffs ansehen k\u00f6nnen. Nachdem sich der Begriff \u201e<i>Statistik<\/i>\u201c etabliert hatte, f\u00fchrte Gottfried Achenwall den Begriff auf \u201e<i>statista<\/i>\u201c zur\u00fcck, was im Italienischen \u201e<i>Staatsmann<\/i>\u201c oder \u201e<i>Politiker<\/i>\u201c bedeutete. Aus dem lateinischen Adjektiv \u201e<i>statisticus<\/i>\u201c wurde die \u201e<i>disciplina politico-statistica<\/i>\u201c, woraus dann abgek\u00fcrzt \u201e<i>Statistik<\/i>\u201c wurde. Hier ist von Mathematik keine Spur. In Achenwalls \u201e<i>Staatsverfassung<\/i>\u201c wird die Statistik als Inbegriff des Wissens eines Staatsmannes verstanden &#8211; wie \u201e<i>\u00fcberhaupt aller St\u00e4nde, die sich um die heutige gro\u00dfe Welt zu bek\u00fcmmern haben und besonders denen, die als Rechtsgelehrte und Staatsleute ihrem Herrn und Lande dienen wollen, sehr n\u00fctzlich und in vielen F\u00e4llen notwendig ist. Haupts\u00e4chlich aber, wer die jetzigen Welth\u00e4ndel gr\u00fcndlich beurteilen, wer seine Reisen in fremde L\u00e4nder mit Nutzen unternehmen, wer in Regierungs-, Polizei-, Manufaktur-, Handels- und Kameralsachen, oder in Gesandtschaften und Unterhandlungen mit ausw\u00e4rtigen Staaten sich gebrauchen lassen will, dem ist ihre Erlernung unentbehrlich.<\/i>\u201c (zitiert nach: John V. Geschichte der Statistik, 1884, S. 11). Achenwall umschreibt hier die sogenannte Universit\u00e4tsstatistik, die sich kaum mit unserem heutigen Verst\u00e4ndnis der Statistik vereinbaren l\u00e4sst. Wir d\u00fcrfen aber gespannt sein, wie sich dieses alte Verst\u00e4ndnis zur mathematischen Statistik entwickelt hatte.<\/p>\n<p>Die Statistik im oben genannten Sinn bestand rudiment\u00e4r schon seit Jahrtausenden, denn die herrschende Klasse hatte immer schon versucht, das zugeh\u00f6rige Volk zu z\u00e4hlen und das eigene Herrschaftsgebiet zu vermessen. Der entscheidende Grund war nicht das wohlwollende f\u00fcrsorgliche Interesse der Machthaber, sondern das Festlegen von Steuern. Kein Herrschaftssystem konnte sich jemals selbst finanzieren. Alle waren auf Steuereinnahmen angewiesen, die nach gerechten oder ungerechten Kriterien erhoben wurden. Um den Geldeintreibenden ein wenig auf die Finger zu schauen, wurde immer wieder versucht, ein rudiment\u00e4res Kontroll- und Finanzsystem aufzubauen. In der westlichen Geschichte ist von Karl dem Gro\u00dfen \u00fcberliefert, dass er damals seine Kammerg\u00fcter bis ins letzte Detail inventarisieren lie\u00df und fortlaufende Listen der kriegsf\u00e4higen Mannschaften f\u00fchrte. Damit konnte er sich eine gewisse \u00dcbersicht \u00fcber sein Reich verschaffen. Sp\u00e4ter war es Wilhelm der Eroberer, der das englische Reichsgrundbuch (1083\u20131086) einf\u00fchrte, das auch heute noch im Museum einsehbar ist. In dieser Zeit zogen seine Kommissare durchs Land, vereidigten die lokalen Sheriffs, Pfarrer und Grundeigent\u00fcmer und erfassten alles, was wertvoll war. Darunter waren alle L\u00e4ndereien, Holzungen, Wiesen und \u00c4cker, M\u00fchlen, Fischteiche, Zugvieh, Leibeigene und selbst Bienenk\u00f6rbe. Die Anzahl der Einwohner, die Pachtgeb\u00fchren und alle Dienstleistungen wurden ebenfalls aufgezeichnet, so dass Wilhelm einen verl\u00e4sslichen Bericht \u00fcber seine potentiellen Eink\u00fcnfte erhielt. Dieses umfangreiche Kataster ist bis heute erhalten geblieben und offenbart die Besitz-, Einkommens- und Dienstverh\u00e4ltnisse jener Tage.<\/p>\n<p>Die Vorteile solcher fundamentalen \u00dcbersichten sind so offensichtlich, dass in den darauffolgenden Jahrhunderten nicht nur die Herrschenden, sondern auch einige Forscher damit begannen, solche Statistiken zusammenzustellen und zu pflegen. Allerdings basierten diese Datensammlungen mehr auf individuellen Interessen, denn die akademische Welt nahm kaum Notiz von ihnen. Sie wurden als Sammelwerke einzelner Autoren wie Sansovino, Botero, Guiccardini, Papst Pius II oder d\u2019Avity angesehen, die lediglich von denen studiert wurden, die die Besonderheiten der unterschiedlichen L\u00e4nder kennenlernen wollten. Alle genannten Autoren waren zwar bestrebt, die verf\u00fcgbaren politischen Faktoren in einem einheitlichen Bild zusammenzufassen, doch es mangelte an einer klaren und einheitlichen Systematik.