Frischmeier, Daniel

Eldorado - Repository of the TU Dortmund

Daniel FRISCHEMEIER, Paderborn Verteilungen vergleichen mit TinkerPlots – und darüber hin-aus weitere Schlussfolgerungen aus Daten generieren Vergleiche von Verteilungen zweier quantitativer Merkmale (kurz: Vertei-lungsvergleiche) sind ein fundamentaler Bestandteil der deskriptiven Statis-tik. Wünschenswerterweise sind diese Verteilungsvergleiche in einem Da-tenanalysezyklus (z.B. im PPDAC-Zyklus nach Wild & Pfannkuch 1999) eingebettet, so dass diese anhand von selbsterhobenen realen Daten und selbst generierten Fragestellungen und Hypothesen durchgeführt werden. Nun liegt es nahe in einem nächsten Schritt zu versuchen, weitere Schlüsse aus den Daten zu ziehen, z.B. könnte man die Frage aufwerfen, inwieweit sich die Beobachtungen (Unterschiede zwischen den Verteilungen) verall-gemeinern lassen oder ob sie nur zufällig (aufgrund der Stichprobe) ent-standen sind. In diesem Artikel möchten wir eine Möglichkeit vorstellen über Verteilungsvergleiche dieser Art mithilfe von Randomisierungstests hinauszugehen und weitere Schlüsse aus den Daten zu ziehen.  1. Randomisierungstests Neben den erhobenen Daten anhand eines selbstkonstruierten Fragebogens im Rahmen einer Umfrage unter Studienanfängern an der Universität Pa-derborn haben wir im Seminar (welches in Frischemeier & Biehler (2012) näher beschrieben ist) auch mit dem Muffins-Datensatz (Biehler et al., 2003) gearbeitet. Dieser Datensatz enthält über 50 Variablen zum Freizeit-verhalten von 538 Schülerinnen und Schülern aus Nordrhein-Westfalen. Exemplarisch für einen Verteilungsvergleich auf Grundlage dieser Daten ist beispielsweise die Fragestellung: „Wie unterscheidet sich der Umfang der Computernutzung zwischen Jungen und Mädchen?“ (Biehler et al., 2003). Hier schließen sich, wie im obigen Abschnitt schon angedeutet, wei-tere Fragen an - beispielsweise: Gibt es eine Möglichkeit die Aussage zu verallgemeinern? Theoretisch könnte ein möglicher Unterschied zwischen beiden Gruppen rein zufällig (aufgrund unserer Stichprobe) entstanden sein. Wie kann man Lernenden ein Hilfsmittel oder Anhaltspunkte geben, um weitere Schlussfolgerungen aus vorliegenden Daten wie in diesem Bei-spiel zu generieren? Eine Alternative und ein mögliches Instrument um oben aufgeworfene Fragen zumindest qualitativ beantworten zu können, sind Randomisierungstests (Rossman, 2008, 10). Cobb (2007, 12) schlägt vor, dass Studierenden in statistischen  Einführungskursen durch Randomisierungstests die Möglichkeit gegeben werden sollte die Kern-ideen der Inferenz zu verstehen. Dabei verweist Cobb auf drei wichtige Aspekte und die Schrittfolge beim Durchführen eines solchen Tests: „1. Randomize data production, 2. Repeat by simulation to see what´s typical (…and what´s not), 3. Reject any model that puts your data in its tail”. An dieser Stelle müssen wir für die bei uns verwendeten Muffins-Daten eine Einschränkung machen, denn es handelt sich hier um keine Zufallsstich-probe bzw. randomisierte Stichprobe (wie bei Cobb in 1. gefordert), son-dern um „observational data“. Argumente für die Durchführung eines Randomisierungstests  auch unter diesen Bedingungen finden sich u.a. in Zieffler et al. (2011). Ebenso sind sich sowohl Rossman (2008) als auch Cobb (2007) einig, dass einerseits die Umsetzung ohne eine Unterstützung durch adäquate Software schwierig zu sein scheint, andererseits die Durch-führung eines solchen Tests auch nicht zu software-technisch sein soll. Die Software TinkerPlots (Konold & Miller, 2011) mit ihrer visualisierten Zu-fallsmaschine scheint für die Durchführung in besonderem Maße geeignet zu sein. Die folgende Abbildung zeigt die Arbeitsoberfläche der Software TinkerPlots bei der Durchführung eines Randomisierungstests.  Das Vorgehen und die Durchführung eines solchen Tests mit TinkerPlots können in Frischemeier & Biehler (2013) ausführlich nachgelesen werden. 2. Eine Lernumgebung zu Randomisierungstests Eine speziell für das Erlernen von Randomisierungstests konstruierte Lern-umgebung sah neben der Einführung in die Zufallsmaschine in TinkerPlots und der Simulation einiger Zufallsexperimente das Durchführen eines Randomisierungstests anhand der Muffins-Aufgabe („Gibt es wirklich ei-nen geschlechtsspezifischen Unterschied zwischen Jungen und Mädchen hinsichtlich ihrer Lesegewohnheiten (Merkmal: Zeit_Lesen) oder ist dieser Unterschied zufällig – aufgrund der Wahl der Stichprobe – entstanden?) vor. Als Unterstützung bekamen die Lernenden einerseits einen 6-schrittigen Randomisierungstest-Plan, der die Schrittfolge des Tests vor-strukturierte und die Schritte jeweils erläuterte, sowie ein Handout mit „Faustregeln“ zur Beurteilung verschiedener P-Werte. Der Randomierungstest-Plan konstruiert nach dem Vorbild eines Simulations-plans (Maxara & Biehler, 2007) sollte den Lernende eine strukturierende Unterstützung bieten und den „extraneous load“ reduzieren.  