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Traue keiner Studie – 
Statistik-Basics für Marketer 
und Studienverwender 
Thorsten Biedenkapp 
biedenkapp.it | 11.10.2014
Über mich 
 Thorsten Biedenkapp (37) 
 Studium Humanmedizin in 
Frankfurt am Main 
 Seit 2002 freier IT-Berater 
 Seit 2007 Inhaber biedenkapp.it 
 Schwerpunkt Healthcare 
 Tätigkeitsfelder 
 Konzeption 
 Umsetzung von Websites / Portalen 
im Bereich Healthcare 
 Social Media / Kommunikative 
Nachbetreuung im Bereich 
Healthcare 
 Twitter: @biedenkappIT 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Womit alles begann… 
Quelle: http://t3n.de/news/studie-seziert-million-headlines-559473/ 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Fragen über Fragen 
Quelle: http://moz.com/blog/5-data-insights-into-the-headlines-readers-click 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Voraussetzungen für gute 
Studien / Umfragen 
biedenkapp.it | 11.10.2014
Gutes Personal ist wichtig 
 Untersucher sollte objektiv sein 
 Untersucher sollte Daten korrekt kodieren 
 Untersucher sollte Entscheidungen treffen 
können, die der Studie zuträglich sind 
 Bsp.: Probanden nicht im Freundeskreis 
rekrutieren 
 Untersucher sollte Daten korrekt 
interpretieren können 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Gute Studie = Gute Daten 
 Studie sollte auch bei mehrmaliger Anwendung 
immer die gleichen Ergebnisse erzeugen 
(Reliabilität) 
 Studie sollte das messen, was in der 
Arbeitshypothese beschrieben wird (Validität) 
 Studie sollte unabhängig von wirtschaftlichen, 
politischen oder sonstigen Interessen durchgeführt 
werden 
 Studie sollte transparent und überprüfbar mit den 
erhobenen Daten umgehen können 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Häufige Fehler in Statistiken 
biedenkapp.it | 11.10.2014
Sind die Zahlen korrekt? 
 Bei der Hochrechnung zur Parlamentswahl 
2011 im russischen Fernsehen kommt es zu 
einem kuriosen Rechenfehler: Zählt man die 
Prozentwerte aller Parteien zusammen 
haben diese angeblich 146,67 % der 
Stimmen auf sich vereinigen können. 
 Bild: 
http://www.spiegel.de/fotostrecke/wahlkuriosit 
aeten-in-russland-wir-sind-99-47-prozent-oder- 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer 
Quelle: spiegel.de 
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Wie häufig kaufen Sie in 
Onlineshops ein? 
Mehr als 2 Käufe / Monat 
2 Käufe / Monat 
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15 % 
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biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Der Maßstab machts 
515 
505 
495 
485 
475 
465 
Häufigkeit von Zahlen beim Roulettespiel 
1 2 3 4 5 6 7 8 9 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Der Maßstab machts – Teil 2 
600 
500 
400 
300 
200 
100 
0 
Häufigkeit von Zahlen beim Roulettespiel 
1 2 3 4 5 6 7 8 9 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Die Perspektive machts 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Unklare Zielpopulation 
 Die Zielpopulation / Grundgesamtheit setzt 
sich aus allen Individuen zusammen, die 
untersucht werden sollen. 
 Bsp.: Kaufverhalten der Deutschen in Online- 
Shops 
 Zielpopulation = Gesamte deutsche Bevölkerung 
 Einschränkung = Geschäftsfähiges Alter + Wohnort in 
Deutschland 
 Negativbeispiel: „Ein Glas Rotwein am Abend ist 
gesund!“ 
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Stichprobe sollte Zielpopulation 
repräsentieren 
 Repräsentativ bedeutet, dass die 
Zusammensetzung der Stichprobe 
mengenmäßig die Zielpopulation im 
kleinen Maßstab abbildet 
 Auswahl der Probanden sollte auf 
aktuellen Daten beruhen 
 Keine Bevorzugung von bestimmten 
Teilmengen der Zielpopulation 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Wir haben eine Umfrage 
durchgeführt und… 
 4 von 5 Zahnärzten 
würden Zahnbürsten 
von XYZ empfehlen. 
