Alternative Wahrheiten beeinträchtigen jeden faktenbasierten Diskurs egal ob im Fernsehen, in Zeitungen oder in den sozialen Medien. Oft werden dafür datengestützte (Schein-)Argumente vorgebracht und es stellt sich ganz automatisch die Frage nach der Qualität dieser Informationen. 

Dieses Buch zeigt anhand vieler Beispiele, wie Sie mit einer grundlegendenStatistical Literacy sowohl bewusste statistische Fälschungen als auch unbewusste Irrtümer aufdecken können. Denn beides hat denselben Effekt: Sie werden fehlinformiert, wo Sie sich informiert glauben. 

Begleiten Sie die Autoren auf einem Ausflug in die spannende Welt der Daten und trainieren Sie Ihre statistischen Kompetenzen im kritischen Umgang mit diesen: Hinterfragen Sie Statistiken, bewerten Sie deren Qualität, lernen Sie das korrekte Interpretieren und faktengerechte Argumentieren mit Daten. Die zu beschreitenden Pfade sind gut beschildert; die Autoren demonstrieren eindrücklich, dasssich eine Basismethodenkompetenz auch mit überschaubaren Mathematikkenntnissen erreichen lässt. Die abwechslungsreichen Themen und Darstellungen bieten auch Anregungen für weitere eigene Exkursionen. 

Werner G. Müller ist Professor an der Abteilung für Datengewinnung und Datenqualität und Vorstand des Instituts für Angewandte Statistik der Johannes Kepler Universität Linz. Neben seiner Lehrtätigkeit im Bereich Statistik und Data Science forscht er zu Versuchsplanung und räumlicher Statistik. Er ist unter anderem Autor des Buches Collecting Spatial Data, und koordinierender Herausgeber der Fachzeitschrift Statistical Papers.

Andreas Quatember ist außerordentlicher Professor an derselben Abteilung. Seine Hauptinteressensgebiete sind Survey-Statistik und Statistical Literacy. Er ist unter anderem Autor der Bücher Statistischer Unsinn und Statistik ohne Angst vor Formeln und verantwortlich für die Webseite Unsinn in den Medien. 2016 erhielt er für seine Verdienste um die Förderung des Stellenwerts der Statistik in der Öffentlichkeit den Gerhart-Bruckmann-Preis der Österreichischen Statistischen Gesellschaft.

Worüber man nicht rechnen kann: Ein Vorwort.- Was man sieht: Desinformative Informationsgrafiken.- Wie wir etwas einschätzen: Riskante Zahlen.- Warum wir sicher sind: Sensitive Wahrscheinlichkeiten.- Wofür etwas steht: Zweifelhafte Repräsentativität.- Wieviel übrig bleibt: Spannende Abweichungen.- Wodurch man lernt: Vorbildliche Versuche.- Wem man glauben kann: Aufgedeckte Gaunereien.- Wenn es extrem wird: Krachende Rekorde.- Womit man rechnen musste: Corona Ein Kapitel für sich.