Korruption und Intelligenz. Transparency International (14)

Korruptionsindex 2018 - Transparency International

Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International

Teil 14: Korruption und Intelligenz. Ein Schwellenmodell.

Im Blickpunkt dieser Serie steht der Zusammenhang zwischen dem Grad der Korruption im öffentlichen Bereich und dem Intelligenzniveau der Länder dieser Welt. Es wird ein Schwellenmodell vorgeschlagen, das einen höheren Erklärungswert besitzt und angemessener erscheint als ein rein lineares Modell. Im Teil 14 werden wesentlich Charakteristika des Schwellenmodells herausgearbeitet.

Hier geht es zum Anfang der Serie → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International.

Im → Teil 13 haben wir ein Schwellenmodell vorgeschlagen, das wesentlich angemessener erscheint und erklärungsmächtiger ist als ein rein lineares Modell.

In dieser Folge arbeiten wir einige wichtige Aspekte des Schwellenmodells heraus, bevor wir in der nächsten Folge das Modell auf eine theoretische Grundlage stellen, die zum einen auf der Evolutionspsychologie basiert und zum anderen auf der Piaget’schen Entwicklungspsychologie und deren Weiterentwicklung durch die Interkulturelle Piaget’sche Entwicklungspsychologie und die strukturgenetische Soziologie.

Das Schwellenmodell ist in Abbildung 14.1 dargestellt.

Korruption und Intelligenz. Schwellenmodell. Psychologie, IQ, Cognitive Ability, Politik, Korruptionsindex CPS 2018, Transparency International.
Abbildung 14.1: Korruption und Intelligenz. Schwellenmodell.
Horizontale Achse: Intelligenz (CA). Vertikale Achse: CPI 2018.

Das Schwellenmodell unterscheidet zwei Bereiche, in denen der Intelligenz eine völlig unterschiedliche Rolle zukommt.

Im unteren Intelligenzbereich besteht kein systematischer korrelativer Zusammenhang zwischen Intelligenz und Korruption. Es gibt zwar sehr große Unterschiede im Korruptionsniveau der Länder, diese gehen jedoch auf andere Faktoren zurück. Gleichwohl weisen die Daten auf eine wichtige Einschränkung hin: Im unteren Intelligenzbereich ist das Ausmaß der Korruptionsfreiheit nach oben beschränkt. Das CPI-Maximum liegt bei 68 und wird nur von 2 der 105 Länder erreicht, nämlich Barbados und Bhutan. Im Gegensatz dazu erreichen im oberen Bereich 24 von 75 Ländern einen Wert von 70 und höher. Dies legt folgende Hypothese nahe: Ein sehr hohes Maß an Korruptionsfreiheit – wie es in der westlichen Welt üblich ist und uns als selbstverständlich erscheint – ist ohne ein gewisses Mindestmaß an Intelligenz gar nicht möglich. Damit ergibt sich: Intelligenz erklärt im unteren Bereich zwar null Prozent der Korruptionsvarianz [A1], sie ist aber dennoch von Bedeutung, weil sie der Korruptionsfreiheit eine obere Schranke setzt.

Im oberen Intelligenzbereich besteht ein klarer korrelativer Zusammenhang zwischen Intelligenz und Korruption. Der Zusammenhang ist linear und erklärt 40 Prozent der Korruptionsvarianz [A2]. Mit zunehmender Intelligenz der Bevölkerung steigen die Möglichkeiten zur Eindämmung der Korruption. Konkret wirkt sich das so aus, dass jeder zusätzliche Intelligenzpunkt einen Zugewinn von 2,2 CPI-Punkten erbringt. Für ein sehr hohes Maß an Korruptionsfreiheit erscheint, wie bereits gesehen, ein hohes Intelligenzniveau als notwendige Voraussetzung. Wie einige krasse Ausreißer nach unten deutlich zeigen, ist hohe Intelligenz jedoch kein Garant für Korruptionsfreiheit. Intelligenz erscheint zwar als notwendige, nicht aber als hinreichende Bedingung für niedrige Korruption.

AKTUALISIERUNG

Nachdem ich mit intensiver mit diesem Thema befasst habe, habe ich mich entschlossen, ein ganzes Buch zu schreiben. Es trägt den Titel „Intelligenz und Korruption“. Darin werde ich mit der Schwellentheorie der formal-operativen Intelligenz einen völlig neuen Ansatz vorstellen. Die Schwellentheorie ist nicht nur empirisch überlegen, sie beruht auch auf einer wohlfundierten theoretischen Basis, nämlich der Piaget’schen Entwicklungspsychologie und der strukturgenetischen Soziologie von Georg W. Oesterdiekhoff.

Hier gibt es das → Vorwort zum Buch „Intelligenz und Korruption“.

Das Buch wird im Frühjahr 2020 erscheinen.

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Literatur

(1) Transparency International: Corruption Perceptions Index 2018. https://www.transparency.org/cpi2018

(2) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Die Daten zum Index CA totc finden sich im Appendix zu diesem Buch, der im Internet erhältlich ist unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.

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Anmerkungen

[A1] Es ist zu beachten: Die Aussage „erklärt null Prozent der Korruptionsvarianz“ gilt nur innerhalb des unteren Bereichs. Insgesamt erklärt die Konstante im unteren Bereich jedoch einen beträchtlichen Teil der Korruptionsvarianz. Dies wird später noch einmal ausführlicher diskutiert.

[A2] Nimmt man den größten Ausreißer – Nordkorea – heraus, dann steigt die Varianzaufklärung von 40 auf 46 Prozent. Nimmt man die drei größten Ausreißer – Nordkorea, China und Russland – heraus, dann steigt sie sogar auf 53 Prozent.

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Stichwörter:
Psychologie, Korruption, Korruptionsindex, Corruption Perceptions Index, Transparency International, 2018, Weltkarte, Länder, Korruptionswahrnehmungsindex, Politik, Intelligenz, Cognitive Ability, CA, Rindermann, IQ,

Korruption und Intelligenz. Transparency International (13)

Korruptionsindex 2018 - Transparency International

Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International

Teil 13: Korruption und Intelligenz. Ein Schwellenmodell.

Im Blickpunkt dieser Serie steht der Zusammenhang zwischen dem Grad der Korruption im öffentlichen Bereich und dem Intelligenzniveau der Länder dieser Welt. Im Teil 13 wird ein theoretisches Modell des Zusammenhangs zwischen Korruption und Intelligenz entwickelt, das einen höheren Erklärungswert besitzt und angemessener erscheint als ein rein lineares Modell.

Hier geht es zum Anfang der Serie → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International.


Bislang haben wir Korruption und Intelligenz in einem linearen Modell interpretiert, das in Abbildung 13.1 dargestellt ist.

Korruption und Intelligenz. Intelligenz (CA) und CPI 2018 Transparency International. Psychologie, Politik.
Abbildung 13.1: Korruption und Intelligenz. Lineares Modell.
Horizontale Achse: Intelligenz (CA). Vertikale Achse: CPI 2018.

Die Produkt-Moment-Korrelation beträgt 0,59 und die Intelligenz erklärt 35,3 Prozent der Korruptionsvarianz. Damit besitzt das lineare Modell einen beachtlichen Erklärungswert.

Bei genauerem Hinsehen wird jedoch deutlich, dass das lineare Modell keine optimale Repräsentation darstellt. Im oberen Intelligenzbereich ist der Zusammenhang unübersehbar, im unteren ist hingegen kein Zusammenhang erkennbar. Eine Alternative wäre zum Beispiel der quadratische Trend, der in Abbildung 13.2 zu sehen ist.

Korruption und Intelligenz. Intelligenz (CA) und CPI 2018 Transparency International.  Quadratischer Trend.
Abbildung 13.2: Korruption und Intelligenz. Quadratischer Trend.
Horizontale Achse: Intelligenz (CA). Vertikale Achse: CPI 2018.

Der quadratische Trend erklärt 45,3 Prozent der Korruptionsvarianz. Das sind 10 Prozentpunkte mehr als das lineare Modell. Dies ist zwar eine enorme Verbesserung, aber das quadratische Modell ist aus theoretischen Gründen nicht optimal. Für den Intelligenzbereich über 75 erscheint die Regressionskurve angemessen und der Zusammenhang ist einleuchtend. Höhere Intelligenz geht mit geringerer Korruption einher. Nicht einleuchtend ist hingegen, warum sich der Zusammenhang im unteren Bereich umkehren sollte, so dass sich geringere Intelligenz positiv auswirkt [A1].

Ein plausibles – und wie wir sehen werden genauso erklärungsmächtiges Modell – ergibt sich aus folgenden Überlegungen.

Bereits zu Beginn wurde im → Teil 1 gezeigt, dass die große Mehrheit der Länder ein Korruptionsniveau aufweist, das sehr weit unter dem liegt, was wir aus der Perspektive der hochentwickelten westlichen Welt allzu leicht als „von Natur aus gegeben“ ansehen. Tatsächlich ist es jedoch genau umgekehrt: Eine mehr oder weniger hohe

  • Korruption ist der Normalfall,
  • Länder mit geringer Korruption sind die Ausnahme.

Um überhaupt in der Lage zu sein, hochkomplexe Gesellschaftsstrukturen mit niedriger Korruption aufzubauen, bedarf es einer Bevölkerung, die sich – zumindest in großen Teilen – durch ein hohes kognitives Entwicklungsniveau auszeichnet. Die überwiegende Zahl der Länder hat ein solches Entwicklungsniveau noch nicht erreicht.

Vor diesem Hintergrund schlagen wir das sehr einfache Schwellenmodell vor, das in Abbildung 13.3 dargestellt ist.

Korruption und Intelligenz. Schwellenmodell. Psychologie, IQ, Cognitive Ability, Politik, Korruptionsindex CPS 2018, Transparency International.
Abbildung 13.3: Korruption und Intelligenz. Schwellenmodell.
Horizontale Achse: Intelligenz (CA). Vertikale Achse: CPI 2018.

Die Grundannahmen und die Herleitung dieses Modells werden in der nächsten Folge ausführlich dargestellt. An dieser Stelle sei lediglich vorausgeschickt, dass dieses Modell 46,2 Prozent der Korruptionsvarianz erklärt. Das sind 10,9 Prozentpunkte mehr als das lineare Modell und damit besitzt das Schwellenmodell einen sehr hohen Erklärungswert.

Hier gibt es die Fortsetzung → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International. Teil 14: Korruption und Intelligenz. Ein Schwellenmodell.

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Literatur

(1) Transparency International: Corruption Perceptions Index 2018. https://www.transparency.org/cpi2018

(2) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Die Daten zum Index CA totc finden sich im Appendix zu diesem Buch, der im Internet erhältlich ist unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.

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Anmerkungen

[A1] Die Idee, dass niedrigere Intelligenz mit geringerer Korruption einhergeht, ist nicht unbedingt abwegig. Primitive Gesellschaften, die sich im präoperationalen Entwicklungsstadium befinden und ein außerordentlich niedriges Intelligenzniveau aufweisen, können so einfach strukturiert sein, dass Korruption in der Tat keine Rolle spielt. Wir beschäftigen uns jedoch mit dem Zusammenhang von Korruption und Intelligenz auf Länderebene – und auf dieser Ebene erscheint ein quadratischer Zusammenhang äußerst unplausibel. Im Weiteren wird sich zeigen, dass das vergleichsweise „niedrige“ Korruptionsniveau einiger weniger Niedrig(st)intelligenzländer auf ganz andere Faktoren zurückgeführt werden kann.

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Stichwörter:
Psychologie, Korruptionsindex, Corruption Perceptions Index, Transparency International, 2018, Weltkarte, Länder, Korruptionswahrnehmungsindex, Politik, Intelligenz, Cognitive Ability, CA, Rindermann, IQ, Modell

Korruption und Intelligenz. Transparency International (12)

Korruptionsindex 2018 - Transparency International

Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International

Teil 12: Korruption und Intelligenz. Extremgruppenvergleich

Im Blickpunkt dieser Serie steht der Zusammenhang zwischen dem Grad der Korruption im öffentlichen Bereich und dem Intelligenzniveau der Länder dieser Welt. Im Teil 12 wird der Zusammenhang durch einen Extremgruppenvergleich verdeutlicht. Im Fokus stehen die Länder mit der höchsten Korruption.

Hier geht es zum Anfang der Serie → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International.

Im → Teil 11 standen die 30 Länder mit der geringsten Korruption im Blickpunkt. Nun betrachten wir die 30 Länder mit der höchsten Korruption, die in der rechten Hälfte von Tabelle 12.1 aufgelistet sind.

Tabelle 12.1: Korruption und Intelligenz. Extremgruppenvergleich: Die 30 Länder mit der geringsten bzw. der höchsten Korruption.
Rg: Rangplatz im CPI 2018; CA: Intelligenz; CPI Korruptionsindex Transparency International 2018.

Geringste Korruption             Stärkste Korruption
Rg Land CA CPI             Rg Land CA CPI
1 Dänemark 98 88 180 Somalia 68 10
2 Neuseeland 99 87 179 Syrien 82 13
3 Finnland 101 85 178 Südsudan 65 13
4 Singapur 105 85 177 Jemen 69 14
5 Schweden 99 85 176 Nordkorea 99 14
6 Schweiz 100 85 175 Sudan 76 16
7 Norwegen 98 84 174 Guinea-Bissau 65 16
8 Niederlande 101 82 173 Äquatorialguinea 65 16
9 Kanada 101 81 172 Afghanistan 71 16
10 Luxemburg 97 81 171 Libyen 84 17
11 Deutschland 99 80 170 Burundi 70 17
12 Großbritannien 100 80 169 Venezuela 83 18
13 Australien 99 77 168 Irak 86 18
14 Österreich 99 76 167 Kongo (Brazz) 71 19
15 Hongkong 104 76 166 Tschad 64 19
16 Island 98 76 165 Angola 67 19
17 Belgien 99 75 164 Turkmenistan 82 20
18 Estland 100 73 163 Haiti 63 20
19 Irland 97 73 162 Kongo (Zaire) 67 20
20 Japan 104 73 161 Kambodscha 85 20
21 Frankreich 98 72 160 Simbabwe 70 22
22 USA 98 71 159 Usbekistan 82 23
23 VAE 89 70 158 Mosambik 77 23
24 Uruguay 90 70 157 Eritrea 74 24
25 Barbados 79 68 156 Tadschikistan 82 25
26 Bhutan 74 68 155 Nicaragua 81 25
27 Chile 89 67 154 Madagaskar 77 25
28 Seychellen 81 66 153 Kamerun 67 25
29 Bahamas 81 65 152 Aserbaidschan 88 25
30 Portugal 95 64 151 Uganda 71 26

Die Gruppe der 30 korruptesten Länder zeichnet sich durch ein sehr niedriges Intelligenzniveau aus. Der Mittelwert beträgt 75.

Nur ein einziges Land passt ganz und gar nicht in dieses Bild, nämlich Nordkorea, das zu den Spitzenländern der Intelligenz zählt. Kein anderes Land weicht so extrem von dem negativen Zusammenhang zwischen Intelligenz und Korruption ab wie Nordkorea. Nimmt man diesen eklatanten Ausreißer heraus, dann reduziert sich der Mittelwert der hochkorrupten Länder auf 74,2.