<\/p>\n<p>Wir k\u00f6nnten uns fragen, warum solche Informationen \u00fcberhaupt n\u00f6tig waren, wenn wir von den Steuereinnahmen absehen? Um diese Frage zu beantworten, stellen wir uns vor, wir w\u00e4ren Kurf\u00fcrst in einem mitteldeutschen Lande jener Zeit. Wir reisen mit der Kutsche durch unser Land und freuen uns \u00fcber die sch\u00f6ne fruchtbare Landschaft und die gut ern\u00e4hrte und bestens ausgebildete Bev\u00f6lkerung. Wir reisen von einer bl\u00fchenden Stadt zur anderen und kehren dann auf unser prunkvolles Schloss zur\u00fcck. Eines Tages werden wir von einem befreundeten benachbarten K\u00f6nig eingeladen, sein Land zu besuchen. Er zeigt uns voller Stolz seine L\u00e4ndereien und weist immer wieder darauf hin, dass seine L\u00e4ndereien viel fruchtbarer seien als unsere, dass er viel gr\u00f6\u00dfere und reichere St\u00e4dte auf seinen L\u00e4ndereien angesiedelt h\u00e4tte als wir und dass er \u00fcber viel mehr Bodensch\u00e4tze verf\u00fcge. Wir schlucken h\u00f6flich unsere Erwiderung herunter und reisen nach einigen Tagen ab. Zu Hause angekommen rufen wir eilends den Staatsrat zusammen und verlangen eine vergleichende Beschreibung beider L\u00e4nder, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob der k\u00f6nigliche Freund nur aufgeschnitten hat oder tats\u00e4chlich reicher ist. Nebenbei lassen wir pr\u00fcfen, ob er \u00fcber mehr Soldaten verf\u00fcgt, besser ausger\u00fcstet ist und mit wem er verb\u00fcndet ist \u2013 quasi als Vorsorge:). Die Beamten oder Staatsm\u00e4nner h\u00e4tten uns diese Informationen aber kaum liefern k\u00f6nnen, weil wenige vergleichende Daten zwischen den Staaten existieren, wenn \u00fcberhaupt. Wir h\u00e4tten vielfach nur spekulieren k\u00f6nnen, wer wohl der Reichere und St\u00e4rkere ist.<\/p>\n<h2 id=\"sigil_toc_id_25\">15.1 Universit\u00e4tsstatistik<\/h2>\n<p>Diese vergleichenden Informationen mussten bereitgestellt werden, weil sie zur immer komplexer werdenden Staatsf\u00fchrung erforderlich wurden. Es entwickelte sich die Universit\u00e4tsstatistik, die Hermann Conring begr\u00fcndete, der 1606 als neuntes Kind eines Predigers in Ostfriesland geboren wurde. Aufgrund seiner au\u00dfergew\u00f6hnlichen F\u00e4higkeiten und Kenntnisse wurde er zum Professor f\u00fcr Philosophie, Medizin und Politikwissenschaft ernannt. Er war vor\u00fcbergehend Leibarzt der K\u00f6nigin von Schweden und beriet aufgrund seines profunden Wissens viele K\u00f6nige seiner Zeit. Nachdem er sehr erfolgreich in Helmstedt t\u00e4tig war, wurde er nach G\u00f6ttingen berufen, wo er 1660 das Fachgebiet \u201e<i>Staatskunde<\/i>\u201c gr\u00fcndete und damit den Grundstein f\u00fcr die Universit\u00e4tsstatistik legte. Sein Ziel war es, Staatsm\u00e4nner in den Grundlagen der politischen Gesch\u00e4fte auszubilden. Dazu sollten sie bef\u00e4higt werden, systematische und vergleichende Beschreibungen der verschiedenen Staaten richtig zu interpretieren. Conring entwickelte eine sehr komplexe und umfassende Lehre. Er forderte unter anderem, die Bev\u00f6lkerung nicht nur zu z\u00e4hlen, sondern zus\u00e4tzlich nach ihrem Status und \u00f6ffentlich-rechtlichen Beziehungen zu erfassen: Nach Geschlecht, Alter, Beruf und Besch\u00e4ftigung, Stand, f\u00fcr den Kriegsdienst tauglich, geistig gesund. Er erkannte bereits damals aufgrund seiner einfachen Analysen, dass einige Staaten an Unter- und andere an \u00dcberbev\u00f6lkerung litten. Wegen seiner systematischen Staatsbeschreibungen wird Conring als Vater dieser \u201e<i>Statistik<\/i>\u201c angesehen.<\/p>\n<p>Der ber\u00fchmteste Nachfolger Conrings ist Gottfried Achenwall, der 1719 im preu\u00dfischen Elbing geboren wurde. 1748 begann er mit seinen Vorlesungen in G\u00f6ttingen, die er bis zu seinem Tod 1772 fortsetzte. Er propagierte eine Lehre von der Staatsverfassung, die die \u201e<i>wirklichen Staatsmerkw\u00fcrdigkeiten<\/i>\u201c umfassen sollte. \u201e<i>Die in dieser Theorie klar ausgesprochene Aufgabe der Statistik ist, die unerl\u00e4sslichen und verl\u00e4sslichen konkreten Unterlagen zu sammeln und in systematischer, \u00fcbersichtlicher Ordnung darzubieten f\u00fcr ein begr\u00fcndetes staatsm\u00e4nnisches Urteil \u00fcber den jeweiligen politischen, milit\u00e4rischen, wirtschaftlichen und finanziellen Zustand der einzelnen Staaten der Gegenwart; denn der Hauptnutzen dieser Statistik besteht gerade darin, dass man durch dieselbe in den Stand gesetzt wird, nicht nur \u00fcber allerlei Staatssachen richtig und gr\u00fcndlich zu urteilen, sondern auch die Geschicklichkeit zu erlangen, sich erforderlichen Falles zu deren Behandlung mit Rat und Tat gebrauchen zu lassen<\/i>.