 90 % der befragten 
Leserinnen der 
Zeitschrift abc würden 
Hautcreme von 0815 
kaufen. 
 Es wurden eventuell 
nur 5 Zahnärzte 
befragt. 
 Es wurden nur 20 
Leserinnen befragt, 
davon waren 15 
Angestellte des 
Verlags 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Beispiel für kleine Stichproben 
Quelle: http://www.jolie.de/artikel/jolie-leserinnen-lieben-die-neue-aquasource-bb-cream-2276338.html 
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Genauigkeit einer Stichprobe / 
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Bsp.: 100 Personen wurden befragt 
1 
100 
= 0,1 = 10 % 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Zusammensetzung der 
Stichprobe 
 Bsp.: 5.000 Besucher einer Website wurden 
zu Ihrer Meinung über ein Produkt befragt 
 Probleme: 
 Nur Teilnehmer, die sich AKTIV entschieden haben, an 
der Umfrage teilzunehmen (meist Menschen mit klaren 
Vorstellungen und dem Drang zur Meinungsäußerung) 
 Nur Teilnehmer mit Internetzugang 
 Nur AKTIVE Besucher der Website (möglicherweise 
bereits Käufer des Produkts) 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Willkommen beim Datenfriseur 
 Bsp.: Ein Teil der Studiendaten war 
unbrauchbar, da die Teilnehmer sinnlose 
Angaben im Feld „Alter“ gemacht haben. 
 FALSCH: 
 Fehlerhafte Daten werden aussortiert und 
verworfen / in der Auswertung unterschlagen 
 RICHTIG: 
 Fehler dokumentieren und in der Auswertung 
darstellen 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Willkommen beim Datenfriseur – 
Teil 2 
 Bsp.: Ein Medikament wird vor seiner 
Markteinführung am Patienten getestet. In 
der Studie wird geschrieben: „Von den 
Patienten, die erfolgreich an der Studie 
teilgenommen haben…“ 
 Problem: 
 Was ist mit den Patienten passiert, die nicht erfolgreich 
an der Studie teilgenommen haben? Sind sie vielleicht 
nach Einnahme des Medikaments verstorben? 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Niedrige Antwortquote 
 Bsp.: Ein Online-Shop versendet in einer Umfrage 
zur Kundenzufriedenheit 5.000 Fragebögen an 
seine Kunden. Die Aktion erzeugt 250 Rückläufer. 
 Problem: 
 Was ist mit den Fragebögen der übrigen 4.750 Kunden? Was 
ist deren Meinung? 
 Typische Antwortquoten: 
 Brief 50-70% 
 Telefon 80% 
 E-Mail 40% 
 Online 30% 
 Interview 80-85% 
Quelle:http://www.utexas.edu/academic/ctl/assessment/iar/teaching/gather/method/survey-Response.php 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Wann frage ich was? 
 Suggestivfragen verfälschen die 
Aussagekraft jeder noch so gut designten 
Studie 
 Bsp: 
 Ist XYZ eine starke Marke mit großer Strahlkraft? 
 Wie einfach war es für Sie, den Online-Shop ZZZ zu 
benutzen? 
 Sicherlich sind Sie nach der Bestellzusammenfassung 
zur Kasse gegangen? 
 80% unserer Kunden sagen, dass wir ein gutes 
Warenangebot haben. Stimmen Sie zu? 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Wann frage ich was? – Teil 2 
 Der Zeitpunkt für eine Studie sollte gut 
gewählt sein 
 Bsp.: Direkt nach einem Datenskandal in 
einem Online-Shop wird eine Umfrage zur 
Vertrauenswürdigkeit des Anbieters 
durchgeführt. 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Zusammenfassung 
 Gedanken zum Studiendesign machen 
(Objektivität, Reliabilität, Validität) 
 Zahlen, Diagramme immer auf Korrektheit 
prüfen (Addition, Maßstab, Perspektive) 
 Zielpopulation und Stichprobe hinterfragen 
 Umgang mit Daten hinterfragen 
(Auslassungen, Antwortquote, 
Formulierungen) 
 Fragetypen und Timing der Studie beachten 
biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
Noch Fragen? 