Der Schwerpunkt der Korruption liegt in Afrika, das mit 17 Ländern vertreten ist (56,7 Prozent). Mit einem Durchschnitt von 70,5 ist das Intelligenzniveau außerordentlich niedrig. Mit der Ausnahme von Libyen handelt es sich um schwarzafrikanische Länder.

Asien stellt 10 Länder, darunter 7 islamische Staaten. Nicht-islamisch sind lediglich Nordkorea, Kambodscha und Aserbaidschan. Das Intelligenzmittel der hochkorrupten asiatischen Länder ist mit 82,6 fast identisch mit dem globalen Ländermittelwert 82,7. Ohne Nordkorea liegt der Mittelwert bei 80,8.

Die verbleibenden 3 Länder – Venezuela, Haiti, Nicaragua – liegen in Lateinamerika, wobei das von Schwarzen bevölkerte Haiti durch die extrem niedrige Intelligenz von 63 deutlich abfällt.

Kein einziges europäisches Land ist in der Liste der 30 korruptesten Länder vertreten.

Nahezu alle Länder der Negativliste sind durch eines oder mehrere der folgenden Merkmale charakterisiert:

  • Niedrige oder sehr niedrige Intelligenz.
  • Schwarze Bevölkerung.
  • Kriege und Bürgerkriege in den letzten Jahrzehnten.
  • Kommunistische/sozialistische Prägung.
  • Islam.

Die Merkmale dieser Liste sind – ebenso wie die Merkmale der am wenigsten korrupten Länder – nicht unabhängig voneinander. Insbesondere sind sie nicht unabhängig von der Intelligenz.

In den nächsten Folgen erweitern wir die Analyse, indem wir den Anteil an der Korruptionsvarianz herausrechnen, der auf die Intelligenz zurückgeführt werden kann. Dies ermöglicht einen vertieften Blick auf die intelligenzunabhängigen Determinanten der Korruption. Zuvor werden wir jedoch ein theoretisches Modell des Zusammenhangs von Intelligenz und Korruption entwickeln, das einen höheren Erklärungswert besitzt und angemessener erscheint als ein rein lineares Modell.

Hier gibt es die Fortsetzung → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International. Teil 13: Korruption und Intelligenz. Ein Schwellenmodell.

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Literatur

(1) Transparency International: Corruption Perceptions Index 2018. https://www.transparency.org/cpi2018

(2) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Die Daten zum Index CA totc finden sich im Appendix zu diesem Buch, der im Internet erhältlich ist unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.

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Stichwörter:
Psychologie, Korruptionsindex, Corruption Perceptions Index, Transparency International, 2018, Weltkarte, Länder, Korruptionswahrnehmungsindex, Politik, Intelligenz, Cognitive Ability, CA, Rindermann, IQ, Islam, Religion

Korruption und Intelligenz. Transparency International (11)

Korruptionsindex 2018 - Transparency International

Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International

Teil 11: Korruption und Intelligenz. Extremgruppenvergleich

Im Blickpunkt dieser Serie steht der Zusammenhang zwischen dem Grad der Korruption im öffentlichen Bereich und dem Intelligenzniveau der Länder dieser Welt. Im Teil 11 wird der Zusammenhang durch einen Extremgruppenvergleich verdeutlicht. Im Fokus stehen die Länder mit der geringsten Korruption.

Hier geht es zum Anfang der Serie → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International.

Im → Teil 10 haben wir im Extremgruppenvergleich die 30 Länder mit der geringsten den 30 Ländern mit der höchsten Korruption gegenübergestellt. Die Extremgruppen unterscheiden sich nicht nur im Hinblick auf die Korruption – auch im Hinblick auf die Intelligenz liegen Welten dazwischen.

Tabelle 11.1 zeigt, aus welchen Ländern sich die Extremgruppen zusammensetzen.

Tabelle 10.1: Korruption und Intelligenz. Extremgruppenvergleich: Die 30 Länder mit der geringsten bzw. der höchsten Korruption.
Rg: Rangplatz im CPI 2018; CA: Intelligenz; CPI Korruptionsindex Transparency International 2018.

Geringste Korruption             Stärkste Korruption
Rg Land CA CPI             Rg Land CA CPI
1 Dänemark 98 88 180 Somalia 68 10
2 Neuseeland 99 87 179 Syrien 82 13
3 Finnland 101 85 178 Südsudan 65 13
4 Singapur 105 85 177 Jemen 69 14
5 Schweden 99 85 176 Nordkorea 99 14
6 Schweiz 100 85 175 Sudan 76 16
7 Norwegen 98 84 174 Guinea-Bissau 65 16
8 Niederlande 101 82 173 Äquatorialguinea 65 16
9 Kanada 101 81 172 Afghanistan 71 16
10 Luxemburg 97 81 171 Libyen 84 17
11 Deutschland 99 80 170 Burundi 70 17
12 Großbritannien 100 80 169 Venezuela 83 18
13 Australien 99 77 168 Irak 86 18
14 Österreich 99 76 167 Kongo (Brazz) 71 19
15 Hongkong 104 76 166 Tschad 64 19
16 Island 98 76 165 Angola 67 19
17 Belgien 99 75 164 Turkmenistan 82 20
18 Estland 100 73 163 Haiti 63 20
19 Irland 97 73 162 Kongo (Zaire) 67 20
20 Japan 104 73 161 Kambodscha 85 20
21 Frankreich 98 72 160 Simbabwe 70 22
22 USA 98 71 159 Usbekistan 82 23
23 VAE 89 70 158 Mosambik 77 23
24 Uruguay 90 70 157 Eritrea 74 24
25 Barbados 79 68 156 Tadschikistan 82 25
26 Bhutan 74 68 155 Nicaragua 81 25
27 Chile 89 67 154 Madagaskar 77 25
28 Seychellen 81 66 153 Kamerun 67 25
29 Bahamas 81 65 152 Aserbaidschan 88 25
30 Portugal 95 64 151 Uganda 71 26

Die Gruppe der 30 Länder mit der niedrigsten Korruption zeichnet sich in der großen Mehrzahl durch hohe und sehr hohe Intelligenzwerte aus. Nur 7 Länder liegen unter 95.

Eine besonders markante Teilgruppe bilden die Top 22. Hier liegt das Intelligenzminimum bei 97 und der Mittelwert dieser absoluten Spitzengruppe beträgt 99,7. Hierbei handelt es sich um moderne Industrienationen mittel-, west- und nordeuropäischer Prägung (inklusive USA, Kanada, Australien und Neuseeland) und die ostasiatischen Spitzenländer Singapur, Honkong und Japan.

Die verbleibenden Länder erscheinen auf den ersten Blick sehr heterogen, sie lassen sich dennoch recht gut in das Bild einfügen.

Portugal gehört zu Europa. Chile und Uruguay sind sehr stark europäisch geprägt.

Barbados, Bahamas und Seychellen sind sehr kleine Inselstaaten, die im Wesentlichen vom Tourismus leben und von westlichem Kapital und Management abhängig sind. Die Vereinigten Arabischen Emirate sind abhängig von westlicher Technologie. Diese vier Länder leben von importierter westlicher Intelligenz.

Bhutan ist ein Exot und gehört zu den abgeschiedensten und eigentümlichsten Ländern der Welt. Aus der Kolonialzeit bestehen jedoch enge Verbindungen zum Britischen Empire. „Das politische System Bhutans … richtet sich … nach den Vorgaben des Westminster-Systems und folgt explizit dem Parlamentsmodell Großbritanniens … Die bhutanische Rechtsprechung basiert auf dem indischen und dem britischen Common Law“ (Wikipedia, Stichwort Bhutan, 21.02.2019).

Die enge Verbindung zum ehemaligen britischen Weltreich ist ein Charakteristikum vieler Länder der Spitzengruppe. USA, Kanada, Australien und Neuseeland und – wie gerade gesehen – Bhutan gehören dazu; Barbados, Bahamas und Seychellen sind heute noch Mitglieder des Commonwealth of Nations, Singapur und Hongkong waren lange Zeit britische Kronkolonien, die Vereinigten Arabischen Emirate standen unter britischem Protektorat. Neben der Intelligenz ist damit der Einfluss des ehemaligen britischen Empire eines der zentralen Merkmale der Länder mit der niedrigsten Korruption.

Angesichts der überragenden Bedeutung der europäischen Prägung springen zwei Punkte ins Auge:

(1) Die Abwesenheit Süd- und Osteuropas. Portugal ist der einzige Vertreter Südeuropas und abgesehen von Frankreich befindet sich kein einziger Mittelmeeranrainer in der Spitzengruppe. Estland ist das einzige Land, das Osteuropa zugerechnet werden könnte, und es ist zugleich das einzige Land, das zeitweilig in den kommunistischen Herrschaftsbereich zwangs!-integriert war.

(2) In den christlichen Ländern spielt die katholische Kirche fast und die orthodoxe Kirche überhaupt keine Rolle. Nur Portugal und die Seychellen sind katholisch geprägt. In Chile und Uruguay ist der Einfluss der katholischen Kirche hingegen sehr begrenzt [A1].

Die Länder mit dem niedrigsten Korruptionsniveau weisen einzeln oder in Kombination folgende Merkmale auf:

  • Sehr hohe Intelligenz. [A2]
  • Europäische Prägung, und zwar west-, mittel- und nord-, nicht aber süd- und osteuropäisch.
  • Enge Verbindung mit dem ehemaligen britischen Empire.
  • Importierte westliche Intelligenz in einigen sehr kleinen Ländern.
  • Keine kommunistische/sozialistische Prägung.
  • Protestantische Prägung, niedriger Stellenwert der Religion.

In der nächsten Folge richten wir den Blick auf die korruptesten Länder.

Hier gibt es die Fortsetzung → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International. Teil 12: Korruption und Intelligenz. Extremgruppenvergleich.

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Literatur

(1) Transparency International: Corruption Perceptions Index 2018. https://www.transparency.org/cpi2018

(2) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Die Daten zum Index CA totc finden sich im Appendix zu diesem Buch, der im Internet erhältlich ist unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.

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Anmerkungen

[A1] „Neuere Befragungen ergaben, dass Chile zusammen mit Uruguay das am stärksten säkularisierte Land in Lateinamerika ist …
Auffällig ist der um 2010 abrupt einsetzende Rückgang der praktizierten Religiosität in Chile: Nur noch 27 Prozent der gläubigen Chilenen bezeichneten sich 2013 als praktizierend (2010: 41 %; 2011: 38 %), das ist das niedrigste Ergebnis in ganz Lateinamerika.“
Wikipedia, Stichwort Chile#Religion, aufgerufen am 21. Februar 2019.
„Die römisch-katholische Kirche als Institution hat [in Uruguay] – untypisch für Lateinamerika – relativ wenig Einfluss in der Gesellschaft.“
Wikipedia, Stichwort Uruguay#Religion, aufgerufen am 21. Februar 2019.

[A2] Die Wertung „sehr hoch“ bezieht sich auf die Verteilung der Ländermittelwerte. Bezogen auf einheimische Deutsche ist das einfach nur Durchschnitt.

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Stichwörter:
Psychologie, Korruptionsindex, Corruption Perceptions Index, Transparency International, 2018, Weltkarte, Länder, Korruptionswahrnehmungsindex, Politik, Intelligenz, Cognitive Ability, CA, Rindermann, IQ, Religion, Kommunismus, Sozialismus, Britisches Empire

Korruption und Intelligenz. Transparency International (10)

Korruptionsindex 2018 - Transparency International

Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International

Teil 10: Korruption und Intelligenz. Extremgruppenvergleich

Im Blickpunkt dieser Serie steht der Zusammenhang zwischen dem Grad der Korruption im öffentlichen Bereich und dem Intelligenzniveau der Länder dieser Welt. Im Teil 10 wird der Zusammenhang durch einen Extremgruppenvergleich verdeutlicht.

Hier geht es zum Anfang der Serie → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International.

Im → Teil 8 und im → Teil 9 haben wir grundlegende statistische Kennzahlen der Länderintelligenz und des Korruptionsindexes CPI 2018 betrachtet.

Nun betrachten wir den Zusammenhang zwischen den beiden Variablen. Dieser wird durch Abbildung 10.1 veranschaulicht. Dort werden in einem Extremgruppenvergleich die 30 korruptesten (rot unterlegt) und die 30 am wenigsten korrupten Länder (grün unterlegt) hervorgehoben.

Intelligenz und Korruption. CPI 2018 Transparency International. Extremgruppenvergleich.
Abbildung 10.1: Intelligenz (X-Achse) und Korruptionsindex CPI 2018 (Y-Achse).
Grün unterlegt: Am wenigsten korrupte Länder.
Rot unterlegt: Korrupteste Länder.

Tabelle 10.1 enthält statistische Parameter der beiden Extremgruppen.

Tabelle 10.1: Korruption und Intelligenz. Extremgruppenvergleich: Die 30 Länder mit der geringsten bzw. der höchsten Korruption.
CA: Intelligenz; CPI Korruptionsindex Transparency International 2018.

  Geringste Korruption     Stärkste Korruption
  CA CPI       CA CPI
Mittelwert 95,7 76,1 75,0 19,3
Standardabw. 7,7 7,0 8,7 4,3
Maximum 105 88 99 26
Minimum 74 64 63 10

Abbildung 10.1 und Tabelle 10.1 verdeutlichen die extreme Kluft, zwischen den korruptesten und den am wenigsten korrupten Ländern sowohl im Hinblick auf die Korruption als auch im Hinblick auf die Intelligenz.

In der unteren Gruppe liegen die CPI-Werte zwischen 10 und 26, der Mittelwert beträgt 19,3. Die Werte der oberen Gruppe liegen zwischen 63 und 74, der Mittelwert beträgt 76,1. Zwischen diesen Gruppen liegen Welten!

Aber auch im Hinblick auf die Intelligenz sind die Gruppen extrem verschieden. Die Spannbreite reicht in der oberen Gruppe von 74 bis 105, in der unteren von 63 bis 99. Die Bereiche überlappen sich zwar, aber Abbildung 10.1 zeigt, dass dies nur 5 Länder betrifft. Die senkrechte Linie trennt die Intelligenzwerte 88 und 89. Unter den 30 korruptesten Ländern findet sich nur ein einziger Ausreißer, der diese Marke überschreitet und in der oberen Gruppe nur 4, die die Marke unterschreiten.

Der Mittelwert der oberen Gruppe beträgt 95,7, der Mittelwert der unteren 75. Somit besteht zwischen den beiden Extremgruppen eine Kluft von 20,7 Intelligenzpunkten – das sind zwei total verschiedene Welten! In der nächsten Folge werden wir diese extreme Kluft näher analysieren und die Länder betrachten, die dahinterstehen.

Hier gibt es die Fortsetzung → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International. Teil 11: Korruption und Intelligenz. Extremgruppenvergleich.

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Literatur

(1) Transparency International: Corruption Perceptions Index 2018. https://www.transparency.org/cpi2018

(2) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Die Daten zum Index CA totc finden sich im Appendix zu diesem Buch, der im Internet erhältlich ist unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.

***
Stichwörter:
Psychologie, Korruptionsindex, Corruption Perceptions Index, Transparency International, 2018, Weltkarte, Länder, Korruptionswahrnehmungsindex, Politik, Intelligenz, Cognitive Ability, CA, Rindermann, IQ, Extremgruppenvergleich

Korruption und Intelligenz. Transparency International (9)

Korruptionsindex 2018 - Transparency International

Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International

Teil 9: Korruption und Intelligenz. Parameter des Korruptionsindexes CPI.