\u201c (John V. Geschichte der Statistik, 1884, S. 83).<\/p>\n<p>Wir k\u00f6nnen heute kaum nachvollziehen, wie man die F\u00fclle des gesammelten Materials zu bew\u00e4ltigen versuchte. Die Beschreibungen aller dieser Sachverhalte mussten zwangsl\u00e4ufig \u00e4u\u00dferst un\u00fcbersichtlich werden, zumal die Anforderungen an detaillierte Informationen immer weiter zunahmen. Deshalb begann ein Zeitgenosse Achenwalls mit Namen Auchersen ab 1741 die wichtigsten Daten als Zahlen in Tabellen abzubilden, so dass die Staaten besser vergleichbar wurden. Durch die Tabellenform wurden die Gelehrten gezwungen, sich auf Merkmale zu beschr\u00e4nken, die gez\u00e4hlt werden konnten. Relativ rasch lagen \u00fcbersichtliche Tabellen der Fl\u00e4cheninhalte der Territorien, der Finanzen, der Armeen und der Ma\u00dfe und Gewichte vor.<\/p>\n<p>Gegen diese Tabellenstatistik wurde mit Leidenschaft argumentiert und Auchersen samt seiner Anh\u00e4nger wurde als \u201e<i>Tabellenknechte<\/i>\u201c beschimpft. Man bef\u00fcrchtete damals, dass man sich mit den Tabellen nur noch auf das Materielle und Abz\u00e4hlbare beschr\u00e4nken und die ideellen Werte eines Landes vergessen w\u00fcrde. Noch 1806 hei\u00dft es: \u201e<i>Zu einem hirnlosen Machwerk ist die Statistik geworden einzig durch die Schuld der politischen Arithmetiker. Diese geistlosen Menschen w\u00e4hnten und verbreiteten den Wahn, dass man die Kr\u00e4fte eines Staates schon daran kenne, wisse man auch nur die Zahl der Quadratmeilen des Landes, seine Volksmenge, seine (relative) Bev\u00f6lkerung, der Nation Einkommen und das liebe Vieh dazu. Die ganze Wissenschaft der Statistik, einer der edelsten, ist durch die politischen Arithmetiker um alles Leben, um allen Geist gebracht und zu einem Skelett, zu einem wahren Kadaver herabgew\u00fcrdigt, auf das man nicht ohne Widerwillen blicken kann<\/i>.\u201c( John V. Geschichte der Statistik, 1884, S.129). Die Tabellenstatistiker konterten: \u201e<i>Sie k\u00f6nnten das von unwissenden Laien ebenso frech als widersinnig erhobene, und von seichten und bequemen Statistikern unterst\u00fctzte Geschrei nicht anders als mit Verachtung anh\u00f6ren; jenes Geschrei, wodurch man die Welt glauben machen wolle, als sei durch die Untersuchungen \u00fcber Gr\u00f6\u00dfe und Volkszahl der europ\u00e4ischen Staaten unsere ganze statistische Literatur verdorben, uns\u00e4gliches Ungl\u00fcck f\u00fcr unsere L\u00e4nder gestiftet und Jammer und Elend \u00fcber ganz Europa verbreitet<\/i>.\u201c (John V. Geschichte der Statistik, 1884, S. 130f).<\/p>\n<p>Achenwalls Anspruch war mit puren Zahlentabellen nicht erf\u00fcllbar: \u201e<i>Die Statistik hebt hervor, was die Vorz\u00fcge und M\u00e4ngel eines Landes anzeigt; die St\u00e4rke oder Schw\u00e4che eines Staates ausmacht; den Glanz der Krone verherrlicht oder verdunkelt, den Untertan reich oder arm, vergn\u00fcgt oder missvergn\u00fcgt, die Regierung beliebt oder verhasst, das Ansehen der Majest\u00e4t in und au\u00dfer Landes furchtbar oder ver\u00e4chtlich macht; was einen Staat in die H\u00f6he bringt, den andern ersch\u00fcttert, den dritten zu Grunde richtet; einem die Dauer, dem andern den Untergang prophezeit \u2013 kurz alles, was zur gr\u00fcndlichen Einsicht des Reiches und zur vorteilhaften Anwendung im Dienste des Landesherrn etwas beitragen kann<\/i>.\u201c (John V. Geschichte der Statistik, 1884, S. 133).<\/p>\n<p>Die Universit\u00e4tsstatistik erhob einen ganzheitlichen Anspruch. Sie wollte einen Staat als etwas Ganzes verstehen, als eine harmonische Verkn\u00fcpfung der Bev\u00f6lkerung mit bestimmten Sitten und Br\u00e4uchen, einem politischen System, einer Wirtschaftsform, wechselnder Vegetation, Bodensch\u00e4tzen, Klimabedingungen usw. Erst alle diese Faktoren gemeinsam repr\u00e4sentieren den Staat. Wenn wir diesen Anspruch stellen, alle wichtigen Merkmale zu erfassen, dann sto\u00dfen wir rasch auf eine un\u00fcbersehbare Beschreibungsvielfalt. \u201e<i>Individuum ineffabile est<\/i>.\u201c Wenn wir jetzt auch noch einzelne Gruppen oder Personen beschreiben wollten, w\u00e4ren wir in der Datenflut hilflos versunken. In der Medizin herrscht bis heute ein \u00e4hnlicher \u201e<i>Streit<\/i>\u201c zwischen einer ganzheitlichen Personenbetrachtung und der Reduktion auf bestimmte Untersuchungsergebnisse.