Ich freue mich auf Sie! 
 Vortrag auf 
Slideshare: 
 Twitter: 
@biedenkappIT 
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info@biedenkapp.it 
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Traue keiner Studie - Statistik-Basics für Online-Marketer und Studienverwender

  • 1. Traue keiner Studie – Statistik-Basics für Marketer und Studienverwender Thorsten Biedenkapp biedenkapp.it | 11.10.2014
  • 2. Über mich  Thorsten Biedenkapp (37)  Studium Humanmedizin in Frankfurt am Main  Seit 2002 freier IT-Berater  Seit 2007 Inhaber biedenkapp.it  Schwerpunkt Healthcare  Tätigkeitsfelder  Konzeption  Umsetzung von Websites / Portalen im Bereich Healthcare  Social Media / Kommunikative Nachbetreuung im Bereich Healthcare  Twitter: @biedenkappIT biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 3. Womit alles begann… Quelle: http://t3n.de/news/studie-seziert-million-headlines-559473/ biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 4. Fragen über Fragen Quelle: http://moz.com/blog/5-data-insights-into-the-headlines-readers-click biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 5. Voraussetzungen für gute Studien / Umfragen biedenkapp.it | 11.10.2014
  • 6. Gutes Personal ist wichtig  Untersucher sollte objektiv sein  Untersucher sollte Daten korrekt kodieren  Untersucher sollte Entscheidungen treffen können, die der Studie zuträglich sind  Bsp.: Probanden nicht im Freundeskreis rekrutieren  Untersucher sollte Daten korrekt interpretieren können biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 7. Gute Studie = Gute Daten  Studie sollte auch bei mehrmaliger Anwendung immer die gleichen Ergebnisse erzeugen (Reliabilität)  Studie sollte das messen, was in der Arbeitshypothese beschrieben wird (Validität)  Studie sollte unabhängig von wirtschaftlichen, politischen oder sonstigen Interessen durchgeführt werden  Studie sollte transparent und überprüfbar mit den erhobenen Daten umgehen können biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 8. Häufige Fehler in Statistiken biedenkapp.it | 11.10.2014
  • 9. Sind die Zahlen korrekt?  Bei der Hochrechnung zur Parlamentswahl 2011 im russischen Fernsehen kommt es zu einem kuriosen Rechenfehler: Zählt man die Prozentwerte aller Parteien zusammen haben diese angeblich 146,67 % der Stimmen auf sich vereinigen können.  Bild: http://www.spiegel.de/fotostrecke/wahlkuriosit aeten-in-russland-wir-sind-99-47-prozent-oder- biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer Quelle: spiegel.de fotostrecke-75892-3.html
  • 10. Wie häufig kaufen Sie in Onlineshops ein? Mehr als 2 Käufe / Monat 2 Käufe / Monat 1 Kauf / Monat 15 % 43 % 28 % biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 11. Der Maßstab machts 515 505 495 485 475 465 Häufigkeit von Zahlen beim Roulettespiel 1 2 3 4 5 6 7 8 9 biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 12. Der Maßstab machts – Teil 2 600 500 400 300 200 100 0 Häufigkeit von Zahlen beim Roulettespiel 1 2 3 4 5 6 7 8 9 biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 13. Die Perspektive machts biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 14. Unklare Zielpopulation  Die Zielpopulation / Grundgesamtheit setzt sich aus allen Individuen zusammen, die untersucht werden sollen.  Bsp.: Kaufverhalten der Deutschen in Online- Shops  Zielpopulation = Gesamte deutsche Bevölkerung  Einschränkung = Geschäftsfähiges Alter + Wohnort in Deutschland  Negativbeispiel: „Ein Glas Rotwein am Abend ist gesund!“ biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 15. Stichprobe sollte Zielpopulation repräsentieren  Repräsentativ bedeutet, dass die Zusammensetzung der Stichprobe mengenmäßig die Zielpopulation im kleinen Maßstab abbildet  Auswahl der Probanden sollte auf aktuellen Daten beruhen  Keine Bevorzugung von bestimmten Teilmengen der Zielpopulation biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 16. Wir haben eine Umfrage durchgeführt und…  4 von 5 Zahnärzten würden Zahnbürsten von XYZ empfehlen.  