Im Blickpunkt dieser Serie steht der Zusammenhang zwischen dem Grad der Korruption im öffentlichen Bereich und dem Intelligenzniveau der Länder dieser Welt. Im Teil 9 betrachten wir grundlegende Parameter des CPI, die die extrem unterschiedliche Verteilung der Intelligenz der Korruption verdeutlichen.

Hier geht es zum Anfang der Serie → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International.

Im → Teil 8 haben wir die statistischen Kennzahlen der Länderintelligenz betrachtet, nun betrachten wir die Kennzahlen des Korruptionsindexes CPI 2018 [A1].

Tabelle 9.1, die uns bereits als → Tabelle 8.1 im Teil 8 bekannt ist, zeigt die wichtigsten Parameter des Korruptionsindexes CPI 2018.

Tabelle 9.1: Statistische Kennwerte. Intelligenz (CA); Korruption (CPI); Welt-IQ.

  CA CPI Welt-IQ
Mittelwert 82,7 43,1 87
Median 82,5 38 87
Standardabweichung 11,9 19,1 18,7
Maximum 105 88  
Minimum 60 10  

Die Spannbreite des CPI 2018 reicht von 10 bis 88 und deckt damit den Großteil des theoretisch Möglichen ab. Das heißt: Die Unterschiede zwischen dem Korruptionsniveau der Länder sind extrem.

Die theoretische Mitte der CPI-Skala liegt bei 50. Die Slovakei liegt genau auf diesem Punkt. Nur 56 Länder (31,1 Prozent) liegen darüber, aber 143 (68,3 Prozent) liegen darunter.

Das arithmetische Mittel liegt mit 43,1 deutlich unter dem Mittelpunkt der CPI-Skala. Den Wert 43 besitzen Marokko, Südafrika, Surinam und Tunesien. Das arithmetische Mittel ist jedoch kein besonders guter Indikator, da die Verteilung der CPI-Werte stark in den negativen Bereich verschoben ist. Die Verschiebung wird durch Abbildung 9.1 veranschaulicht, die wir bereits als → Abbildung 1.2 aus Teil 1 kennen.

Korruptionsindex CPI 2018, Transparency International, Häufigkeitsverteilung der 180 Länder
Abbildung 9.1: Korruptionsindex CPI 2018, Transparency International, Häufigkeitsverteilung der 180 Länder.

Ein besserer Indikator ist der Median. Dieser liegt bei 38, also 5 Punkte unter dem arithmetischen Mittel und 12 Punkte unter dem Mittelpunkt der CPI-Skala. Auf diesem Niveau befinden sich Bosnien, Indonesien, Sri Lanka und Swaziland. Diese Länder markieren den Scheidepunkt der Korruption – eine Hälfte der übrigen Länder schneidet besser ab und die andere schlechter.

Insgesamt ergibt sich im Hinblick auf unsere beiden zentralen Variablen Intelligenz und Korruption auf Länderebene:

  • Niedrige und sehr niedrige Intelligenz sind der Normalfall, hohe Intelligenz ist die Ausnahme.
  • Ein (sehr) hohes Maß an Korruption ist der Normalfall, niedrige Korruption ist die Ausnahme.

In der nächsten Folge analysieren wir den Zusammenhang zwischen den beiden Variablen.

Hier gibt es die Fortsetzung → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International. Teil 10: Korruption und Intelligenz. Extremgruppenvergleich

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Literatur

(1) Transparency International: Corruption Perceptions Index 2018. https://www.transparency.org/cpi2018

(2) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Die Daten zum Index CA totc finden sich im Appendix zu diesem Buch, der im Internet erhältlich ist unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.

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Anmerkungen

[A1] Noch mal zur Erinnerung: Die CPI-Skala reicht von 0 bis 100. Der Wert 0 steht für die größtmögliche Korruption (was immer das sein mag) und 100 für das vollständige Fehlen von Korruption. Da man gewöhnlich Maßsysteme nach dem oberen Pol benennt, müsste der CPI eigentlich Freiheit-von-Korruption-Index heißen.

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Stichwörter:
Psychologie, Korruptionsindex, Corruption Perceptions Index, Transparency International, 2018, Weltkarte, Länder, Korruptionswahrnehmungsindex, Politik, Intelligenz, Cognitive Ability, CA, Rindermann, IQ,

Korruption und Intelligenz. Transparency International (8)

Korruptionsindex 2018 - Transparency International

Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International

Teil 8: Korruption und Intelligenz. Parameter der Länderintelligenz.

Im Blickpunkt dieser Serie steht der Zusammenhang zwischen dem Grad der Korruption im öffentlichen Bereich und dem Intelligenzniveau der Länder dieser Welt. Im Teil 8 betrachten wir grundlegende Parameter der Länderintelligenz, die die extrem unterschiedliche Verteilung der Intelligenz verdeutlichen.

Hier geht es zum Anfang der Serie → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International.

Das Kernthema dieser Serie ist der Zusammenhang zwischen Intelligenz und Korruption in den Ländern dieser Welt.

Im → Teil 7 haben wir unsere Befunde zum CPI 2018 mit Lynn und Vanhanen (2012) (1) verglichen, die dieselbe Fragestellung für den CPI 2009 untersuchten. Dabei zeigte sich eine außerordentlich große Übereinstimmung. Ganz offenkundig ist der Zusammenhang zwischen Korruption und Intelligenz keine Angelegenheit, die von Jahr zu Jahr schwankt. Ganz im Gegenteil:

  • Das Intelligenzniveau der Länder ist außerordentlich stabil, das Korruptionsniveau der Länder ist außerordentlich stabil; und somit ist auch der Zusammenhang zwischen den beiden Variablen außerordentlich stabil. Es besteht kein Zweifel, dass die Intelligenz eine wesentliche Determinante der Korruption ist.

Vor diesem Hintergrund wollen wir unsere Analyse im Folgenden erweitern und vertiefen.

Ausgangspunkt sind die statistischen Kennzahlen der Korruption und der Intelligenz in Tabelle 8.1.

In den Spalten CA und CPI bilden die 180 Länder die Beobachtungseinheit. Hier wird jedes Land unabhängig von seiner Bevölkerungszahl gleich gewichtet. Zum Beispiel zählt Dominica mit 72.000 Einwohnen genauso viel wie China mit knapp 1,4 Milliarden. Zusätzlich findet sich in der rechten Spalte der Welt-IQ. Bei diesem Index sind die Länder nach ihrer Einwohnerzahl gewichtet (siehe die Serie → Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz). Der Welt-IQ gibt die durchschnittliche Intelligenz der Weltbevölkerung an, der Mittelwert in der Spalte CA hingegen den Durchschnitt der Ländermittelwerte. Da wir in dieser Serie die Länder miteinander vergleichen, ist der ungewichtete Ländermittelwert der relevantere Bezugspunkt.

Tabelle 8.1: Statistische Kennwerte. Intelligenz (CA); Korruption (CPI); Welt-IQ.

  CA CPI Welt-IQ
Mittelwert 82,7 43,1 87
Median 82,5 38 87
Standardabweichung 11,9 19,1 18,7
Maximum 105 88  
Minimum 60 10  

Die Kennwerte in Spalte CA machen deutlich, was durch Tausende wissenschaftliche Untersuchungen zweifelsfrei belegt ist und auf diesem Blog schon mehrfach dargestellt wurde: Die Intelligenz ist über die Länder hinweg extrem unterschiedlich (siehe zum Beispiel die Serie → Geographie der Intelligenz). Das Maximum beträgt 105, das Minimum 60. 105 liegt spürbar über dem Niveau westlicher Industrie- und Informationsgesellschaften. Das Minimum liegt weit in dem Bereich, der nach den Kriterien der Weltgesundheitsorganisation WHO als klinisch relevante Intelligenzminderung gilt (siehe die Serie → Intelligenzminderung – Mentale Retardation).

  • Zwischen den intelligentesten und den unintelligentesten Ländern liegen Welten!

Der Mittelwert über die Ländermittelwerte beträgt 82,7 und ist fast identisch mit dem Median, der bei 82,5 liegt. Das entspricht in etwa dem Intelligenzniveau eines ganz und gar durchschnittlichen 13-Jährigen in modernen Industriegesellschaften. Genau die Hälfte der Länder liegt über bzw. unter dem Ländermittelwert. Nach westlichen Maßstäben ist die große Mehrzahl der Länder als unintelligent und sehr unintelligent einzustufen [A1].

Der Vergleich mit der rechten Spalte zeigt, dass der Ländermittelwert wesentlich kleiner ist als der Welt-IQ (82,7 vs. 87). Die Differenz ergibt sich daraus, dass viele kleinere Länder sehr unintelligent und einige wenige sehr große Länder sehr intelligent sind (so wird der Welt-IQ zum Beispiel alleine durch China mit seiner hohen Intelligenz und fast 1,4 Milliarden Bewohnern beträchtlich angehoben).

Aus der Tatsache, dass die Länder dieser Welt ein extrem breites Intelligenzspektrum überdecken, ergibt sich fast zwingend, dass auch die sozialen Strukturen über die Länder hinweg sehr unterschiedlich sind. Dies gilt insbesondere auch für das Korruptionsniveau, das wir in der nächsten Folge unter die Lupe nehmen.

Hier gibt es die Fortsetzung → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International. Teil 9: Korruption und Intelligenz. Parameter des Korruptionsindexes CPI.

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Literatur

(1) Transparency International: Corruption Perceptions Index 2018. https://www.transparency.org/cpi2018

(2) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Die Daten zum Index CA totc finden sich im Appendix zu diesem Buch, der im Internet erhältlich ist unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.

(3) Lynn, R. und Vanhanen, T. (2012). Intelligence. A Unifying Construct for the Social Sciences. London: Ulster Institute for Social Research.

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Anmerkungen

[A1] Nach einer üblichen Konvention gilt ein IQ unter 75 als sehr unintelligent und ein IQ von 75 bis unter 90 als unintelligent (siehe die Serie → Die IQ-Ampel). Nach diesen Kriterien wären 40,6 Prozent der Länder als unintelligent und weitere 28,3 als sehr unintelligent einzustufen, insgesamt also weit mehr als zwei Drittel.

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Stichwörter:
Psychologie, Korruptionsindex, Corruption Perceptions Index, Transparency International, 2018, Weltkarte, Länder, Korruptionswahrnehmungsindex, Politik, Intelligenz, Cognitive Ability, CA, Rindermann, IQ,

Korruption und Intelligenz. Transparency International (7)

Korruptionsindex 2018 - Transparency International

Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International

Teil 7: Korruption und Intelligenz. Vergleich mit Lynn und Vanhanen (2012).

Im Blickpunkt dieser Serie steht der Zusammenhang zwischen dem Grad der Korruption im öffentlichen Bereich und dem Intelligenzniveau der Länder dieser Welt. Im Teil 7 vergleichen wir unsere eigenen Ergebnisse mit den Befunden von Lynn und Vanhanen (2102), die die gleiche Fragestellung mit Bezug auf den Korruptionsindex CPI 2009 untersuchten.

Hier geht es zum Anfang der Serie → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International.

Das Kernthema dieser Serie ist der Zusammenhang zwischen Intelligenz und Korruption in den Ländern dieser Welt. Erfreulicherweise wurde diese Fragestellung bereits von Lynn und Vanhanen (2012) untersucht (1).

Die Datenbasis von Lynn und Vanhanen waren der Korruptionsindex CPI des Jahres 2009 und die von den Autoren zusammengestellten Nationalen IQ-Werte (IQLV) für 180 Länder. Unterschiede zu unserer Untersuchung bestehen somit in der zeitlichen Differenz 2018 vs. 2009 und dem Intelligenzmaß CA vs. IQLV. Ein weiterer Unterschied besteht in der Länderstichprobe: Der CPI 2009, nicht aber der CPI 2018 enthält Kiribati, Macau, Puerto Rico, Samoa und Tonga; andererseits sind Bahamas, Grenada, Kosovo, Nordkorea und Südsudan im CPI 2018 vertreten, aber nicht im CPI 2009.

Die Produkt-Moment-Korrelation zwischen Intelligenz und Korruption beträgt bei Lynn und Vanhanen 0,586, die Varianzaufklärung beträgt 34,4 Prozent. Das ist praktisch identisch mit unserem Ergebnis: r=0,590 und 34,8 Prozent.

Auch die Residuenanalyse führt zu nahezu deckungsgleichen Ergebnissen.

Zufällig listen Lynn und Vanhanen – ebenso wie wir in → Tabelle 4.1 im Teil 4 – die 30 Länder mit den größten positiven Residuen auf (Korruption viel niedriger, als alleine aufgrund der Intelligenz zu erwarten wäre). Die beiden Listen stimmen in 23 Fällen überein! [A1]

Am anderen Extrem nennen Lynn und Vanhanen die 16 Länder mit den größten negativen Residuen. Zehn davon befinden sich in unserer Negativ-Top-30-Liste, die anderen – von unten! – auf Rang 31, 32, 35, 41, 60 und 71. Argentinien und Ecuador haben sich deutlich verbessert, stehen mit Rang 71 bzw. 60 von unten aber immer noch weit im negativen Bereich.

Die außerordentlich hohe Übereinstimmung der beiden Analysen ist nicht verwunderlich.

Das Intelligenzniveau von Ländern ist zwar keine auf Ewigkeit festgemauerte Konstante, aber die Veränderungen über ein Jahrzehnt können allenfalls minimale Verschiebungen der internationalen Rangfolge bewirken. Die Intelligenzmaße IQLV und CA sind auf Länderebene nahezu deckungsgleich; die Korrelation beträgt 0,98 (Rindermann, 2018).

Tabelle 2.1 und → Tabelle 2.2 im Teil 2 haben gezeigt, dass der Korruptionsindex CPI über die Zeit extrem stabil ist. Für die 175 Länder, die im CPI 2018 und im CPI 2009 enthalten sind, ergibt sich eine Korrelation von 0,95. Auf die außerordentliche Veränderungsresistenz der Korruption kommen wir später zurück.

Wenn A nahezu identisch ist mit A* und B nahezu identisch mit B*, dann muss auch der Zusammenhang zwischen A und B nahezu derselbe sein wie der Zusammenhang zwischen A* und B*.

Genau das ergibt auch der Vergleich unserer Untersuchung mit Lynn und Vanhanen:

  • Die Intelligenzmaße IQLV und CA sind nahezu identisch (r=0,98).
  • Die Korruptionsmaße CPI 2009 und CPI 2018 sind nahezu identisch (r=0,95).
  • Die Korrelationen zwischen Intelligenz und Korruption sind nahezu identisch (0,586 und 0,590), ergeben praktisch dieselbe Varianzaufklärung (34,4 und 34,8 Prozent) und liefern außerordentlich ähnliche Residuen.

In der nächsten Folge beginnen wir mit einer vertieften Analyse.

Hier gibt es die Fortsetzung → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International. Teil 8: Korruption und Intelligenz. Parameter der Länderintelligenz.

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Literatur

(1) Transparency International: Corruption Perceptions Index 2018. https://www.transparency.org/cpi2018

(2) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Die Daten zum Index CA totc finden sich im Appendix zu diesem Buch, der im Internet erhältlich ist unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.

(3) Lynn, R. und Vanhanen, T. (2012). Intelligence. A Unifying Construct for the Social Sciences. London: Ulster Institute for Social Research.