<\/p>\n<p>Auch wenn sich dieser ganzheitliche Anspruch auf den ersten Blick gut anh\u00f6rt und viele Bef\u00fcrworter finden wird, egal ob es sich um einen Staat oder um eine Person handelt, ist er nicht einl\u00f6sbar. \u201e<i>Individuum ineffabile est<\/i>\u201c. Wir k\u00f6nnen einen Staat oder eine Person nicht vollst\u00e4ndig erfassen. Wir sind immer gezwungen, uns auf bestimmte Merkmale zu beschr\u00e4nken. Um in der Flut von beliebigen Merkmalen nicht zu ertrinken, w\u00e4hlen wir nur sehr wichtige Eigenschaften aus. Wir beschr\u00e4nken uns auf dasjenige, was uns interessiert. Diese Auswahl ist interessengeleitet und daher subjektiv. Der eine wird einen Staat mehr nach seiner kulturellen Leistung beurteilen und der andere nach seiner \u00f6konomischen. Ein Arzt, der einen Patienten psychotherapeutisch behandelt, wird sich mehr f\u00fcr die differenzierten Befindlichkeiten und subjektiven St\u00f6rungen interessieren, als ein Chirurg, der einen b\u00f6sartigen Tumor operieren soll. Die interessengeleitete Auswahl bestimmter Merkmale ist solange unproblematisch, solange wir unterschiedliche Interessen offenlegen, zugeben und tolerieren.<\/p>\n<div class=\"ir\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-4425 alignleft\" src=\"http:\/\/berlin-boehm.de\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Stat_Tab5_1-300x99.png\" alt=\"\" width=\"355\" height=\"117\" srcset=\"http:\/\/berlin-boehm.de\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Stat_Tab5_1-300x99.png 300w, http:\/\/berlin-boehm.de\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Stat_Tab5_1-768x253.png 768w, http:\/\/berlin-boehm.de\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Stat_Tab5_1-705x232.png 705w, http:\/\/berlin-boehm.de\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Stat_Tab5_1.png 1000w\" sizes=\"auto, (max-width: 355px) 100vw, 355px\" \/><\/p>\n<p class=\"caption\">Tab. 15-1 \u00a0 Eigenschaften verschiedener Staaten<\/p>\n<\/div>\n<p>Wenn wir uns auf einige qualitative Merkmale konzentrieren, dann k\u00f6nnen wir zum Beispiel die Staaten oder St\u00e4dte miteinander vergleichen. Dazu k\u00f6nnten wir ihre Eigenschaften tabellarisch aufschreiben und \u00fcber Kreuz vergleichen. Wir schreiben in die Zeilen die Staaten und in die Spalten die Eigenschaften. In den einzelnen Feldern beschreiben wir dann die jeweiligen Besonderheiten der einzelnen Staaten. Richtig vergleichbar werden die Staaten oder St\u00e4dte aber dadurch noch nicht. Wir m\u00fcssen n\u00e4mlich vorher klare Kriterien festgelegt haben, wie wir die Daten sammeln und zusammenfassen, damit sie wirklich vergleichbar werden. Dieses Vorgehen f\u00fchrt konsequenterweise dazu, dass die Staaten und St\u00e4dte auf einfache Merkmale reduziert werden. Sie werden damit ihrer typischen und liebenswerten Eigenheiten beraubt, denn selbst die wenigen ausgew\u00e4hlten Merkmale, f\u00fcr die wir uns entscheiden, m\u00fcssen die vorher definierten Kriterien erf\u00fcllen, damit wir die Eigenschaften richtig einordnen k\u00f6nnen. Wenn zum Beispiel eine Bev\u00f6lkerung bestimmte Br\u00e4uche aufweist, die die anderen \u00fcberhaupt nicht haben, k\u00f6nnen wir sie nicht miteinander vergleichen. Wir st\u00fclpen letztlich allen Staaten ein gemeinsames Raster \u00fcber, durch das die Vergleichbarkeit entsteht. Wir erkaufen Vergleichbarkeit, indem wir die Besonderheiten weglassen. Wir reduzieren Individualit\u00e4t und erzeugen Gleichf\u00f6rmigkeit.<\/p>\n<p>Je mehr Individualit\u00e4t wir zulassen, umso weniger k\u00f6nnen wir die Staaten oder Personen miteinander vergleichen. Wir k\u00f6nnten darauf bestehen, sie umfassender zu beschreiben, aber dann wird ein Vergleich misslingen. Wollen wir aber ernsthaft etwas vergleichen, dann m\u00fcssen wir fairerweise auf alle Beteiligten dieselben Kriterien anwenden, denn sonst w\u00fcrden wir \u00c4pfel mit Birnen vergleichen. Um faire Vergleiche zu garantieren, m\u00fcssen die Kriterien so ausgew\u00e4hlt werden, dass sie auf alle gleicherma\u00dfen anwendbar sind. Beides, ein hohes Ma\u00df an Individualit\u00e4t und ein hohes Ma\u00df an Vergleichbarkeit, ist nicht zugleich zu realisieren. Je mehr wir von dem Einen wollen, umso mehr m\u00fcssen wir vom Anderen preisgeben. Ein Ausweg aus diesem Dilemma ist nicht m\u00f6glich.