In diesem Video widmen wir uns zunächst noch einmal dem arithmetischen Mittelwert und dem Median und veranschaulichen anhand von Beispielen, wann welche von diesen statistischen Kennzahlen sinnvoll eingesetzt werden kann. Dann illustrieren wir, warum wir häufiger Autos und seltener Ziegen gewinnen können, wenn wir Wahrscheinlichkeiten richtig verstehen und berechnen. Außerdem zeigen wir am Beispiel eines Experiments, warum es so wichtig ist, sich immer mit den Daten, die man analysieren möchte, zu beschäftigen, sich diese gründlich anzuschauen und beim wissenschaftlichen Arbeiten nicht immer völlig hypothesengeleitet vorzugehen. Lernziele: Du erläuterst anhand von Beispielen, in welchen Fällen der arithmetische Mittelwert bzw. der Median als statistische Kennzahlen sinnvoll sind Du erklärst das „Ziegenproblem“ Du erklärst das Phänomen der selektiven Aufmerksamkeit im Zusammenhang mit wissenschaftlichem Arbeiten Du erläuterst, warum es wichtig ist, sich Daten, die man analysieren möchte, genau anzuschauen (bzw. überhaupt anzuschauen) und sich nicht völlig auf hypothesengesteuertes wissenschaftliches Arbeiten zu versteifen