Ich studiere schon etwas zu lange Psychologie und zwar berufsbegleitend in Teilzeit, bin aber bald fertig und schreibe dieses Sommersemester meine Bachelorarbeit in Psychologie- und zwar empirisch (d.h ich mache wie im Empirischen Praktikum auch eine quantitative Analyse/ Datenauswertung und ggf sogar die gesamte Erhebung, das weiss ich noch nicht) . Ausserdem mache ich seit 18 Jahren Jahren UX Methodik und Design inklusive User Research, meistens qualitativ, aber Statistik begegnet mir trotzdem, zB in Form automatisierter Auswertungen z.B bei Tests mit Konfidenzintervallen oder irgendwelchen Skalenwerten . Man kann auch sagen die Statistik sucht mich auch wenn ich sie wirklich nie gesucht habe.. hehe.

Also eat the frog, man muss sich im Psychologiestudium damit auseinandersetzen , ob man will oder nicht. Ich glaube wenn ich gewusst hätte *wie viel* Statistik da drin ist, oder dass so ziemlich das komplette Studium darauf basiert, hätte ich nie damit begonnen, also gut dass ich das vorher nicht ahnte. Und für uns UX Menschen ist es total sinnvoll, sich mit Statistik auszukennen. Deswegen hab ich gedacht, warum nicht hier auch ein wenig drüber schreiben, das hilft nämlich mir selbst enorm, meine Gedanken klarzukriegen, komplizierte Konzepte zu verstehen, und so vielleicht ja auch anderen Menschen, die nur Fragezeichen im Gesicht haben wenn da so komische Sachen in Reports auftauchen.

Das hier sollen keine Research oder Statistik Tutorials werden und auch um Himels willen kein Statistik Kurs! Ich will hier einfach nur versuchen, statistische Konzepte, die auch in UX relevant sein können, in einfache Worte zu packen, die ich auch selbst verstehe. Das ganze sollte möglichst anwendungsbezogen sein, weil ich Dinge nur wirklich behalte wenn ich weiß wozu!

Es kann auch gut sein dass sich hier Fehler verstecken werden, und ich muss sehr wahrscheinlich (haha insider) vieles sparchlich so vereinfachen dass es wisssenschaftlich nicht ganz sauber ist, aber das ist der Trade off, denn ansonsten müsste ich viel zu weit ausholen.

Für wen das sinnvoll sein kann

Für UX Designer*innen, Produktmenschen und jede*r der sich mit Zahlen konfrontiert sieht und nicht so recht weiss was diese bedeuten und wie sie einzuordnen sind. Was heisst „signifikant“ eigentlich? Was zur Hölle ist ein Konfidenzintervall? Hypothesen richtig aufstellen ist viellleicht auch ein Thema. Vielleicht ist das interessant für die Leute die nie Statistik hatten , oder welche die es hatten aber es traumatisiert weggelegt haben, einfach damit man Reports besser einschätzen kannund nicht blind auf Signifikanz vertraut.

Und in erster Linie will ich für mich schreiben, als Explorationstool, also ein Ort, der mich dazu zwingt, mich regelmäßig (oder auch unregelmäßig) mit Statistik auseinanderzusetzen und meine Gedanken zu sortieren weil ich einfach finde, dass ist das beste Lernmittel ever.