<\/p>\n<p>Wer dar\u00fcber hinaus nicht nur vergleichende Betrachtungen anstellen m\u00f6chte, sondern beim Vergleichen auch noch Z\u00e4hlen und Berechnen will, der ist gezwungen, noch weiter zu vereinfachen. Zahlen sind besonders gut geeignet, um sie in \u00fcbersichtlichen Tabellen anzuordnen. Wenn wir diesen Weg gehen, dann finden wir statt den Besonderheiten einer Bev\u00f6lkerungsgruppe, ihren Vorz\u00fcgen und Nachteilen, am Ende nur noch ihre Anzahl in der Tabelle wieder. Personen mit ihren komplexen Eigenschaften werden auf diese Weise auf eine Zahl geschrumpft. Wer tats\u00e4chlich die massenhaften Informationen \u00fcberblicken will, der muss sie in Zahlen ausdr\u00fccken und in Tabellen ordnen. Wer komplexe Sachverhalte nicht auf einfache Zahlen reduziert, wird zu keiner \u00dcbersicht gelangen. Wir m\u00fcssen uns entscheiden, ob wir uns an der Vielfalt eines Regenwaldes erg\u00f6tzen m\u00f6chten und nicht wissen wo wir uns befinden, oder ob wir uns \u00fcber den Regenwald erheben, um eine \u00dcbersicht zu gewinnen. Beides zugleich ist nicht m\u00f6glich.<\/p>\n<p>Die Tabellenform hatte sich zwangsl\u00e4ufig durchgesetzt, weil sie f\u00fcr eine vergleichende Methode unabk\u00f6mmlich ist. Wir haben uns heute an die Quantifizierung von Merkmalen so gew\u00f6hnt, dass wir einer rein qualitativen Beschreibung die Wissenschaftlichkeit absprechen w\u00fcrden. Wir heben uns die blumigen qualitativen Beschreibungen eher f\u00fcrs Erz\u00e4hlen auf. Bemerkenswerte Besonderheiten geh\u00f6ren in Anekdoten und nicht in wissenschaftliche Berichte. Mit dem wissenschaftlichen Fortschritt ging etwas verloren, was wir gelegentlich vermissen. Wir sind gewohnt, nur noch diejenigen Sachverhalte wissenschaftlich ernst und damit als existierend anzusehen, die wir messen und in Zahlen ausdr\u00fccken k\u00f6nnen. Indem wir aber die Eigenschaften eines Gegenstandes oder eines Ereignisses auf das blo\u00df Messbare reduzieren, verzichten wir auf Qualit\u00e4ten, die f\u00fcr uns sehr wichtig sein k\u00f6nnten. Die klassischen Statistiker sahen die Wahrheit im Detail, im Einzelnen, in bestimmten Eigenheiten. Sie wollten diese individuellen Komponenten nicht aufgeben, weil sie intuitiv wussten, wie wichtig sie f\u00fcr unser Lebensgef\u00fchl sind. Wer sich am Duft einer Blume berauscht, wer die Architektur einer Kathedrale bewundert oder einer Sinfonie verz\u00fcckt lauscht, der kann sich nicht mit einfachen Zahlen zufrieden geben.<\/p>\n<p>Heute ist es v\u00f6llig anders. Wir sprechen nicht \u00fcber einzelne Individuen sondern \u00fcber Durchschnittsmenschen, Normalverteilung und Populationen. Den Blick f\u00fcrs Besondere haben wir uns in der Wissenschaft abgew\u00f6hnt, denn wir besch\u00e4ftigen uns mit dem Allgemeinen, mit Regeln. Das Besondere bewahren wir uns f\u00fcr Literatur, Kunst und Musik auf. Da wir aber auf qualitative Eigenheiten nicht ganz verzichten wollen, wenden wir seit Jahrzehnten einen Trick an, um uns auch diese besonderen Details nicht entgehen zu lassen: Wir entwickelten subjektive Bewertungs-Scores. So beurteilen wir einen Wein oder K\u00e4se, Schmerz oder Lebensqualit\u00e4t mit Scores bzw. Punkten und k\u00f6nnen damit wieder etwas vergleichen. Ob wir damit erfolgreich sind, erscheint fraglich. Wenn zwei Weine von Parker getestet wurden und beide 93 Punkte erhalten haben, dann schmecken sie nicht einmal \u00e4hnlich. Wir k\u00f6nnen h\u00f6chstens zugestehen, dass sie hervorragend sind. Wenn der Schmerzscore von zwei Patienten mit 3,2 Punkten (von maximal zehn Punkten) angegeben wurde, dann reicht ein Blick in die Augen des Patienten, um leicht zu erkennen, dass einer von ihnen sehr viel mehr Schmerzen versp\u00fcrt als der andere. Heute quantifizieren wir letztlich alles, was uns irgendwie interessiert, um es in das Korsett des Messens zu zw\u00e4ngen. Vor Jahrhunderten war allen Beteiligten der Verlust dieser Qualit\u00e4ten gegenw\u00e4rtig und deshalb haben sie sich dagegen gewehrt \u2013 erfolglos.<\/p>\n<h2 id=\"sigil_toc_id_26\">15.2 Politische Arithmetik<\/h2>\n<p>Schwenken wir von Deutschland nach England, wo sich parallel zur Universit\u00e4tsstatistik eine ganz andere Art der Statistik entwickelte, die als \u201e<i>politische Arithmetik<\/i>\u201c bekannt wurde. Der entscheidende Ansto\u00df kam 1662 von John Graunt, der die Geburten- und Sterbelisten der Stadt London auswertete und seine relativ \u00fcberraschenden Ergebnisse der Royal Society mitteilte. Graunt suchte nicht nach systematischen Konzepten wie die Universit\u00e4tsstatistik, sondern er analysierte lediglich die verf\u00fcgbaren Jahresrechnungen, die von den Pfarrern seit 1603 zusammengestellt worden waren. Die Pfarrer