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Irreführende Aggregation (Misleading Aggregation)

Auch bekannt als: Averaging Artifact Ecological Fallacy (at aggregate level) Mean Deception
Statistical Error ID: misleading_aggregation

Definition

Irreführende Aggregation liegt vor, wenn Daten so kombiniert oder gemittelt werden, dass wichtige Muster oder Unterschiede in Untergruppen unsichtbar werden. Durch das Berichten eines Gesamtdurchschnitts können Ausreißer oder gegensätzliche Trends versteckt werden.

Beispiele

Ein Unternehmen meldet: „Das Durchschnittsgehalt stieg um 15 %.“ In Wahrheit bekam der CEO einen Bonus von 10 Millionen, während alle anderen 500 Mitarbeiter eine Nullrunde machten. Der Mittelwert wurde durch einen Ausreißer nach oben gezogen.

Eine Stadtverwaltung verkündet stolz: 'Die durchschnittliche Wartezeit in unseren Bürgerämtern beträgt nur 18 Minuten.' Tatsächlich warten 80 % der Bürger über 40 Minuten, während eine kleine Gruppe mit Online-Termin in unter 5 Minuten bedient wird – dieser Effekt zieht den Mittelwert nach unten.

Ein Pharmaunternehmen bewirbt ein Medikament mit dem Satz: 'Im Durchschnitt reduzierten Patienten ihren Blutdruck um 12 mmHg.' Verschwiegen wird, dass bei der Hälfte der Patienten gar keine Wirkung eintrat und die starken Effekte bei einer kleinen Untergruppe den Gesamtdurchschnitt nach oben verzerrten.

Prüfschritte
Prüfschritte
Binäre Ja/Nein-Fragen, die eine KI beantworten muss, um ein Argumentationsmuster in einem Text zu erkennen.
Jeder der 452 Aspekte hat Prüfschritte — einfache Ja/Nein-Fragen, die systematisch erkennen sollen, ob ein Muster in einem Text vorkommt. Für Ad Hominem: "Greift das Argument eine Person statt ihre Behauptung an?" Für falsche Dichotomie: "Werden nur zwei Optionen präsentiert, obwohl mehr existieren?"

Binäre (Ja/Nein) Fragen, die ein LLM beantworten muss, um diesen Aspekt zu identifizieren:

  1. 1

    Verbergen aggregierte Statistiken (wie der Durchschnitt) wichtige Variationen?

    Typ: binary
  2. 2

    Würde eine Aufschlüsselung nach relevanten Kategorien das Fazit ändern?

    Typ: binary
  3. 3

    Ist die Verteilung so schief, dass der Mittelwert irreführend ist?

    Typ: binary
Vertiefung
Der aufklappbare Detailbereich auf jeder Aspekt-Seite mit Beispielen, Psychologie und Gegenstrategien.
Der Vertiefungsbereich bietet ausführliche Informationen zu jedem Aspekt: ein Praxisbeispiel, eine Erklärung warum es funktioniert, Tipps wie man entgegnet, alternative Bezeichnungen und Links zu verwandten Aspekten.

Hierarchischer Kontext