3. Eine explorative Fallstudie Im Folgenden wollen wir eine explorative Fallstudie zu Randomisierungstests mit TinkerPlots vorstellen, die wir zum Ende des Seminar „Statistisch denken und forschen lernen“ durchgeführt haben. Im besagten Seminar mussten die 22 Teilnehmer gemeinsam zu zweit eine sta-tistische Projektarbeit als „Gesellenstück“ für einen erfolgreichen Ab-schluss des Seminars anfertigen. Diese Projektarbeit enthielt neben einigen Verteilungsvergleichen auch einen Randomisierungstest. Die Randomisierungstests (die von den einzelnen Paaren zu jeweils unter-schiedlichen Fragestellungen durchgeführt wurden) in schriftlicher Form haben wir hinsichtlich von drei explorativen Forschungsfragen analysiert, um die Wirksamkeit unserer Lernumgebung einschätzen zu können: 1. Wie führen die Teilnehmer nach dieser kurzen Einführung einen Randomisierungstest in TinkerPlots durch? 2. Sind sie nach dieser kurzen Einführung in der Lage die sechs Schritte (Randomisierungstest-Plan) zu vollziehen? 3. An welchen Stellen treten Probleme (welche?) auf? Bei der Auswertung haben wir zwischen zwei Ebenen unterschieden: einer globa-len und einer lokalen Ebene. Wir werden im Folgenden die wichtigsten Er-kenntnisse der globalen Ebene beschreiben. Hier haben wir eine Häufig-keitsanalyse (Mayring, 2010), unter der Fragestellung, inwieweit die ein-zelnen durch den Randomisierungstest-Plan vorgegebenen sechs Schritte nach dem Abschluss der Lernumgebung sicher/ korrekt durchlaufen wer-den, durchgeführt.  Beim Blick auf die Tabelle fällt auf, dass prozedurale Aktivitäten (wie z.B. die Durchführung des Tests mit der Software) gelingen, eher konzeptionel-le Aktivitäten (wie das korrekte Aufstellen der Nullhypothese oder das Ab-lesen und Beurteilen des P-Wertes) aber Schwierigkeiten bereiten. Der lo-kale Blick auf die Daten (Ausschnitte finden sich in Frischemeier & Bieh-ler, 2013) zeigt Schwierigkeiten beim Beurteilen eines P-Wertes, insbeson-dere wenn dieser größer als 0,1 ist. Alle Teilnehmer, die einen Randomisierungstest durchführten und einen P-Wert größer als 0,1 erhiel-ten, haben falsche Schlussfolgerungen (im Sinne von: „die Nullhypothese ist richtig“ / „die Nullhypothese kann bestätigt werden“) daraus gezogen.  4. Fazit & Ausblick Zur Fallstudie in diesem Artikel bleibt zu sagen, dass es sich um eine explorative Studie handelte und bei der Auswahl der Probanden beispiels-weise keine Zufallsauswahl vorlag, so dass verallgemeinernde Aussagen nur schwer möglich sind. Außerdem hat es aufgrund von Zeitmangel nur eine mehr oder weniger knappe Einführung in das Feld der Randomisierungstests gegeben. Hier muss in Zukunft an den kritischen Stellen (Aufstellen der Nullhypothese, Ablesen und Beurteilen von P-Werten) mehr Zeit investiert und die Lernumgebung überarbeitet werden.  Literatur Biehler, R., Kombrink, K., & Schweynoch, S. (2003). MUFFINS – Statistik mit    kom-plexen Datensätzen – Freizeitgestaltung und Mediennutzung von Jugendlichen. Sto-chastik in der Schule, 23(1), 11-25.  Biehler, R. & Maxara, C. (2007). Integration von stochastischer Simulation in den Stochastikunterricht mit Hilfe von Werkzeugsoftware. Der Mathematikunterricht 53 (3): 45-62. Cobb, G. (2007). The introductory statistics course: A Ptolemaic curriculum? Techno-logy Innovations in Statistics Education, 1(1). Frischemeier, D. & Biehler, R. (2012). Statistisch denken und forschen lernen mit der Software TinkerPlots. In Kleine, M. und Ludwig, M. (Eds.): Beiträge zum Mathema-tikunterricht 2012, WTM: Münster. Frischemeier, D. & Biehler, R. (2013) Design and exploratory evaluation of a learning trajectory leading to do randomization tests facilitated by TinkerPlots. Proceedings of CERME-8 (submitted). Konold, C. & Miller, C. (2011). TinkerPlots TM Version 2 [computer software]. Em-eryville, CA: Key Curriculum Press. Mayring, P. (2010). Qualitative Inhaltsanalyse. Grundlagen und Techniken. 11. Auflage. Weinheim: Beltz. Rossman, A. (2008). "Reasoning about Informal Statistical Inference: A Statistician´s View." Statistics Education Research Journal 7(2): 5-19. Wild, C. J. and M. Pfannkuch (1999). "Statistical Thinking in Empirical Enquiry." In-ternational Statistical Review 67(3): 223-265 Zieffler, A., Harring, J., & Long, J. (2011). Comparing groups: Randomization and bootstrap methods using R. New York: Wiley. 

Verteilungen vergleichen mit TinkerPlots   und darüber hin-aus weitere Schlussfolgerungen aus Daten generieren

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