waren verpflichtet, alle Verstorbenen und Getauften zu erfassen, in den Gottesdiensten zu verk\u00fcnden und in Listen niederzuschreiben. Aus diesen einfachen Daten konnte Graunt schl\u00fcssig und reproduzierbar nachweisen, dass das Verh\u00e4ltnis zwischen M\u00e4dchen und Knaben bei 14:13 lag, dass insgesamt mehr Menschen starben als getauft wurden, und dass die L\u00fccken, die die Pest in der Bev\u00f6lkerung hinterlassen hatte, innerhalb von zwei Jahren wieder aufgef\u00fcllt waren. Graunt konnte viele interessante Details belegen, die allerdings mit einer gewissen Unsicherheit behaftet blieben, weil ungef\u00e4hr 30 Prozent der Neugeborenen nicht getauft wurden und die Qualit\u00e4t der Sterbelisten von der Qualit\u00e4t der Leichenbeschauer abhing, die meistens keine \u00c4rzte, sondern speziell ausgebildete \u201e<i>Weiber<\/i>\u201c waren. Dennoch waren die abgeleiteten Informationen so \u00fcberw\u00e4ltigend, dass viele andere Wissenschaftler dem Vorbild Graunts folgten. Nachdem auch die Listen anderer St\u00e4dte ausgewertet wurden, waren die Ergebnisse \u00fcberraschenderweise in vielen St\u00e4dten sehr \u00e4hnlich, was der \u201e<i>politischen Arithmetik<\/i>\u201c weiteren Auftrieb verlieh.<\/p>\n<p>Die Methode, die Graunt verwendete, war strikt unakademisch, worauf er auch in seiner Schrift hinwies. Er sagte von sich, dass er nichts anderes getan h\u00e4tte, als das, was eine einfache Kr\u00e4merseele vermochte: Z\u00e4hlen. Er sammelte die Daten von 229.250 Toten, die innerhalb von zwanzig Jahren gestorben waren, und gewann mit ihnen wichtige Einblicke in die Dynamik der Bev\u00f6lkerung. Er ordnete seine Ergebnisse in \u00fcbersichtlichen Tabellen an, so dass jeder seine Folgerungen nachvollziehen konnte. Sein Nachfolger William Petty setzte die Forschung \u00fcber die Bev\u00f6lkerung fort und f\u00fchrte den Begriff \u201e<i>Politische Arithmetik<\/i>\u201c ein. Er dehnte das Messen und Z\u00e4hlen auf alles aus, was er f\u00fcr bedeutsam hielt, und er glaubte, damit nachweisen zu k\u00f6nnen, dass selbst ein kleines Land wie England aufgrund seiner geographischen Lage, seines Handels und seiner Politik, mit den gr\u00f6\u00dferen M\u00e4chten mithalten k\u00f6nne, die \u00fcber mehr Land und eine gr\u00f6\u00dfere Bev\u00f6lkerung verf\u00fcgten.<\/p>\n<p>Eine weitere Verbesserung f\u00fchrte der bekannte Astronom und Mathematiker Edmond Halley ein, der die Geburts- und Todeslisten der Stadt Breslau von 1687 bis 1691 auswertete und dabei zus\u00e4tzlich das Alter und Geschlecht der Verstorbenen ber\u00fccksichtigte. Da die Bev\u00f6lkerung Breslaus im Vergleich zu London stabiler war, versprach Halley sich eine gr\u00f6\u00dfere Genauigkeit und Sicherheit seiner Analysen. Er notierte seine Ergebnisse in etwas ungew\u00f6hnlichen Tabellen, weil noch keine geeigneten mathematischen Modelle existierten, um die Lebenswahrscheinlichkeit zu berechnen.<\/p>\n<p>Die Methode der politischen Arithmetik wurde als revolution\u00e4r empfunden, weil bis dahin unterstellt wurde, dass die Geburten- und Sterberate als \u201e<i>g\u00f6ttliche<\/i>\u201c F\u00fcgung aufzufassen waren, die sich einer systematischen Betrachtung oder gar Beeinflussung entzogen. Es kam den Menschen bis dahin gar nicht in den Sinn, dass sie gezielt modifiziert werden k\u00f6nnten, indem zum Beispiel die Bildung und Gesundheit verbessert werden. Je mehr Daten verf\u00fcgbar wurden, umso mehr offenbarten die Analysen eine gewisse Ordnung und Abh\u00e4ngigkeit. Besonders das Versicherungswesen und der Leibrentenkauf interessierten sich sehr stark f\u00fcr diese Regelm\u00e4\u00dfigkeiten, denn man suchte nach verl\u00e4sslichen Sterbetafeln, nach denen man die Pr\u00e4mien berechnen konnte. Der Holl\u00e4nder Willem Kerseboom, der die Bev\u00f6lkerung Amsterdams untersuchte, entwickelte die gesamte Auswertung mathematisch weiter und entdeckte dabei, dass das Zuf\u00e4llige, das Besondere, in der Beobachtung gro\u00dfer Massen v\u00f6llig verschwindet.<\/p>\n<p>Der Feldprediger Johann Peter S\u00fcssmilch war von den Ergebnissen der politischen Arithmetik so fasziniert, dass er dahinter eine g\u00f6ttliche Ordnung vermutete. Als Feldprediger, der vorher Medizin, Jura und Theologie studiert hatte, ver\u00f6ffentlichte er 1741 sein Werk \u201e<i>Die G\u00f6ttliche Ordnung in den Ver\u00e4nderungen des menschlichen Geschlechts, aus der Geburt, dem Tode und der Fortpflanzung desselben erwiesen<\/i>.