Regression zur Mitte
Definition und Konzept:
Die Regression zur Mitte ist ein statistisches Phänomen, bei dem extreme Messwerte in einer Reihe von Daten dazu neigen, sich bei nachfolgenden Messungen näher am Durchschnitt (Mitte) zu bewegen. Es bedeutet nicht, dass extreme Ereignisse dazu führen, dass sich die Situation im Laufe der Zeit zwangsläufig verbessert oder verschlechtert, sondern dass extreme Messungen oft das Ergebnis von Zufälligkeit sind und daher in nachfolgenden Messungen wahrscheinlich weniger extrem sein werden.
Historischer Kontext:
Das Konzept der Regression zur Mitte wurde erstmals vom britischen Statistiker Galton, Francis im 19. Jahrhundert eingeführt. Er beobachtete dieses Phänomen während seiner Forschungen zur Vererbung menschlicher Größe.
Anwendungsbereiche und Beispiele:
Die Regression zur Mitte hat Anwendungen in einer Vielzahl von Bereichen, einschließlich Medizin, Psychologie, Sport, Wirtschaft und sozialwissenschaftliche Forschung. In der Medizin kann es zum Beispiel zu scheinbaren, aber irreführenden „Verbesserungen“ in Patienten führen, die extrem krank waren und dann ohne spezifische Behandlung gesünder erscheinen.
In der Sportstatistik kann die Regression zur Mitte dazu führen, dass Teams oder Spieler nach einer besonders guten oder schlechten Saison in der nächsten Saison näher am Durchschnitt abschneiden.
Missverständnisse und weitere Forschung:
Obwohl die Regression zur Mitte ein gut etabliertes Konzept in der Statistik ist, wird sie oft missverstanden oder übersehen. Es kann schwierig sein, Regression zur Mitte von echten Veränderungen oder Trends zu unterscheiden, was zu Fehlinterpretationen von Daten führen kann. Die Forschung zur Verbesserung des Verständnisses und der Kommunikation dieses Konzepts ist daher ein aktives Gebiet der statistischen Forschung.