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Anmerkungen

[A1] Österreich, Chile, Island, Irland, Malawi, Südafrika und USA, die in Lynn und Vanhanens Top-30 vertreten sind, haben auch 2018 ein positives Residuum.

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Stichwörter:
Psychologie, Korruptionsindex, Corruption Perceptions Index, Transparency International, 2018, Weltkarte, Länder, Korruptionswahrnehmungsindex, Politik, Intelligenz, Cognitive Ability, CA, Rindermann, IQ, Lynn und Vanhanen, CPI 2009

Korruption und Intelligenz. Transparency International (6)

Korruptionsindex 2018 - Transparency International

Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International

Teil 6: Korruption, Intelligenz, Kommunismus/Sozialismus und Islam. Residuenanalyse 2.

Im Blickpunkt dieser Serie steht der Zusammenhang zwischen dem Grad der Korruption im öffentlichen Bereich und dem Intelligenzniveau der Länder dieser Welt. Schwerpunkt von Teil 6 ist eine Residuenanalyse, bei der jene Varianz des Korruptionsindexes CPI 2018 im Blickpunkt steht, die nicht durch die kombinierten Effekte von Intelligenz, Kommunismus/Sozialismus und Islam erklärt werden kann.

Hier geht es zum Anfang der Serie → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International.

Teil 3 und → Teil 4 haben gezeigt, dass ein sehr enger Zusammenhang zwischen dem Korruptions- und dem Intelligenzniveau der Länder besteht. Die bivariate Korrelation beträgt 0,59 und durch die Schätzgleichung

CPIgeschätzt = 0,94621 * CA – 39,97

werden 34,8 Prozent der Varianz des Korruptionsindexes CPI aufgeklärt.

Im → Teil 5 wurden zusätzlich zur Intelligenz die Variablen Kommunismus/Sozialismus und Islam berücksichtigt. Die multiple Regression des CPI 2018 auf diese drei Prädiktoren ergab eine Korrelation von 0,72. Durch die Schätzgleichung

CPIgeschätzt = 0,851 * CA – 13,87 * Komm/Soz – 0,087 * Islam – 19,99

werden 51,1 Prozent der Korruptionsvarianz aufgeklärt.

Abbildung 6.1 veranschaulicht den Zusammenhang zwischen den geschätzten CPI-Werten auf der horizontalen und den tatsächlich beobachten CPI-Werten auf der vertikalen Achse. Die punktierte Linie ist die Regressionsgerade, die durch die Schätzgleichung definiert ist.

Korruptionsindex CPI 2018. Per multipler Regression geschätzte und tatsächlich beobachtete Werte. Prädiktoren: Intelligenz, Kommunismus/Sozialismus, Islam.
Abbildung 6.1: Korruptionsindex CPI 2018. Per multipler Regression geschätzte (horizontale Achse) und tatsächlich beobachtete Werte (vertikale Achse).

Im Folgenden betrachten wir die Residuen der multiplen Regression, welche genau jene 48,9 Prozent CPI-Varianz repräsentieren, die nicht durch Intelligenz, Kommunismus/Sozialismus und Islam erklärt werden können [A1].

Tabelle 6.1 zeigt in der linken Spalte die 30 Länder mit den größten positiven Residuen. In diesen Ländern ist die Korruption viel geringer, als man nach Berücksichtigung von Intelligenz, Kommunismus/Sozialismus und Islam erwarten würde. Die rechte Spalte zeigt die 30 Länder mit den größten negativen Residuen, also die Länder, die nach Berücksichtigung der drei Prädiktoren eine ungewöhnlich hohe Korruption aufweisen.

Tabelle 6.1: Residuenanalyse. Korruption nach Auspartialisierung von Intelligenz, Kommunismus/Sozialismus und Islam.
Links: Die 30 Länder mit den höchsten positiven Residuen; von oben nach unten Verschlechterung.
Rechts: Die 30 Länder mit den höchsten negativen Residuen; von oben nach unten Verbesserung.
Korruptionsindex CPI 2018. Transparency International.
Residualkorruption nach Berücksichtigung von CA, Komm/Soz und Islam
viel geringer als erwartet viel höher als erwartet
Kapverdische Inseln Nordkorea
Senegal Syrien
São Tomé und Príncipe Irak
Bhutan Mexiko
Dänemark Burundi
St. Lucia Republik Kongo (Brazz.)
Neuseeland Papua-Neuguinea
Ghana Paraguay
Dominica Myanmar
Schweden Guatemala
Norwegen Russland
Vereinigte Arabische Emirate Thailand
Barbados Äquatorialguinea
Schweiz Venezuela
Benin (Dahomey) Kambodscha
Brunei Simbabwe
St. Vincent und Grenadinen Libanon
Finnland Brasilien
Botswana Dominikanische Republik
Georgien Equador
Luxemburg Iran
Katar Peru
Seychellen Griechenland
Singapur Kenia
Niederlande Honduras
Deutschland Osttimor
Bahamas Nepal
Großbritannien Argentinien
Mali Kolumbien
Kanada Haiti

Tabelle 6.1 ist das Pendant zu → Tabelle 4.1 im Teil 4. Dort wurde lediglich die Intelligenz auspartialisiert, hier Intelligenz, Kommunismus/Sozialismus und Islam.

Die rechten Tabellenhälften bringen den Unterschied markant zum Vorschein. Solange nur die Intelligenz berücksichtigt wurde, waren die Länder mit den größten negativen Residuen: Nordkorea, Syrien, Russland, Irak, Libyen, Venezuela, Kambodscha, Aserbaidschan, Turkmenistan, China, Ukraine, Vietnam, Sudan, Usbekistan, Somalia, Laos, Kasachstan, Mexiko, Tadschikistan, Moldawien, Nicaragua, Jemen, Afghanistan, Libanon, Mosambik, Bangladesch, Bolivien und Burundi – also mit überwältigender Mehrheit Länder kommunistischer/sozialistischer Prägung. Durch die zusätzliche Berücksichtigung der Variablen Komm/Soz hat sich das Bild grundlegend geändert, auch wenn Nordkorea, Syrien, Irak, Russland und Venezuela nach wie vor große negative Ausreißer sind. Die Negativliste ist nun wesentlich heterogener. Am stärksten vertreten ist jetzt Lateinamerika mit 12 Ländern, dicht gefolgt von Asien mit 11. Afrika stellt 5 und Europa lediglich 2 Länder.

Auf der positiven Seite sind die Veränderungen wesentlich geringer. Die Liste der positiven Ausreißer nach Berücksichtigung der Intelligenz war sehr heterogen und da sie nur wenige kommunistisch/sozialistische oder islamische Länder enthielt, ergeben sich durch die zusätzliche Berücksichtigung von Komm/Soz und Islam nur wenige Verschiebungen.

Bemerkenswert ist, dass nun die Kapverdischen Inseln, Senegal und São Tomé und Príncipe an die Spitze gerückt sind (zuvor Rang 15, 38 und 19). Dies macht auf ein methodische Problem aufmerksam, auf das wir bereits hingewiesen haben. Alle drei Länder werden in Wikipedias „Liste sozialistischer Staaten“ geführt. Da die Variable Komm/Soz nach der Holzhammermethode grob mit 0 und 1 kodiert wurde, haben sie bei der multiplen Regression einen Malus von 14 Punkten erhalten. Auf diese Weise wurde CPIgeschätzt verringert und das Residuum vergrößert [A2]. Alle drei Länder können aber sicherlich nicht einem Hardcore-Sozialismus oder Hardcore-Kommunismus zugeordnet werden. Eine differenzierte Kodierung der Variablen Komm/Soz würde die Schätzung per multipler Regression wohl spürbar verbessern. Eine revidierte Analyse wird nachgereicht, sobald angemessenere Daten verfügbar sind.

In der nächsten Folge vertiefen wir unsere Analyse, indem wir unsere Befunde mit Lynn und Vanhanen (2012) vergleichen, die den Zusammenhang zwischen Intelligenz und dem Korruptionsindex CPI aus dem Jahr 2009 untersucht haben (3).

Hier gibt es die Fortsetzung → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International. Teil 7: Korruption und Intelligenz. Vergleich mit Lynn und Vanhanen (2012).

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Literatur

(1) Transparency International: Corruption Perceptions Index 2018. https://www.transparency.org/cpi2018

(2) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Die Daten zum Index CA totc finden sich im Appendix zu diesem Buch, der im Internet erhältlich ist unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.

(3) Lynn, R. und Vanhanen, T. (2012). Intelligence. A Unifying Construct for the Social Sciences. London: Ulster Institute for Social Research.

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Anmerkungen

[A1] Die Residuen sind die vertikalen Differenzen zwischen dem jeweiligen Länder-Datenpunkt und der punktierten Regressionsgeraden.

[A2] Senegal hat aufgrund seines extrem hohen Anteils von Moslems (96,4 Prozent) zusätzlich einem Malus von 8,4 Punkten erhalten, so dass sein positives Residuum von Rang 38 auf Rang 2 hochgeschnellt ist.

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Stichwörter:
Psychologie, Korruptionsindex, Corruption Perceptions Index, Transparency International, 2018, Weltkarte, Länder, Korruptionswahrnehmungsindex, Politik, Intelligenz, Cognitive Ability, CA, Rindermann, Korrelation, Residuen, Kommunismus, Sozialismus, Islam, Mulltiple Regression

Korruption und Intelligenz. Transparency International (5)

Korruptionsindex 2018 - Transparency International

Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International

Teil 5: Korruption, Intelligenz, Kommunismus/Sozialismus und Islam. Multiple Regression.

Im Blickpunkt dieser Serie steht der Zusammenhang zwischen dem Grad der Korruption im öffentlichen Bereich und dem Intelligenzniveau der Länder dieser Welt. Im Teil 5 werden mittels multipler Regression die kombinierten Effekte von Intelligenz, Kommunismus/Sozialismus und Islam auf den Korruptionsindex CPI 2018 analysiert.

In → Teil 1 und → Teil 2 haben wir die weltweite Verbreitung der Korruption anhand des Korruptionsindex CPI 2018 von Transparency International betrachtet (1).

Teil 3 hat gezeigt, dass ein sehr enger Zusammenhang zwischen dem Korruptions- und dem Intelligenzniveau, gemessen mit dem Index CA (= Cognitive Ability total corrected) nach Rindermann, 2018 (2), besteht. Die Produkt-Moment-Korrelation beträgt 0,59. Damit „erklärt“ die nationale Intelligenz etwas mehr als ein Drittel der Varianz des Korruptionsindexes (34,8 Prozent).

Die Residuenanalyse im → Teil 4 lieferte einen Hinweis auf einen Faktor, der neben der Intelligenz ebenfalls von Bedeutung sein könnte.

Dei 30 Länder mit den größten negativen Residuen [A1] sind (in absteigender Reihenfolge): Nordkorea, Syrien, Russland, Irak, Libyen, Venezuala, Kambodscha, Aserbaidschan, Turkmenistan, China, Ukraine, Vietnam, Sudan, Usbekistan, Somalia, Laos, Kasachstan, Mexiko, Tadschikistan, Moldawien, Nicaragua, Jemen, Afghanistan, Libanon, Mosambik, Bangladesch, Bolivien und Burundi. Mit wenigen Ausnahmen handelt es sich um Länder mit einer mehr oder weniger langen und intensiven kommunistischen/sozialistischen Tradition. Die 30 Länder mit den größten positiven Residuen sind hingegen nicht kommunistisch oder sozialistisch. Das legt die Vermutung nahe, dass eine kommunistische/sozialistische Staatsform die Korruption signifikant fördert.

Diese Hypothese wird im Folgenden geprüft.

Darüber hinaus berücksichtigen wir als zusätzlichen Faktor den Islam.

Die Variable Kommunismus/Sozialismus (abgekürzt Komm/Soz) wurde auf eine sehr grobe Weise erfasst. Anhand der „Liste sozialistischer Staaten“ von Wikipedia (3) wurden alle dort aufgeführten Länder mit 1 kodiert, alle übrigen mit 0 [A2].

Die Variable Islam entspricht Wikipedias „Liste nach muslimischer Bevölkerung“ (4). Diese enthält den länderspezifischen prozentualen Anteil an Moslems für das Jahr 2010 nach Daten des Pew Research Centers [A3].

Tabelle 5.1 zeigt die paarweisen Korrelationen zwischen Korruptionsindex CPI 2018, Intelligenz (CA), Kommunismus/Sozialismus (Komm/Soz) und Islam. Die rechte Spalte zeigt die prozentuale Varianzaufklärung (%Varianz) bei bivariater Fragestellung.

Tabelle 5.1: Bivariate Korrelationen zwischen Korruption (CPI 2018), Intelligenz (Ca), Kommunismus/Sozialismus (Komm/Soz) und länderspezifischem Anteil an Moslems (Islam); sowie Prozentsatz der aufgeklärten Varianz (%Varianz).
CPI 2018 CA Komm/Soz %Varianz
CA 0,59 34,8
Komm/Soz -0,40 -0,05 15,8
Islam -0,36 -0,26 0,15 12,8

Der Zusammenhang zwischen Intelligenz und Korruption ist bereits bekannt: Die Korrelation beträgt 0,59, die Varianzaufklärung 34,8 Prozent.

Die Korrelation zwischen Kommunismus/Sozialismus und Korruption ist mit -0,40 beachtlich und klärt 15,8 Prozent der CPI-Varianz auf.

Auch der Zusammenhang zwischen Islam ist beachtlich, die Korrelation beträgt -0,36, die Varianzaufklärung 12,8 Prozent.

Zwischen Kommunismus/Sozialismus und der Intelligenz besteht kein Zusammenhang (-0,05 ist statistisch bedeutungslos), aber der Zusammenhang zwischen Islam und Intelligenz ist klar negativ (-0,26), wenngleich nicht übermäßig eng. Auf dieses Muster – CA korreliert mit Islam, aber nicht mit Komm/Soz – kommen wir später noch einmal zurück.

Die Korrelation Komm/Soz;Islam (0,15) liegt knapp an der Signifikanzgrenze, ist aber substanziell bedeutungslos.

In verschiedenen multiplen Regressionsanalysen diente der Korruptionsindex CPI 2018 als Kriterium, das mit Hilfe der Prädiktoren CA, Komm/Soz und Islam erklärt werden sollte. Die Prädiktoren wurden paarweise bzw. gemeinsam berücksichtigt. Tabelle 5.2 zeigt die Korrelationskoeffizienten und den Anteil der jeweils erklärten Varianz. Zum Vergleich ist in der oberen Ergebniszeile die einfache Korrelation zwischen Intelligenz und Korruption aufgeführt.

Tabelle 5.2: Einfache und multiple Korrelationen zwischen Korruption (CPI 2018), Intelligenz (Ca), Kommunismus/Sozialismus (Komm/Soz) und länderspezifischem Anteil an Moslems (Islam).
Korrelationskoeffizient r und Prozentsatz der aufgeklärten Varianz (%Varianz).
Korrelation Prädiktor r %Varianz
Einfach CA 0,59 34,8%
Multipel Komm/Soz, Islam 0,50 24,8%
Multipel CA, Islam 0,63 39,4%
Multipel CA, Komm/Soz 0,70 48,5%
Multipel CA, Komm/Soz, Islam 0,72 51,1%

Kommunismus/Sozialismus plus Islam klären gemeinsam 24,8 Prozent der CPI-Varianz auf. Das ist beträchtlich weniger, als die Intelligenz für sich alleine genommen (34,8 Prozent).