90 % der befragten Leserinnen der Zeitschrift abc würden Hautcreme von 0815 kaufen.  Es wurden eventuell nur 5 Zahnärzte befragt.  Es wurden nur 20 Leserinnen befragt, davon waren 15 Angestellte des Verlags biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 17. Beispiel für kleine Stichproben Quelle: http://www.jolie.de/artikel/jolie-leserinnen-lieben-die-neue-aquasource-bb-cream-2276338.html biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 18. Genauigkeit einer Stichprobe / Fehlergrenze Bsp.: 100 Personen wurden befragt 1 100 = 0,1 = 10 % biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 19. Zusammensetzung der Stichprobe  Bsp.: 5.000 Besucher einer Website wurden zu Ihrer Meinung über ein Produkt befragt  Probleme:  Nur Teilnehmer, die sich AKTIV entschieden haben, an der Umfrage teilzunehmen (meist Menschen mit klaren Vorstellungen und dem Drang zur Meinungsäußerung)  Nur Teilnehmer mit Internetzugang  Nur AKTIVE Besucher der Website (möglicherweise bereits Käufer des Produkts) biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 20. Willkommen beim Datenfriseur  Bsp.: Ein Teil der Studiendaten war unbrauchbar, da die Teilnehmer sinnlose Angaben im Feld „Alter“ gemacht haben.  FALSCH:  Fehlerhafte Daten werden aussortiert und verworfen / in der Auswertung unterschlagen  RICHTIG:  Fehler dokumentieren und in der Auswertung darstellen biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 21. Willkommen beim Datenfriseur – Teil 2  Bsp.: Ein Medikament wird vor seiner Markteinführung am Patienten getestet. In der Studie wird geschrieben: „Von den Patienten, die erfolgreich an der Studie teilgenommen haben…“  Problem:  Was ist mit den Patienten passiert, die nicht erfolgreich an der Studie teilgenommen haben? Sind sie vielleicht nach Einnahme des Medikaments verstorben? biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 22. Niedrige Antwortquote  Bsp.: Ein Online-Shop versendet in einer Umfrage zur Kundenzufriedenheit 5.000 Fragebögen an seine Kunden. Die Aktion erzeugt 250 Rückläufer.  Problem:  Was ist mit den Fragebögen der übrigen 4.750 Kunden? Was ist deren Meinung?  Typische Antwortquoten:  Brief 50-70%  Telefon 80%  E-Mail 40%  Online 30%  Interview 80-85% Quelle:http://www.utexas.edu/academic/ctl/assessment/iar/teaching/gather/method/survey-Response.php biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 23. Wann frage ich was?  Suggestivfragen verfälschen die Aussagekraft jeder noch so gut designten Studie  Bsp:  Ist XYZ eine starke Marke mit großer Strahlkraft?  Wie einfach war es für Sie, den Online-Shop ZZZ zu benutzen?  Sicherlich sind Sie nach der Bestellzusammenfassung zur Kasse gegangen?  80% unserer Kunden sagen, dass wir ein gutes Warenangebot haben. Stimmen Sie zu? biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 24. Wann frage ich was? – Teil 2  Der Zeitpunkt für eine Studie sollte gut gewählt sein  Bsp.: Direkt nach einem Datenskandal in einem Online-Shop wird eine Umfrage zur Vertrauenswürdigkeit des Anbieters durchgeführt. biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 25. Zusammenfassung  Gedanken zum Studiendesign machen (Objektivität, Reliabilität, Validität)  Zahlen, Diagramme immer auf Korrektheit prüfen (Addition, Maßstab, Perspektive)  Zielpopulation und Stichprobe hinterfragen  Umgang mit Daten hinterfragen (Auslassungen, Antwortquote, Formulierungen)  Fragetypen und Timing der Studie beachten biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer
  • 26. Noch Fragen? Ich freue mich auf Sie!  Vortrag auf Slideshare:  Twitter: @biedenkappIT  E-Mail: info@biedenkapp.it biedenkapp.it | 11.10.2014 Statistik für Online-Marketer