\u201c In dieser Schrift beschrieb er nicht nur den aktuellen Stand der Bev\u00f6lkerungsstatistik, sondern er erkannte ganz klar, dass alle zuf\u00e4lligen, lokalen Variationen und Besonderheiten aus den gesammelten Daten verschwinden, wenn man eine hinreichend gro\u00dfe Zahl analysierte. Er sah bei hinreichend vielen Beobachtungsdaten \u00fcberall die gleichen Regeln und die gleiche Ordnung, die er als indirekten Beleg f\u00fcr die Existenz Gottes ansah.<\/p>\n<p>Aus den zunehmend verf\u00fcgbaren Daten aus Wirtschaft, Wissenschaft und Bev\u00f6lkerungsstatistik entwickelte der National\u00f6konom Thomas Robert Malthus unter anderem seine komplexe Bev\u00f6lkerungstheorie und sp\u00e4tere politische \u00d6konomie. Seine Vorschl\u00e4ge zur \u00dcberwindung der sich anbahnenden \u00dcberbev\u00f6lkerung beeinflussten fast alle Wissenschaften und manche sehen Malthus als Vater der Sozialstatistik. Malthus \u201e<i>zeigt zum ersten Male die menschliche Gesellschaft als ein Ganzes, bestimmt durch die \u00f6konomischen Zust\u00e4nde.<\/i>\u201c (John V. Geschichte der Statistik, 1884, S. 308). Malthus steht am Ende einer englischen Entwicklung, in der die empirisch gewonnenen Daten systematisch gesammelt, ausgewertet und interpretiert wurden.<\/p>\n<h2 id=\"sigil_toc_id_27\">15.3\u00a0\u00a0\u00a0 Der Durchschnittsmensch<\/h2>\n<p>Die damalige Auswertung war aus heutiger Sicht noch rudiment\u00e4r, weil das mathematische Instrumentarium noch nicht verf\u00fcgbar war. Es waren der geniale Mathematiker Pierre Simon de Laplace, der die Wahrscheinlichkeitsrechnung systematisch entwickelte, und sein Nachfolger Joseph Fourier, der sie konsequent auf die Bev\u00f6lkerungsstatistik anwandte. Beide bereiteten die entscheidenden Schritte des Belgiers Lambert Adolf Jakob Quetelet vor, der als Begr\u00fcnder der modernen Statistik gilt, weil er Daten nicht nur sammelte, sondern sie auch mathematisch auswertete. Dabei stie\u00df er \u00fcberraschenderweise immer wieder auf normalverteilte Daten (s. Kap. 7-3), die einer mathematischen Aufarbeitung besonders zug\u00e4nglich waren. In seinen Hauptwerken konzentrierte er sich auf die Sozialstatistik und Anthropologie. Sehr umstritten war seine Moralstatistik, in der er glaubte, nachgewiesen zu haben, dass in vergleichbaren sozialen Gruppierungen die Verbrechen gleich h\u00e4ufig auftreten. Egal, wie man den einzelnen Mord als vielleicht zuf\u00e4lliges Ereignis wertet und eine individuelle Kausalkette und Motive sucht, aus der Sicht des Statistikers werden innerhalb einer sozialen Gruppe immer eine bestimmte Rate an Morden ver\u00fcbt. \u201e<i>Diese Konstanz der j\u00e4hrlichen Verbrechen und der Ordnung ihrer Wiederkehr in nahezu gleichem Verh\u00e4ltnis &#8230; bewegt Quetelet zu dem Ausruf: \u201eEs gibt ein Budget der Gef\u00e4ngnisse, der Galeeren und des Schafotts, welches wir j\u00e4hrlich mit einer gr\u00f6\u00dferen Regelm\u00e4\u00dfigkeit entrichten, als jenes der Finanzen. \u2026 Die Gesellschaft schlie\u00dft die Keime der Verbrechen in sich. Jeder soziale Zustand hat eine bestimmte Zahl und Ordnung von Delikten zur Folge; dieselben erscheinen als die notwendige Konsequenz seiner Organisation<\/i>\u201c (John V. Geschichte der Statistik, 1884, S. 347f). Quetelet belegte, dass die Verbrechen abh\u00e4ngig vom Alter, Geschlecht, Klima, Rasse und Armut waren. Die \u00e4rmsten Bereiche zeigten \u00fcberraschenderweise die h\u00f6chste Sittlichkeit, w\u00e4hrend die wohlhabendsten Bereiche die h\u00f6chsten Verbrechensziffern aufwiesen. Quetelets statistische Sichtweise m\u00fcndete in dem Konzept eines Durchschnittsmenschen, einem Idealtyp des mittleren Menschen, der zwar physisch nicht existiert, weil er eine abstrakte Gr\u00f6\u00dfe ist, dessen Eigenschaften sich aber als Durchschnitt angeben lassen. Alle realen Menschen sind quasi nur Varianten dieses Durchschnittsmenschen und sie oszillieren um diesen Durchschnitt herum.