CA und Islam erklären zusammengenommen nur unwesentlich mehr Varianz als CA für sich alleine genommen (39,4 vs. 34,8 Prozent).

CA plus Komm/Soz erklären 48,5 Prozent der Korruptionsvarianz. Das ist gegenüber CA alleine ein erheblicher Zugewinn.

Gemeinsam erklären die drei Prädiktoren 51,1 Prozent der CPI-Varianz. Gegenüber CA+Komm/Soz ist der Zugewinn durch die Hinzunahme des Islam sehr bescheiden.

Insgesamt ergibt sich:

  • Die Intelligenz ist eindeutig der stärkste der drei Prädiktoren.
  • Kommunismus/Sozialismus spielt ebenfalls eine nicht zu vernachlässigende Rolle.
  • Der Effekt des Islam ist sehr gering [A4].

Die Vorhersagegleichung, die sich aus der multiplen Regression auf die drei Pädiktoren ergibt, lautet:

CPIgeschätzt = 0,851 * CA – 13,87 * Komm/Soz – 0,087 * Islam – 19,99

Als Gebrauchsanweisung formuliert heißt dies:

  • Für die Schätzung des CPI ist -19,99 der Ausgangspunkt.
  • Jeder Intelligenzpunkt auf der CA-Skala ergibt eine Verbesserung des Korruptionsindexes um 0,851 Punkte.
  • Kommunistische/sozialistische Staaten erhalten einen Malus von 13,87 Punkten.
  • Jeder Prozentpunkt an Moslems in der Bevölkerung verschlechtert den Korruptionsindex um 0,087 Punkte [A5].

Diese Schätzung klärt 51,1 Prozent der Korruptionsvarianz auf.

In der nächsten Folge betrachten wir die Residuen, welche jene 48,9 Prozent enthalten, die nicht durch Intelligenz, Kommunismus/Sozialismus und Islam erklärt werden können.

Hier gibt es die Fortsetzung → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International. Teil 6: Korruption, Intelligenz, Kommunismus/Sozialismus und Islam. Residuenanalyse 2.

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Literatur

(1) Transparency International: Corruption Perceptions Index 2018. https://www.transparency.org/cpi2018

(2) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Die Daten zum Index CA totc finden sich im Appendix zu diesem Buch, der im Internet erhältlich ist unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.

(3) Wikipedia: Liste sozialistischer Staaten. https://de.wikipedia.org/wiki/Liste_sozialistischer_Staaten. Aufgerufen am 07. Februar 2019.

(4) Wikipedia: Liste nach muslimischer Bevölkerung. https://de.wikipedia.org/wiki/Liste_der_L%C3%A4nder_nach_muslimischer_Bev%C3%B6lkerung

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Anmerkungen

[A1] Die Residuen sind in diesem Falle die Korruptionswerte nachdem der Effekt der Intelligenz herausgerechnet wurde. Ein negatives Residuum besagt damit, dass das betreffende Land eine höhere Korruption aufweist, als man auf der Grundlage des Intelligenzniveaus erwarten würde.

[A2] Das ist zweifellos eine außerordentlich grobe Methode. Für Hinweise auf einen besser geeigneten Datensatz wäre ich dankbar. Es ist zu erwarten, dass der Effekt von Kommunismus/Sozialismus durch die grobschlächtige 0-1-Kodierung eher unter– als überschätzt wird.

[A3] Auch hier wäre ich für Hinweise auf einen aktuelleren Datensatz dankbar.

[A4] Diese Aussage werden wir in der nächsten Folge ein wenig relativieren.

[A5] Ein Land mit 100 Prozent Moslems steht also um 8,7 Korruptionspunkte schlechter da als ein Land mit 0 Prozent Moslems.

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Korruption und Intelligenz. Transparency International (4)

Korruptionsindex 2018 - Transparency International

Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International

Teil 4: Korruption und Intelligenz. Residuenanalyse.

Im Blickpunkt dieser Serie steht der Zusammenhang zwischen dem Grad der Korruption im öffentlichen Bereich und dem Intelligenzniveau der Länder dieser Welt. Im Teil 4 werden die Residuen analysiert, die sich ergeben, nachdem der Effekt der Intelligenz aus dem Korruptionsindex CPI 2018 herausgerechnet wurde.

In → Teil 1 und → Teil 2 haben wir die weltweite Verbreitung der Korruption anhand des Korruptionsindex CPI 2018 von Transparency International betrachtet (1).

Teil 3 hat gezeigt, dass ein sehr enger Zusammenhang zwischen dem Korruptions- und dem Intelligenzniveau, gemessen mit dem Index CA (= Cognitive Ability total corrected) nach Rindermann, 2018 (2), besteht. Die Produkt-Moment-Korrelation beträgt 0,59. Damit „erklärt“ die nationale Intelligenz etwas mehr als ein Drittel der Varianz des Korruptionsindexes (34,8 Prozent).

In dieser Folge beschäftigen wir uns mit den 65,2 Prozent der CPI-Varianz, die nicht durch die Intelligenzunterschiede zwischen den Ländern erklärt werden können.

Bei einer Linearen Regression ergibt sich die beste Schätzung der CPI-Werte auf der Grundlage der Intelligenz durch die Gleichung

CPIgeschätzt = 0,94621 * CA – 39,97

Die Differenz zwischen den geschätzten und den tatsächlichen CPI-Werten fällt für die verschiedenen Länder sehr unterschiedlich aus.

Für Deutschland mit einem Intelligenzwert von CA=99 ergibt sich der Schätzwert CPIgeschätzt 58,65. Tatsächlich beträgt der CPI Deutschlands jedoch 80. Die Differenz – technisch gesprochen: das Residuum – ist mit 21,35 sehr groß. Das heißt: Im Hinblick auf die Korruption steht Deutschland viel besser da, als man alleine aufgrund der Intelligenz erwarten würde.

Nordkorea hat denselben Intelligenzwert wie Deutschland und folglich auch denselben Schätzwert CPIgeschätzt 58,65. Der Korruptionsindex Nordkoreas lautet jedoch 14 und damit beträgt das Residuum Nordkoreas -44,65! Das ist die größte Abweichung zwischen der Schätzung und dem tatsächlichen Korruptionsniveau überhaupt.

Tabelle 4.1 gibt einen Ausschnitt aus der Residuenanalyse. Die Tabelle zeigt die Rangfolge nachdem der Effekt der Intelligenz herausgerechnet wurde. Der linke Teil zeigt die 30 Länder mit den größten positiven Residuen, der rechte Teil zeigt die 30 Länder mit den größten negativen Residuen. Links stehen also jene Länder, die deutlich besser abschneiden, als aufgrund des Intelligenzniveaus zu erwarten wäre, rechts die Länder, die deutlich schlechter abschneiden. Im linken Teil steht das beste Land (St. Lucia) oben, im rechten Teil das schlechteste Land (Nordkorea). Links erfolgt von oben nach unten eine Verschlechterung, rechts hingegen eine Verbesserung. Am Fuß der Tabelle finden sich die statistischen Kennwerte Mittelwert, Standardabweichung, Minimum und Maximum der Indices CA und CPI 2018.

Tabelle 4.1: Residuenanalyse. Rangfolge nach Auspartialisierung der Intelligenz.
Linke Hälfte: Die 30 Länder mit den höchsten positiven Residuen, von oben nach unten Verschlechterung.
Rechte Hälfte: Die 30 Länder mit den höchsten negativen Residuen, von oben nach unten Verbesserung.
Korruptionsindex CPI und Intelligenz CA. Transparency International.
Residuenanalyse. Rangfolge nach Auspartialisierung der Intelligenz
Land absteigend CA CPI         Land aufsteigend CA CPI
Saint Lucia 60 55 Korea-North 99 14
Bhutan 74 68 Syria 82 13
Dominica 65 57 Russia 97 28
Denmark 98 88 Iraq 86 18
New Zealand 99 87 Libya 84 17
Barbados 79 68 Venezuela 83 18
St. Vincent/Grenadines 69 58 Cambodia 85 20
Botswana 73 61 Azerbaijan 88 25
Sweden 99 85 Turkmenistan 82 20
Norway 98 84 China 101 39
Switzerland 100 85 Ukraine 93 32
Finland 101 85 Vietnam 94 33
Seychelles 81 66 Sudan 76 16
Luxembourg 97 81 Uzbekistan 82 23
Cape Verde 72 57 Somalia 68 10
Namibia 68 53 Laos 88 29
Bahamas 81 65 Kazakhstan 90 31
Netherlands 101 82 Mexico 86 28
Sao Tome/Principe 63 46 Tajikistan 82 25
Germany 99 80 Iran 85 28
United Arab Emirates 89 70 Moldova 90 33
Grenada 70 52 Nicaragua 81 25
Singapore 105 85 Yemen 69 14
Canada 101 81 Afghanistan 71 16
Brunei 82 63 Lebanon 83 28
United Kingdom 100 80 Armenia 90 35
Rwanda 75 56 Mozambique 77 23
Uruguay 90 70 Bangladesh 80 26
Qatar 83 62 Bolivia 83 29
Australia 99 77 Burundi 70 17
Mittelwert 85,7 70,2 Mittelwert 84,2 23,8
Standardabw. 13,9 12,5 Standardabw. 8,2 7,3
Maximum 105 88 Maximum 101 39
Minimum 60 46 Minimum 68 10

Die Liste der „Musterschüler“ in der linken Tabellenhälfte wird angeführt von St. Lucia, Bhutan und Dominica. Diese drei Länder zeichnen sich keineswegs durch ein besonders niedriges Korruptionsniveau auf. Der CPI lässt mit 55, 68 und 57 sehr zu wünschen übrig. In der Rangliste der effektiv wahrgenommenen Korruption belegen sie die Plätze 50, 25,5 und 46. Sie stehen in der Residuenanalyse nur deshalb an der Spitze, weil man aufgrund der außerordentlich geringen Intelligenz der Bevölkerung (CA = 60, 74 und 65) eine deutlich höhere Korruption erwarten könnte.

Die statistischen Kennwerte am Fuß der Tabelle zeigen, dass die „Musterschüler“ im Hinblick auf die Intelligenz extrem unterschiedlich sind. Das Minimum beträgt 60, das Maximum 105. Auch im Hinblick auf die Korruption zeigen sich große Unterschiede: Das Minimum beträgt 46, das Maximum 88. Der gemeinsame Nenner der 30 „Musterschüler“ ist lediglich der, dass die effektiv wahrgenommene Korruption deutlich geringer ist, als die geschätzte. Hier wirken also positive Effekte, die nicht auf die Intelligenz zurückgeführt werden können.

Die Liste der „Bösen Buben“ in der rechten Tabellenhälfte wird angeführt von Nordkorea, Syrien, Russland, Irak, Libyen und Venezuela. Im Hinblick auf die Intelligenz zeigt auch die rechte Seite eine große Spannweite, die von 68 bis 101 reicht. Die Standardabweichung ist aber sehr viel kleiner als bei den „Musterschülern“ (8,2 vs. 13,9; das ergibt einen Varianzquotienten von 2,9!). Der Mittelwertsunterschied im Intelligenzniveau der „Musterschüler“ und der „Bösen Buben“ ist statistisch bedeutungslos (85,7 vs. 84,2).

Die effektiv wahrgenommene Korruption ist in allen 30 „Böse-Buben-Ländern“ sehr hoch. Die Spannweite reicht von 10 bis 39; und diese Werte sind sehr viel kleiner – das heißt: die Korruption ist sehr viel größer -, als man aufgrund der Intelligenz erwarten würde.

Während die Liste der „Musterschüler“ auf den ersten Blick sehr heterogen wirkt [A1], legt die „Böse-Buben-Liste“ zumindest einen Faktor nahe, der für die extremen Unterschiede zwischen der Erwartung aufgrund der Intelligenz und der effektiv wahrgenommenen Korruption verantwortlich sein könnte. Dieser Frage gehen wir in der nächsten Folge nach.

Hier gibt es die Fortsetzung → Korruption, Intelligenz, Kommunismus/Sozialismus und Islam. CPI 2018 Transparency International.

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Literatur

(1) Transparency International: Corruption Perceptions Index 2018. https://www.transparency.org/cpi2018

(2) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Die Daten zum Index CA totc finden sich im Appendix zu diesem Buch, der im Internet erhältlich ist unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.

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Anmerkungen

[A1] Bei näherem Hinsehen ergibt sich jedoch ein sehr einheitliches Muster. Dies wird in Folge 11 detailliert dargestellt → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International. Teil 11: Korruption und Intelligenz. Extremgruppenvergleich.

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Stichwörter:
Psychologie, Korruptionsindex, Corruption Perceptions Index, Transparency International, 2018, Weltkarte, Länder, Korruptionswahrnehmungsindex, Politik, Liste, Rangliste, Ranking, Intelligenz, Cognitive Ability, CA, Rindermann, Residuum, Residuenanalyse

Korruption und Intelligenz. Transparency International (3)

Korruptionsindex 2018 - Transparency International

Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International

Teil 3: Korruption und Intelligenz

Im Blickpunkt dieser Serie steht der Zusammenhang zwischen dem Grad der Korruption im öffentlichen Bereich und dem Intelligenzniveau der Länder dieser Welt. Die Korrelation zwischen dem Korruptionsindex CPI 2018 von Transparency International und der Intelligenz (Cognitive Ability CA totc nach Rindermann, 2018) beträgt 0,59.

In → Teil 1 und → Teil 2 haben wir die weltweite Verbreitung der Korruption anhand des Korruptionsindex CPI 2018 von Transparency International betrachtet (1).

Zu Ursachen der Korruption schreibt Wikipedia: „Laut verschiedener Quellen wird Korruption unter anderem durch folgende Faktoren begünstigt: Wettbewerbsbeschränkungen und eine hohe Steuerlast, hohe Rohstoffvorkommen, willkürliche und widersprüchliche staatliche Eingriffe in das Wirtschaftsgeschehen, fehlende Pressefreiheit, Akzeptanz von Hierarchien und eine Neigung zu Reziprozität“.
Wikipedia, Stichwort Korruptionswahrnehmungsindex, https://de.wikipedia.org/wiki/Korruptionswahrnehmungsindex, aufgerufen am 07.02.2019.

Im Folgenden betrachten wir einen Faktor, der gewöhnlich – aus welchen Gründen auch immer – unterschlagen wird, obgleich es auf der Hand liegt, dass auch er eine gewichtige Rolle spielt, nämlich die Intelligenz.

Als Maß der Nationalen Intelligenz verwenden wir den Index CA totc (= Cognitive Ability total corrected) nach Rindermann, 2018 (2) [A1], im Folgenden kurz CA.

Der lineare Zusammenhang [A2] zwischen den beiden Variablen wird durch Abbildung 3.1 veranschaulicht. Die Intelligenz CA ist auf der X-Achse eingetragen, die Korruption laut CPI 2018 auf der Y-Achse. Die Punkte repräsentieren die Länder (N=177), die gepunktete Linie ist die Regressionsgerade.

Intelligenz (Cognitive Ability, CA; X-Achse) und Korruptionsindex CPI 2018 (Y-Achse) mit Regressionsgerade
Abbildung 3.1: Intelligenz (X-Achse) und Korruptionsindex CPI 2018 (Y-Achse) mit Regressionsgerade.

