Statistische Datenanalyse im Journalismus - Fallstudien und wissenschaftliche Anforderungen zum Einsatz fortgeschrittener statistischer Methoden (German, Paperback, 1. Aufl. 2022)

Dieses Buch zeigt anhand von journalistischen Fallbeispielen, warum und wie fortgeschrittene statistische Analysemethoden eingesetzt werden koennen, um aussagekraftige journalistische Informationen aus Daten zu extrahieren. Gleichzeitig setzt das Buch einen Anforderungsrahmen fur die datenjournalistische Arbeit bezuglich Datenkompetenz und -visualisierung, dem Einsatz von Algorithmen sowie daten-ethischen Anforderungen und der UEberprufung externer Studien. Ziel ist es, die Qualitat und Aussagekraft datenjournalistischer Arbeiten zu verbessern, welche, neben der angemessenen Erfassung und Aufbereitung von Daten, wesentlich von einer adaquaten Datenanalyse abhangen. Aber wie statistisch arbeiten Datenjournalist:innen heute eigentlich? Und wie statistisch koennen oder sollten sie arbeiten, um den Anspruchen ihrer Leserschaft in Sachen Verstandlichkeit gerecht zu werden, auch mit Blick auf deren unterschiedliches mathematisch-statisches Vorwissen? Das Buch zielt darauf ab, diese Fragen zu beantworten, indem es weiterfuhrende 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.