<\/p>\n<p>Quetelets Ideen sind die indirekte Folge der Franz\u00f6sischen Revolution. Nach der Revolution wurde in der westlichen Welt eine zunehmende Vereinheitlichung angestrebt. Man wollte die Sprachenvielfalt vermindern, man f\u00fchrte einheitliche Ma\u00dfe und Gewichte ein, man schaffte ein einheitliches b\u00fcrgerliches Recht, man verabschiedete sich von den Privilegien einiger St\u00e4nde und man entwickelte einheitliche Verwaltungsstrukturen. Alle diese Ma\u00dfnahmen waren von dem Ziel gepr\u00e4gt, einheitliche Ma\u00dfst\u00e4be zu setzen, damit unsere Entscheidungen und darauf aufbauende Handlungen wiederholbar, \u00fcbertragbar und vorhersagbar werden k\u00f6nnen. Im immer komplexer werdenden Zusammenleben wurden von den Individuen zunehmend Sicherheit und Verl\u00e4sslichkeit gefordert. Um sich in einer sozial unsicheren Gesellschaft besser und leichter zu orientieren, wurden allgemeing\u00fcltige Regeln gesucht, nach denen sich alle zu richten haben. Die Wissenschaftler sammelten immer mehr Einzelinformationen, die sie strukturieren wollen. Die zuf\u00e4lligen Einzelereignisse sollten auf Naturgesetze zur\u00fcckgef\u00fchrt werden. Die Wissenschaftler suchten nach Allgemeing\u00fcltigkeit. Und diese Allgemeing\u00fcltigkeit basierte zwangsl\u00e4ufig auf einer Homogenisierung. Alles wurde zunehmend nach demselben Raster eingeteilt, bewertet, erfasst und analysiert. Die einheitlichen verbindlichen Raster, die extra zu diesem Zweck konstruierten Muster, schufen die Voraussetzung, um \u00fcberhaupt so etwas wie Allgemeing\u00fcltigkeit und prinzipielle Vorhersagbarkeit entstehen zu lassen.<\/p>\n<p>Der \u201e<i>Durchschnittsmensch<\/i>\u201c ist nat\u00fcrlich kein realer Gegenstand wie ein Baum oder Auto. Er ist eine Konstruktion, die einen Zusammenhang herstellt zwischen unvorhersehbaren Aspekten, von zuf\u00e4lligen Erscheinungen, von individuellen Eigenschaften auf der einen Seite und einer Regelm\u00e4\u00dfigkeit, einer statistischen Zusammenfassung auf der anderen Seite. Durch dieses Konstrukt k\u00f6nnen die zuf\u00e4lligen, individuellen Eigenschaften in eine allgemeine, regelhafte Eigenschaft \u00fcberf\u00fchrt werden. \u00dcber dieses Konstrukt wird dann gesprochen wie \u00fcber einen konkreten Gegenstand. Wenn wir uns auf der einen Seite 20 Millionen Menschen vorstellen, die alle unterschiedlich aussehen und handeln, und auf der anderen Seite einen Durchschnittsmenschen, der quasi im Namen aller Menschen einige Eigenschaften verk\u00f6rpert, dann erkennen wir das Ausma\u00df der Nivellierung. Wenn wir jetzt noch bedenken, dass bei Millionen Menschen stabile statistische Regelm\u00e4\u00dfigkeiten auftreten, dann begreifen wir das Potential. Wir k\u00f6nnen n\u00e4mlich jetzt den Durchschnittsmenschen objektivieren. Wir k\u00f6nnen ihn vermessen und zwischen Gesellschaften oder Gruppen vergleichen. Wir k\u00f6nnen die Ver\u00e4nderungen im Zeitverlauf untersuchen und vieles mehr. Es scheint, als ob die durch Mittelwerte erzeugten Gegenst\u00e4nde genauso untersuchbar sind, wie eine Lunge, ein Wald, ein K\u00e4fer oder das Wetter. Auch wenn der Durchschnittsmensch bereits damals sehr umstritten war, haben wir uns heute mit solchen statistischen Begriffen arrangiert und eine neue Welt an Kuriosit\u00e4ten geschaffen.<\/p>\n<p>Das ist der hohe Preis, den wir gezahlt haben, um Vergleichbarkeit und einen Fortschritt der Wissenschaften zu erreichen. Dieser Konflikt zwischen dem konkreten Individuum, das vor mir steht, und dem Regelmenschen, der in Studien in bestimmter Hinsicht auf Medikamente oder Operationen reagiert, ist unaufhebbar. Dieser nicht-aufl\u00f6sbare Konflikt besteht zwischen dem Konkreten und Abstrakten, zwischen dem Individuellen und Allgemeinen. F\u00fcr das konkrete Individuum kann ein Ereignis nicht sicher vorhergesagt werden, aber wenn die Anzahl ausreichend gro\u00df ist, dann entsteht ein mittlerer Wert mit einer bestimmten Schwankungsbreite. Das ist alles, was wir bekommen. Im konkreten Fall ist damit nichts zu gewinnen. Schie\u00dfe ich auf einen Hasen und schie\u00dfe einen Meter rechts vorbei, habe ich nichts getroffen. Schie\u00dfe ich noch einmal und dieses Mal einen Meter links vorbei, habe ich auch nichts getroffen. Statistisch gesehen, ist der Hase dagegen tot. Nur satt werden wir davon nicht.<\/p>\n<\/div><\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_themeisle_gutenberg_block_has_review":false,"footnotes":""},"categories":[41],"tags":[],"class_list":["post-4556","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statistikbuch"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.9 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Geschichte der Statistik - Berliner Gelassenheit<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"http:\/\/berlin-boehm.de\/Kanty\/archive\/4556\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Geschichte der Statistik - 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