Die Produkt-Moment-Korrelation zwischen der Nationalen Intelligenz und der wahrgenommenen Korruption beträgt 0,59. Der Intelligenzindex CA klärt 34,8 Prozent der Varianz des Korruptionsindex CPI 2018 auf.

In den Sozialwissenschaften gilt nach üblichen Konventionen eine Korrelation von 0,50 als starker Effekt. Der Zusammenhang zwischen Intelligenz und Korruption ist also alles andere als trivial.

Zur Einordnung: In westlichen Industriegesellschaften beträgt die Korrelation zwischen der Körpergröße und dem Körpergewicht 0,60 (Plomin, 2018 (3)); das entspricht fast genau der Korrelation zwischen Intelligenz und Korruption.

  • Mit einer Varianzaufklärung von mehr als einem Drittel ist die Intelligenz eine außerordentlich bedeutsame Variable, die im Kontext der Korruption auf keinen Fall unterschlagen werden darf, auch wenn der Begriff Intelligenz in der Forschungsliteratur und der öffentlichen Diskussion üblicherweise noch nicht einmal erwähnt wird.

Das Intelligenzniveau eines Landes ist zwar ein äußerst bedeutsamer Faktor, aber selbstverständlich ist Intelligenz nicht die einzige relevante Einflussgröße. Fast zwei Drittel der Varianz lassen sich nicht auf die Intelligenz zurückführen; und ein Blick auf Abbildung 3.1 macht deutlich, dass große Abweichungen von der Regressionsgeraden über die gesamte Spanne der Intelligenzwerte zu beobachten sind.

In der nächsten Folge betrachten wir im Rahmen einer Residuenanalyse die Länder, die besonders große Abweichungen – nach oben und nach unten – vom allgemeinen Trend aufweisen, der durch die Regressionsgerade beschrieben wird.

Hier gibt es die Fortsetzung → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International. Teil 4: Korruption und Intelligenz. Residuenanalyse.

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Literatur

(1) Transparency International: Corruption Perceptions Index 2018. https://www.transparency.org/cpi2018

(2) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Die Daten zum Index CA totc finden sich im Appendix zu diesem Buch, der im Internet erhältlich ist unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.

(3) Plomin, R. (2018). Blueprint. How DNA makes us who we are. Allen Lane.

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Anmerkungen

[A1] Da für Kosovo und Südsudan keine CA-Werte vorliegen, beziehen sich die Korrelationsanalysen auf 178 Länder.

[A2] Wir betrachten zunächst nur lineare Zusammenhänge. Abbildung 3.1 – vor allem der rechte obere Teil – legt jedoch nahe, dass ein nicht-linearer Zusammenhang angemessener sein könnte. Darauf kommen wir später zurück.

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Stichwörter:
Psychologie, Korruptionsindex, Corruption Perceptions Index, Transparency International, 2018, Weltkarte, Länder, Korruptionswahrnehmungsindex, Politik, Liste, Rangliste, Ranking, Intelligenz, Cognitive Ability, CA, Rindermann, Korrelation

Korruption und Intelligenz. Transparency International (2)

Korruptionsindex 2018 - Transparency International

Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International

Teil 2: Korruptionsindex von 2012 bis 2018

Im Blickpunkt dieser Serie steht der Zusammenhang zwischen dem Grad der Korruption im öffentlichen Bereich und dem Intelligenzniveau der Länder dieser Welt. Teil 2 gibt einen ausführlichen Überblick über das weltweite Ausmaß der Korruption nach dem Korruptionsindex CPI von Transparency International für die Jahre 2012 bis 2018.

Im → Teil 1 haben wir einen kurzen Überblick über den Korruptionsindex CPI 2018 von Transparency International gegeben (1).

Tabelle 2.1 gibt nun eine ausführliche Zusammenfassung für die Jahre 2012 bis 2018. Auf der Grundlage des CPI 2018 sind 180 Länder so geordnet, dass das Ausmaß der Korruption von oben nach unten zunimmt. Die CPI-Werte reichen theoretisch von 0 bis 100, wobei 0 Punkte das höchstmögliche und 100 Punkte des geringstmögliche Ausmaß an Korruption beschreiben. Die linke Spalte zeigt den Rangplatz für das Jahr 2018. Am Fuß der Tabelle finden sich der Mittelwert, das Maximum, das Minimum und die Anzahl der Länder für die einzelnen Jahre.

Tabelle 2.1: Korruptionsindex. Corruption Perceptions Index 2012 bis 2018. Transparency International.
    Korruptionsindex. Corruption Perceptions Index
Rang 2018 Land 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012
1 Denmark 88 88 90 91 92 91 90
2 New Zealand 87 89 90 91 91 91 90
4,5 Finland 85 85 89 90 89 89 90
4,5 Singapore 85 84 84 85 84 86 87
4,5 Sweden 85 84 88 89 87 89 88
4,5 Switzerland 85 85 86 86 86 85 86
7 Norway 84 85 85 88 86 86 85
8 Netherlands 82 82 83 84 83 83 84
9,5 Canada 81 82 82 83 81 81 84
9,5 Luxembourg 81 82 81 85 82 80 80
11,5 Germany 80 81 81 81 79 78 79
11,5 United Kingdom 80 82 81 81 78 76 74
13 Australia 77 77 79 79 80 81 85
15 Austria 76 75 75 76 72 69 69
15 Hong Kong 76 77 77 75 74 75 77
15 Iceland 76 77 78 79 79 78 82
17 Belgium 75 75 77 77 76 75 75
19 Estonia 73 71 70 70 69 68 64
19 Ireland 73 74 73 75 74 72 69
19 Japan 73 73 72 75 76 74 74
21 France 72 70 69 70 69 71 71
22 USA 71 75 74 76 74 73 73
23,5 United Arab Emirates 70 71 66 70 70 69 68
23,5 Uruguay 70 70 71 74 73 73 72
25,5 Barbados 68 68 61 74 75 76
25,5 Bhutan 68 67 65 65 65 63 63
27 Chile 67 67 66 70 73 71 72
28 Seychelles 66 60 55 55 54 52
29 Bahamas 65 65 66 71 71 71
30 Portugal 64 63 62 64 63 62 63
31,5 Brunei Darussalam 63 62 58 60 55
31,5 Taiwan 63 63 61 62 61 61 61
33 Qatar 62 63 61 71 69 68 68
34,5 Botswana 61 61 60 63 63 64 65
34,5 Israel 61 62 64 61 60 61 60
36,5 Poland 60 60 62 63 61 60 58
36,5 Slovenia 60 61 61 60 58 57 61
39 Cyprus 59 57 55 61 63 63 66
39 Czech Republic 59 57 55 56 51 48 49
39 Lithuania 59 59 59 59 58 57 54
42,5 Georgia 58 56 57 52 52 49 52
42,5 Latvia 58 58 57 56 55 53 49
42,5 Saint Vincent & Gren. 58 58 60 62 62 62
42,5 Spain 58 57 58 58 60 59 65
46 Cabo Verde 57 55 59 55 57 58 60
46 Dominica 57 57 59 58 58 58
46 Korea, South 57 54 53 54 55 55 56
48,5 Costa Rica 56 59 58 55 54 53 54
48,5 Rwanda 56 55 54 54 49 53 53
50 Saint Lucia 55 55 60 71 71 71
51 Malta 54 56 55 60 55 56 57
52 Namibia 53 51 52 53 49 48 48
54 Grenada 52 52 56
54 Italy 52 50 47 44 43 43 42
54 Oman 52 44 45 45 45 47 47
56 Mauritius 51 50 54 53 54 52 57
57 Slovakia 50 50 51 51 50 47 46
58,5 Jordan 49 48 48 53 49 45 48
58,5 Saudi Arabia 49 49 46 52 49 46 44
60 Croatia 48 49 49 51 48 48 46
62 Cuba 47 47 47 47 46 46 48
62 Malaysia 47 47 49 50 52 50 49
62 Romania 47 48 48 46 43 43 44
65 Hungary 46 45 48 51 54 54 55
65 Sao Tome and Principe 46 46 46 42 42 42 42
65 Vanuatu 46 43
68 Greece 45 48 44 46 43 40 36
68 Montenegro 45 46 45 44 42 44 41
68 Senegal 45 45 45 44 43 41 36
71 Belarus 44 44 40 32 31 29 31
71 Jamaica 44 44 39 41 38 38 38
71 Solomon Islands 44 39 42
74,5 Morocco 43 40 37 36 39 37 37
74,5 South Africa 43 43 45 44 44 42 43
74,5 Suriname 43 41 45 36 36 36 37
74,5 Tunisia 43 42 41 38 40 41 41
77 Bulgaria 42 43 41 41 43 41 41
81 Burkina Faso 41 42 42 38 38 38 38
81 Ghana 41 40 43 47 48 46 45
81 India 41 40 40 38 38 36 36
81 Kuwait 41 39 41 49 44 43 44
81 Lesotho 41 42 39 44 49 49 45
81 Trinidad and Tobago 41 41 35 39 38 38 39
81 Turkey 41 40 41 42 45 50 49
85,5 Argentina 40 39 36 32 34 34 35
85,5 Benin 40 39 36 37 39 36 36
87,5 China 39 41 40 37 36 40 39
87,5 Serbia 39 41 42 40 41 42 39
90,5 Bosnia, Herzegovina 38 38 39 38 39 42 42
90,5 Indonesia 38 37 37 36 34 32 32
90,5 Sri Lanka 38 38 36 37 38 37 40
90,5 Swaziland 38 39 43 39 37
95,5 Gambia 37 30 26 28 29 28 34
95,5 Guyana 37 38 34 29 30 27 28
95,5 Kosovo 37 39 36 33 33 33 34
95,5 Macedonia 37 35 37 42 45 44 43
95,5 Mongolia 37 36 38 39 39 38 36
95,5 Panama 37 37 38 39 37 35 38
101,5 Albania 36 38 39 36 33 31 33
101,5 Bahrain 36 36 43 51 49 48 51
101,5 Colombia 36 37 37 37 37 36 36
101,5 Philippines 36 34 35 35 38 36 34
101,5 Tanzania 36 36 32 30 31 33 35
101,5 Thailand 36 37 35 38 38 35 37
109 Algeria 35 33 34 36 36 36 34
109 Armenia 35 35 33 35 37 36 34
109 Brazil 35 37 40 38 43 42 43
109 Cote d’Ivoire 35 36 34 32 32 27 29
109 Egypt 35 32 34 36 37 32 32
109 El Salvador 35 33 36 39 39 38 38
109 Peru 35 37 35 36 38 38 38
109 Timor-Leste 35 38 35 28 28 30 33
109 Zambia 35 37 38 38 38 38 37
115 Ecuador 34 32 31 32 33 35 32
115 Ethiopia 34 35 34 33 33 33 33
115 Niger 34 33 35 34 35 34 33
118 Moldova 33 31 30 33 35 35 36
118 Pakistan 33 32 32 30 29 28 27
118 Vietnam 33 35 33 31 31 31 31
121,5 Liberia 32 31 37 37 37 38 41
121,5 Malawi 32 31 31 31 33 37 37
121,5 Mali 32 31 32 35 32 28 34
121,5 Ukraine 32 30 29 27 26 25 26
126 Djibouti 31 31 30 34 34 36 36
126 Gabon 31 32 35 34 37 34 35
126 Kazakhstan 31 31 29 28 29 26 28
126 Maldives 31 33 36
126 Nepal 31 31 29 27 29 31 27
130 Dominican Republic 30 29 31 33 32 29 32
130 Sierra Leone 30 30 30 29 31 30 31
130 Togo 30 32 32 32 29 29 30
134,5 Bolivia 29 33 33 34 35 34 34
134,5 Honduras 29 29 30 31 29 26 28
134,5 Kyrgyzstan 29 29 28 28 27 24 24
134,5 Laos 29 29 30 25 25 26 21
134,5 Myanmar 29 30 28 22 21 21 15
134,5 Paraguay 29 29 30 27 24 24 25
140,5 Guinea 28 27 27 25 25 24 24
140,5 Iran 28 30 29 27 27 25 28
140,5 Lebanon 28 28 28 28 27 28 30
140,5 Mexico 28 29 30 31 35 34 34
140,5 Papua New Guinea 28 29 28 25 25 25 25
140,5 Russia 28 29 29 29 27 28 28
146 Comoros 27 27 24 26 26 28 28
146 Guatemala 27 28 28 28 32 29 33
146 Kenya 27 28 26 25 25 27 27
146 Mauritania 27 28 27 31 30 30 31
146 Nigeria 27 27 28 26 27 25 27
150 Bangladesh 26 28 26 25 25 27 26
150 Central African Rep. 26 23 20 24 24 25 26
150 Uganda 26 26 25 25 26 26 29
154 Azerbaijan 25 31 30 29 29 28 27
154 Cameroon 25 25 26 27 27 25 26
154 Madagascar 25 24 26 28 28 28 32
154 Nicaragua 25 26 26 27 28 28 29
154 Tajikistan 25 21 25 26 23 22 22
157 Eritrea 24 20 18 18 18 20 25
158,5 Mozambique 23 25 27 31 31 30 31
158,5 Uzbekistan 23 22 21 19 18 17 17
160 Zimbabwe 22 22 22 21 21 21 20
162,5 Cambodia 20 21 21 21 21 20 22
162,5 Congo, Dem. Rep. 20 21 21 22 22 22 21
162,5 Haiti 20 22 20 17 19 19 19
162,5 Turkmenistan 20 19 22 18 17 17 17
166 Angola 19 19 18 15 19 23 22
166 Chad 19 20 20 22 22 19 19
166 Congo 19 21 20 23 23 22 26
168,5 Iraq 18 18 17 16 16 16 18
168,5 Venezuela 18 18 17 17 19 20 19
170,5 Burundi 17 22 20 21 20 21 19
170,5 Libya 17 17 14 16 18 15 21
173,5 Afghanistan 16 15 15 11 12 8 8
173,5 Equatorial Guinea 16 17 19 20
173,5 Guinea Bissau 16 17 16 17 19 19 25
173,5 Sudan 16 16 14 12 11 11 13
176,5 Korea, North 14 17 12 8 8 8 8
176,5 Yemen 14 16 14 18 19 18 23
178,5 South Sudan 13 12 11 15 15 14
178,5 Syria 13 14 13 18 20 17 26
180 Somalia 10 9 10 8 8 8 8
Mittelwert 43,1 43,1 42,9 42,6 43,2 42,5 43,2
Minimum 10 9 10 8 8 8 8
Maximum 88 89 90 91 92 91 90
Anzahl 180 180 176 168 174 176 175

Im Hinblick auf die geographische Verteilung bietet Tabelle 2.1 genau das Bild, das man erwartet:

Die geringste Korruption findet sich in modernen Industriestaaten west- und mitteleuropäischer Prägung und einigen ostasiatischen Spitzenländern. Die Top-30 sind Dänemark, Neuseeland, Finnland, Singapur, Schweden, Schweiz, Norwegen, Niederlande, Kanada, Luxemburg, Deutschland, Großbritannien, Australien, Österreich, Hongkong, Island, Belgien, Estland, Irland, Japan, Frankreich, USA, Vereinigte Arabische Emirate, Uruguay, Barbados, Bhutan, Chile, Seychellen, Bahamas, Portugal. (Zu diesen Ländern siehe → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency. International. Teil 11: Korruption und Intelligenz. Extremgruppenvergleich.)

Ganz unten stehen Bangladesch, Zentralafrikanische Republik, Uganda, Aserbaidschan, Kamerun, Madagaskar, Nicaragua, Tadschikistan, Eritrea, Mosambik, Usbekistan, Zimbabwe, Kambodscha, Kongo (Dem. Rep.), Haiti, Turkmenistan, Angola, Tschad, Kongo, Irak, Venezuela, Burundi, Libyen, Afghanistan, Äquatorialguinea, Guinea Bissau, Sudan, Nordkorea, Jemen, Südsudan, Syrien, Somalia. (Zu diesen Ländern siehe → Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency. International. Teil 12: Korruption und Intelligenz. Extremgruppenvergleich.)

Ein bemerkenswertes Resultat liefert der spaltenweise Vergleich über die Jahre 2012 bis 2018. In diesem Zeitraum fanden praktisch gar keine Veränderungen statt. Der Mittelwert liegt zwischen 42,5 und 43,2; das Minimum zwischen 8 und 10, das Maximum zwischen 88 und 92. Besonders beeindruckend sind die Ergebnisse in Tabelle 2.2, welche die Korrelationen zwischen den Messwertreihen von 2012 bis 2018 zusammenfasst.

Tabelle 2.2: Korruptionsindex. Corruption Perceptions Index. Produkt-Moment-Korrelationen über die Jahre 2012 bis 2018.
CPI 2018 CPI 2017 CPI 2016 CPI 2015 CPI 2014 CPI 2013
CPI 2017 0,995
CPI 2016 0,991 0,994
CPI 2015 0,982 0,984 0,990
CPI 2014 0,977 0,978 0,985 0,996
CPI 2013 0,975 0,976 0,982 0,991 0,996
CPI 2012 0,966 0,967 0,974 0,986 0,991 0,993

Tabelle 2.2 zeigt eindrucksvoll, dass der Korruptionsindex über die Jahre hinweg nahezu identisch geblieben ist. Alle Korrelationen zwischen zwei benachbarten Jahren (Hauptdiagonale) betragen mindestens 0,99! Die „größte Verschiebung“ ergibt der Vergleich 2012/2018: Die beiden Messwertreihen korrelieren mit 0,966 – das heißt: auch sie sind praktisch nicht voneinander zu unterscheiden. Einzelne Länder können sich zwar über Jahre hinweg um ein paar wenige Punkte verändern [A1], aber die Rangordnung der Länder bleibt extrem stabil.

  • Der Korruptionsindex CPI ist ein extrem statischer Kennwert, der über Jahre hinweg nur extrem geringe Veränderungen aufweist.

Offenkundig muss man nicht auf den CPI 2019 oder den CPI 2020 gespannt sein – die Werte werden mit größter Wahrscheinlichkeit genauso ausfallen wie die ganzen letzten Jahre auch. Auf die extreme Veränderungsresistenz des CPI kommen wir später zurück.

In der nächsten Folge betrachten wir den Zusammenhang zwischen der Korruption und dem Intelligenzniveau der Länder.
Hier gibt es die Fortsetzung → Korruption und Intelligenz.

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Literatur

(1) Transparency International: Corruption Perceptions Index 2018. https://www.transparency.org/cpi2018

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Anmerkungen

[A1] Bei 100 Ländern schwankte die Punktzahl von 2012 bis 2018 um maximal 5 Punkte, bei 68 Ländern um 6 bis 10 und bei 12 Ländern um 11 bis 16 Punkte.
Auf einer Skala von 0 bis 100 sind selbst die größten Bewegungen ziemlich bedeutungslos.

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Stichwörter:
Psychologie, Korruptionsindex, Corruption Perceptions Index, Transparency International, 2018, Weltkarte, Länder, Korruptionswahrnehmungsindex, Politik, Liste, Rangliste, Ranking

Korruption und Intelligenz. Transparency International (1)

Korruptionsindex 2018 - Transparency International

Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International

Teil 1: Kurzer Überblick

Im Blickpunkt dieser Serie steht der Zusammenhang zwischen dem Grad der Korruption im öffentlichen Bereich und dem Intelligenzniveau der Länder dieser Welt. Teil 1 gibt einen kurzen Überblick über das weltweite Ausmaß der Korruption nach dem Korruptionsindex CPI 2018 von Transparency International.

Vor Kurzem wurde der Korruptionsindex CPI 2018 von Transparency International veröffentlicht (1).

„Der Korruptionswahrnehmungsindex (englisch Corruption Perceptions Index, abgekürzt CPI, kurz auch Korruptionsindex) ist ein von Transparency International herausgegebener Kennwert zur Korruption. Der Index wird seit 1995 erhoben und … [vergleicht] das wahrgenommene Korruptionsniveau im öffentlichen Sektor von 180 Staaten …
Der CPI … listet Länder nach dem Grad auf, in dem dort Korruption bei Amtsträgern und Politikern wahrgenommen wird. Es ist ein zusammengesetzter Index, der sich auf verschiedene Umfragen und Untersuchungen stützt, die von mehr als zehn unabhängigen Institutionen durchgeführt wurden. Es werden Geschäftsleute sowie Länderanalysten befragt und Umfragen mit Experten im In- und Ausland miteinbezogen. Der Index geht von 0 bis 100 …, wobei 100 die geringste Wahrnehmung von Korruption anzeigt und somit das bestmögliche Ergebnis ist. Der Index soll die wahrgenommene Korruption darstellen. Er ist also explizit kein direktes Maß für die tatsächlich stattfindende Korruption, sondern bildet die Meinung der Befragten über angenommene Korruption ab.“
(Wikipedia, https://de.wikipedia.org/wiki/Korruptionswahrnehmungsindex, 04. Februar 2019).

Anmerkung: Da 100 Punkte das beste und 0 Punkte das schlechteste Ergebnis repräsentieren, ist der Korruptionsindex CPI eigentlich ein Freiheit-von-Korruption-Index.


Einen raschen Überblick über die weltweite Korruption nach dem CPI 2018 gibt die Abbildung 1.1, in der im Stil einer Ampel die Länder in absteigender Reihenfolge von Grün über Gelb nach Rot markiert sind.

Corruption Perceptions Index, Korruptionsindex 2018 - Transparency International
Abbildung 1.1: Korruptionsindex CPI 2018 – Transparency International.


Abbildung 1.2 zeigt die Häufigkeitsverteilung über die 180 Länder, wobei die CPI-2108-Werte in 10er-Gruppen von 0-10, 11-21 … bis 91-100 zusammengefasst sind.

Korruptionsindex CPI 2018, Corruption Perceptions Index, Transparency International, Häufigkeitsverteilung der 180 Länder
Abbildung 1.2: Korruptionsindex CPI 2018, Transparency International, Häufigkeitsverteilung der 180 Länder

Beide Abbildungen machen deutlich, dass es im Hinblick auf die Korruption in der Welt nicht sonderlich gut bestellt ist. Der Mittelwert über 180 Länder beträgt 43,1. Ein Land – die Slovakei – liegt mit 50 Punkten genau in der Mitte der theoretischen Bandbreite von 0 bis 100. 123 Länder (68,3 Prozent) liegen in der unteren Hälfte. Nur 22 Länder (12,2 Prozent) erreichen einen Wert über 70, kein einziges liegt über 90.

Die nächste Folge gibt einen detaillierten Überblick über die einzelnen Länder und die Entwicklung von 2012 bis 2018.
Hier gibt es die Fortsetzung → Entwicklung des Korruptionsindexes CPI von 2012 bis 2018

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Literatur

(1) TransparencIy International: Corruption Perceptions Index 2018. https://www.transparency.org/cpi2018

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Stichwörter:
Psychologie, Intelligenz, IQ, Korruptionsindex, Corruption Perceptions Index, Transparency International, 2018, Weltkarte, Länder, World Map, Map, Heat Map, Korruptionswahrnehmungsindex

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz (7)

Verteilung der Weltintelligenz

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz

Teil 7: Tabellarischer Überblick über die Verteilung der Weltintelligenz

In dieser Serie geht es um die Verteilung der Intelligenz in der Weltbevölkerung. Diese Folge gibt einen tabellarischen Überblick über die Verteilung der Weltintelligenz.

Im → Teil 1 wurden die zentralen Befunde genannt: Der Welt-IQ beträgt 87, die Standardabweichung 18,7 und die Weltintelligenz ist fast perfekt normalverteilt.

In dieser Folge geben wir eine tabellarische Übersicht über die Verteilung der Weltintelligenz.

Tabelle 7.1 zeigt für den Intelligenzbereich von 40 bis 155 die kumulierten Prozentwerte der Häufigkeitsverteilung [A1].

Tabelle 7.1: Verteilung der Weltintelligenz. Prozentwerte der kumulierten Häufigkeitsverteilung.

Intelligenz
CA totc
Prozent
kumuliert
40 0,61
41 0,71
42 0,83
43 0,96
44 1,11
45 1,29
46 1,48
47 1,70
48 1,94
49 2,22
50 2,53
51 2,87
52 3,24
53 3,66
54 4,12
55 4,62
56 5,17
57 5,77
58 6,42
59 7,13
60 7,90
61 8,72
62 9,61
63 10,55
64 11,56
65 12,64
66 13,78
67 14,99
68 16,27
69 17,61
70 19,02
71 20,49
72 22,03
73 23,63
74 25,29
75 27,00
76 28,77
77 30,59
78 32,45
79 34,36
80 36,31
81 38,29
82 40,30
83 42,34
84 44,40
85 46,47
86 48,55
87 50,63
88 52,72
89 54,80
90 56,86
91 58,91
92 60,94
93 62,94
94 64,91
95 66,84
96 68,73
97 70,58
98 72,38
99 74,13
100 75,83
101 77,46
102 79,04
103 80,56
104 82,01
105 83,39
106 84,71
107 85,96
108 87,15
109 88,27
110 89,32
111 90,30
112 91,22
113 92,08
114 92,87
115 93,61
116 94,28
117 94,90
118 95,47
119 95,99
120 96,46
121 96,89
122 97,27
123 97,61
124 97,92
125 98,20
126 98,44
127 98,66
128 98,85
129 99,01
130 99,16
131 99,29
132 99,40
133 99,49
134 99,57
135 99,64
136 99,70
137 99,75
138 99,80
139 99,83
140 99,86
141 99,89
142 99,91
143 99,93
144 99,94
145 99,95
146 99,96
147 99,97
148 99,98
149 99,98
150 99,98
151 99,99
152 99,99
153 99,99
154 99,99
155 100,00

Aus Tabelle 7.1 geht zum Beispiel hervor, dass etwa Dreiviertel der Weltbevölkerung unter dem Wert 100 liegt, der für moderne Industriegesellschaften typisch ist. Ein gutes Drittel liegt unter 80. Die oberen 5 Prozent weisen einen IQ (CA totc) über 117 auf. Ein Prozent erreichen einen IQ über 128.

In der nächsten Folge stellen wir weitere Befunde zusammen und betrachten auch die Anteile der CA-Gruppen an der Verteilung der Weltintelligenz.

Fortsetzung folgt.


***

Literatur

(1) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Der Appendix zu diesem Buch ist im Internet erhältlich unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.

***

Anmerkungen

[A1] Die Tabelle enthält die (auf die zweite Nachkommastelle gerundeten) Werte der Modell-Verteilung. Da eine fast perfekte Normalverteilung vorliegt, lassen sich die Werte in sehr guter Näherung auch über eine Normalverteilung mit Mittelwert 87,1 und Standardabweichung 18,7 berechnen.

***
Stichwörter:
Intelligenz, IQ, Heiner Rindermann, Welt-IQ, World IQ, World’s IQ, Intelligence, Cognitive Ability, CA, Intelligenzforschung, Psychologie, Mittelwert, Standardabweichung, Normalverteilung, Weltintelligenz, Statistik, worldwideintelligence

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz (6)

Verteilung der Weltintelligenz

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz

Teil 6: Modellvergleich mit Rindermann (2018); Fortsetzung

In dieser Serie geht es um die Verteilung der Intelligenz in der Weltbevölkerung. In dieser Folge vergleichen wir unser Modell mit Rindermann (2018) und zeigen, dass Rindermann eine andere Fragestellung untersucht und dass sich im Hinblick auf die Standardabweichung gravierende Unterschiede ergeben.

Im → Teil 1 wurden die zentralen Befunde genannt: Der Welt-IQ beträgt 87, die Standardabweichung 18,7 und die Weltintelligenz ist fast perfekt normalverteilt.

Im → Teil 5 haben wir den Mittelwert in den Blickpunkt gerückt, nun betrachten wir die Standardabweichung.

Rindermann (2018) nennt die Standardabweichungen 11,52 (Seite 96) und 11,86 (Seite 444). Es ist a priori klar, dass sich diese Werte nicht auf die Verteilung der Weltintelligenz beziehen. Fasst man unterschiedliche Verteilungen zusammen, dann ist die Streuung der Gesamtverteilung zwangsläufig größer als in den Teilgruppen. Die IQ-Skala hat eine Standardabweichung von 15. Wenn man davon ausgeht, dass die Länder dieser Welt ähnliche Streuungen aufweisen, dann muss die Standardabweichung der Weltintelligenz (deutlich) größer als 15 sein.

Es sei ausdrücklich betont, dass Rindermann an keiner Stelle die erwähnten Standardabweichungen mit der Weltintelligenz in Verbindung bringt. Wir betrachten Rindermanns Fragestellung zum einen, weil sie in der psychometrischen Intelligenzforschung gang und gäbe ist und zum anderen, weil sich daran die Besonderheit unseres Modells gut herausarbeiten lässt.

Rindermann betrachtet die 200 ungewichteten Ländermittelwerte; jedes Land zählt also unabhängig von der Bevölkerungsgröße gleich viel. Die Häufigkeitsverteilung der Ländermittelwerte ist in Abbildung 6.1 dargestellt.

Häufigkeitsvertelung der Ländermittelwerte. Intelligenz Cognitive Ability (CA) nach Rindermann (2018) Nationale IQs
Abbildung 6.1: Häufigkeitsverteilung der Ländermittelwerte. Intelligenz, Cognitive Ability (CA total c) nach Rindermann (2018).

Der Mittelwert dieser Verteilung ist 87,23 (siehe → Teil 5), das Minimum beträgt 60, das Maximum 105 und die Standardabweichung 11,52. Rindermanns Fragestellung bezieht sich also auf die Verteilung der Ländermittelwerte.

Dass Rindermanns Fragestellung etwas völlig anderes ist als die Verteilung der Weltintelligenz, ergibt sich aus dem Vergleich mit unserem Modell, das in Abbildung 6.2 zu sehen ist.

Weltintelligenz. Modellvergleich mit Rindermanns Fragestellung. Intelligenz, IQ, Welt-IQ
Abbildung 6.2: Weltintelligenz. Modellvergleich mit Rindermanns Fragestellung.

Der blaue Bereich erstreckt sich von 60 bis 105. Genau das ist der Bereich, der durch Rindermanns Fragestellung abgedeckt ist. Nach unserem Modell liegen jedoch 6,64 Prozent der Weltintelligenz unterhalb von 60 (rot) und 15,61 Prozent oberhalb von 105 (grün). Somit liegen 22,25 Prozent der Weltintelligenz außerhalb der Spannbreite der Ländermittelwerte. Da die Standardabweichung in allererster Linie von den Extremen abhängt, ergibt sich zwangsläufig ein grotesker Unterschied zwischen der Streuung der Ländermittelwerte und der Gesamtverteilung.

Wir haben bereits betont, dass Rindermanns Fragestellung genauso legitim ist wie unsere, und erwähnt, dass sich die psychometrische Forschung nahezu ausschließlich auf die Rindermann’sche Fragestellung bezieht [A1]. Für den engeren Forscherkreis sind die Parameter der Ländermittelwerte selbstverständlich von Interesse – die allermeisten Menschen werden sich jedoch für die Weltintelligenz in ihrer Gesamtheit interessieren und die Standardabweichung der Ländermittelwerte ist für sie irrelevant.

  • Es wäre wünschenswert, dass die Intelligenzforschung den Unterschied zwischen der Verteilung der Ländermittelwerte und der Weltintelligenz klar herausarbeiten und auch Kennwerte der Weltintelligenz berichten würde.

Halten wir fest:

  • Die Standardabweichung der Weltintelligenz beträgt 18,7. Das ist viel größer als die Standardabweichungen der einzelnen Länder und sehr, sehr viel größer als die Standardabweichung der Ländermittelwerte.

In den nächsten Folgen berichten wir einige Befunde, die sich aus der Analyse der Weltintelligenz ergeben.

Hier gibt es die Fortsetzung → Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz. Teil 7: Tabellarischer Überblick über die Verteilung der Weltintelligenz.


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Literatur

(1) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Der Appendix zu diesem Buch ist im Internet erhältlich unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.

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Anmerkungen

[A1] Ich bin ziemlich sicher, dass auch andere die Standardabweichung der Weltintelligenz in unserem Sinne ermittelt haben, ich kann mich aber an keine derartige Untersuchung erinnern. Für Hinweise wäre ich dankbar; R.H.

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Stichwörter:
Intelligenz, IQ, Heiner Rindermann, Welt-IQ, World IQ, World’s IQ, Intelligence, Cognitive Ability, CA, Intelligenzforschung, Psychologie, Mittelwert, Standardabweichung, Normalverteilung, Weltintelligenz, Statistik, worldwideintelligence

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz (5)

Verteilung der Weltintelligenz

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz

Teil 5: Modellvergleich mit Rindermann (2018)

In dieser Serie geht es um die Verteilung der Intelligenz in der Weltbevölkerung. In dieser und der nächsten Folge vergleichen wir unser Modellannahmen mit Rindermann (2018), der zum Teil stark abweichende Ergebnisse nennt. Dabei wird sich zeigen, dass Rindermann eine andere Fragestellung untersucht als wir.

Im → Teil 1 wurden unsere zentralen Befunde genannt: Der Welt-IQ beträgt 87, die Standardabweichung 18,7 und die Weltintelligenz ist fast perfekt normalverteilt.

Unsere Analyse beruht auf dem Datensatz von Rindermann (2018), der die Intelligenzmittelwerte von 200 Ländern umfasst [A1]. Wir hatten bereits eingangs darauf hingewiesen, dass Rindermann Mittelwerte und Standardabweichungen nennt, die stark von unseren abweichen.

Im Folgenden zeigen wir, wie diese Differenzen zu erklären sind.

Unser Modell ergibt einen Welt-IQ von 87 (dies ist ein gerundeter Wert aus 87,1046). Rindermann gibt drei Antworten, nämlich 84,68 (auf Seite 96), 83 (auf Seite 446) und 87,23 (Fußnote 10 auf Seite 96).

Der Wert 87,23 ist nahezu deckungsgleich mit unserem Mittelwert. Die minimale Differenz ist im Wesentlichen darauf zurückzuführen, dass Rindermann die Ländermittelwerte bis auf die Nachkommastellen berücksichtigt, während wir die Ländermittelwerte in 5er-Schritten gerundet haben [A2]. Rindermanns Analyse ist also wesentlich differenzierter als unsere „grobe“ Analyse. Da bereits die Ländermittelwerte lediglich Schätzungen mit erheblichen Unsicherheiten sind, ist die Differenz von 0,13 Punkten irrelevant. Auf die Frage nach dem Welt-IQ geben Rindermann und wir dieselbe Antwort, nämlich 87.

Darüber hinaus nennt Rindermann noch die Werte 84,68 und 83. Diese Zahlen weichen stark von unserem Ergebnis ab. Die Erklärung liefert Rindermann selbst: In einem Falle handelt es sich um gewichtete, in anderen um ungewichtete Mittelwerte.

Berücksichtigt man die Bevölkerungsgröße, dann resultiert der Mittelwert 87,23. Lässt man die Bevölkerungsgröße außer Acht, dann ergibt sich ein Mittelwert von 83 [A3].

Der gewichtete und der ungewichtete Mittelwert stehen für zwei völlig unterschiedliche Fragestellungen.

Beim ungewichteten Modell werden alle Länder gleichwertig behandelt, China zählt mit fast 1,4 Milliarden Menschen genauso viel wie Palau mit 17.661 Bewohnern, Indien mit 1,3 Milliarden genauso viel wie Liechtenstein mit 38.111. In diesem Modell sind die Ländermittelwerte die Analyseeinheit, die Bevölkerungen werden ausgeblendet.

Das gewichtete Modell berücksichtigt sowohl die Ländermittelwerte als auch die Bevölkerungen.

Beide Modelle repräsentieren legitime Fragestellungen, keines ist per se besser als das andere.

Bei der Frage nach dem Welt-IQ interessiert man sich typischerweise für die gesamte Weltbevölkerung. Hier ist das gewichtete Modell angemessen, das ungewichtete hingegen irrelevant und irreführend – wen außerhalb der engen Forschungsgemeinschaft interessiert der Mittelwert der Ländermittelwerte? Merkwürdigerweise werden in der psychometrischen Intelligenzforschung meist die Kennwerte des ungewichteten Modells berichtet und die Frage, die für die meisten Menschen die weitaus interessantere ist, wird oftmals gar nicht aufgeworfen [A4].

Halten wir ein weiteres Mal fest: In Bezug auf den Welt-IQ sind wir zum selben Ergebnis gekommen wie Rindermann.

  • Die Intelligenz der Weltbevölkerung liegt im Durchschnitt bei 87.

In der nächsten Folge werden wir sehen, dass dennoch ein grundsätzlicher und bedeutsamer Unterschied zwischen unserem und Rindermanns Modell besteht.

Hier gibt es die Fortsetzung → Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz. Teil 6: Modellvergleich mit Rindermann (2018); Fortsetzung.


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Literatur

(1) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Der Appendix zu diesem Buch ist im Internet erhältlich unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.

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Anmerkungen

[A1] Genau genommen handelt es sich, wie erwähnt, und das Maß CA totc (= Cognitive Ability total corrected), das im Appendix online verfügbar ist (1).

[A2] Darüber hinaus benutzen wir leicht unterschiedliche Bevölkerungsdaten.

[A3] Die Arbeitsgruppe um Rindermann hat über Jahre hinweg Ländermittelwerte in einer Datenbank zusammengetragen. Diese Datenbank wird fortlaufend ergänzt und die Schätzungen werden aktualisiert und korrigiert. Der Unterschied zwischen 83 und 84,68 ist wohl auf unterschiedliche Datensätze zurückzuführen. Dass 84,68 auf Seite 96 und 83 auf Seite 446 genannt wird, lässt vermuten, dass erstere auf einen früheren Datensatz zurückgeht.

[A4] Rindermann (2018) weist auf den Unterschied zwischen den beiden Modellen hin. Bei ihm erscheint das gewichtete Modell in der Fußnote, im Haupttext betrachtet er das ungewichtete Modell. Es wäre wohl ratsam, den bedeutsamen Unterschied im Haupttext expliziter zu betonen. Für die psychometrische Intelligenzforschung wäre es insgesamt ratsam, die Modellunterschiede ausdrücklicher hervorzuheben und auch das gewichtete Modell zu berücksichtigen.

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Stichwörter:
Intelligenz, IQ, Heiner Rindermann, Welt-IQ, World IQ, World’s IQ, Intelligence, Cognitive Ability, CA, Intelligenzforschung, Psychologie, Mittelwert, Standardabweichung, Normalverteilung, Weltintelligenz, Statistik

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz (4)

Verteilung der Weltintelligenz

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz

Teil 4: Verteilung der Weltintelligenz und Normalverteilung

In dieser Serie geht es um die Verteilung der Intelligenz in der Weltbevölkerung. In dieser Folge wird gezeigt, dass die Verteilung, die auf der Grundlage der Datenbasis und der Modellannahmen konstruiert wurde, nahezu perfekt normalverteilt ist.

Im → Teil 1 wurden die zentralen Befunde genannt: Der Welt-IQ beträgt 87, die Standardabweichung 18,7 und die Weltintelligenz ist fast perfekt normalverteilt.

Im → Teil 2 wurden die Datenbasis und die Modellannahmen beschrieben.

Im → Teil 3 wurde die Verteilung der Weltintelligenz dargestellt. Diese Verteilung ist in Abbildung 4.1 wiedergegeben (entspricht Abbildung 3.2 im Teil 3).

Verteilung der Weltintelligenz. Intelligenz, IQ, Cognitive Ability, CA, Intelligenzforschung, Psychologie, Normalverteilung, Mittelwert, Standardabweichung
Abbildung 4.1: Verteilung der Weltintelligenz.

Durch die „nach links verschobene“ Überlagerung der verschiedenen CA-Gruppen in Abbildung 4.1 könnte der Eindruck entstehen, die Gesamtverteilung sei leicht asymmetrisch.

Eine Asymmetrie wäre keineswegs überraschend. Ganz im Gegenteil: Wenn man verschiedene Normalverteilungen überlagert, dann ist die Gesamtverteilung keine Normalverteilung. Umso erstaunlicher ist der Befund, der durch die Abbildung 4.2 belegt wird.

Abbildung 4.2 zeigt die Verteilung der Weltintelligenz nach den Modellannahmen (hellblau) und eine Normalverteilung (hellgrün), welche dieselben Parameter – Mittelwert 87; Standardabweichung 18,7 – aufweist.

Weltintelligenz nach Modell und Normalverteilung
Abbildung 4.2: Weltintelligenz nach Modell und Normalverteilung

Abbildung 4.2 zeigt, dass die Weltintelligenz nach unserem Modell fast perfekt normalverteilt ist. Die Abweichungen sind so minimal, dass sie kaum zu erkennen sind [A1]. Das ist, wie gesagt, sehr überraschend. Im Modell wird zwar für alle elf CA-Gruppen eine Normalverteilung und eine identische Standardabweichung von 15 angenommen, aber die Summe von Normalverteilungen ergibt keine Normalverteilung. Diesen Punkt werden wir noch ausführlich behandeln.

Im → Teil 1 hatten wir erwähnt, dass Rindermann (2018) (1) unterschiedliche Werte für den Welt-IQ angibt (83; 84,68; 87,23) und dass er Standardabweichungen nennt (11,52; 11,86), die grotesk von unserem Ergebnis (18,7) abweichen. In der nächsten Folge werden wir zeigen, dass sich Rindermann auf eine völlig andere Fragestellung bezieht als wir.

Hier gibt es die Fortsetzung → Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz. Teil 5: Modellvergleich mit Rindermann (2018).


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Literatur

(1) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Der Appendix zu diesem Buch ist im Internet erhältlich unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.

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Anmerkungen

[A1] Wenn man „mit der Lupe herangeht“, lassen sich doch Abweichungen erkennen. Darauf kommen wir später zurück.

***
Stichwörter:
Intelligenz, IQ, Heiner Rindermann, Welt-IQ, World IQ, World’s IQ, Intelligence, Cognitive Ability, CA, Intelligenzforschung, Psychologie, Mittelwert, Standardabweichung, Normalverteilung, Weltintelligenz, Statistik

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz (3)

Verteilung der Weltintelligenz

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz

Teil 3: Konstruktion der Verteilung der Weltintelligenz

In dieser Serie geht es um die Verteilung der Intelligenz in der Weltbevölkerung. In dieser Folge wird gezeigt, wie die Verteilung aufgrund der Datenbasis und der Modellannahmen konstruiert wurde.

Im → Teil 1 wurden die zentralen Befunde genannt: Der Welt-IQ beträgt 87, die Standardabweichung 18,7 und die Weltintelligenz ist fast perfekt normalverteilt.

Im → Teil 2 wurden die Datenbasis und die Modellannahmen beschrieben.

Nun zeigen wir, wie daraus die Verteilung der Weltintelligenz konstruiert wurde.

Für jede CA-Gruppe wurde eine Normalverteilung mit jeweiligem Mittelwert und Standardabweichung erzeugt und mit dem Anteil an der Weltbevölkerung gewichtet. Die Verteilungen der CA-Gruppen sind in Abbildung 3.1 zu sehen.

Verteilung der Weltintelligenz nach CA-Gruppen. Intelligenz, IQ, Cognitive Ability, CA, Intelligenzforschung, Psychologie, Normalverteilung, Mittelwert, Standardabweichung
Abbildungs 3.1: Verteilung der Weltintelligenz nach CA-Gruppen.

Da sich die CA-Gruppen in der Bevölkerungszahl massiv unterscheiden, nehmen die Verteilungen unterschiedlich große Flächen ein. Besonders groß sind die orangefarbene Verteilung der Gruppe CA 100, die China enthält, und die grüne CA-80-Gruppe, die Indien enthält. Verschwindend klein ist die gelbbraune CA-60-Gruppe am linken Rand, deren Verteilung kaum zu sehen ist.

Die Gesamtverteilung der Weltintelligenz ergibt sich aus der Summe der Einzelverteilungen. In der graphischen Darstellung entspricht dies einem Übereinanderstapeln. Das Ergebnis der Stapelung ist in Abbildung 3.2 zu sehen.

Verteilung der Weltintelligenz. Intelligenz, IQ, Cognitive Ability, CA, Intelligenzforschung, Psychologie, Normalverteilung, Mittelwert, Standardabweichung
Abbildung 3.2: Verteilung der Weltintelligenz.

Auf den ersten Blick kann der Eindruck entstehen, dass die Gesamtverteilung asymmetrisch ist, links etwas steiler und rechts etwas flacher [ich weiß nicht, ob es anderen auch so geht – ich hatte den Eindruck, dass die Verteilung ziemlich schief ist; R.H.]. In der nächsten Folge werden wir sehen, dass ein solcher Eindruck täuscht und dass eine fast perfekte Normalverteilung vorliegt.

Hier gibt es die Fortsetzung → Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz. Teil 4: Verteilung der Weltintelligenz und Normalverteilung.

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Stichwörter:
Intelligenz, IQ, Heiner Rindermann, Welt-IQ, World IQ, Intelligence, Cognitive Ability, CA, Intelligenzforschung, Psychologie, Mittelwert, Standardabweichung, Normalverteilung, Weltintelligenz, Statistik

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz (2)

Verteilung der Weltintelligenz

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz

Teil 2: Methoden. Datenbasis, Modellannahmen, Vorgehensweise

In dieser Serie geht es um die Verteilung der Intelligenz in der Weltbevölkerung. In dieser Folge werden die Datenbasis, die Modellannahmen und die Vorgehensweise beschrieben.

Im → Teil 1 wurden die zentralen Befunde genannt: Der Welt-IQ beträgt 87, die Standardabweichung 18,7 und die Weltintelligenz ist fast perfekt normalverteilt.

Nun beschreiben wir den zugrundeliegenden Datensatz, die Modellannahmen und die Vorgehensweise.

Der Datensatz

Als Maß der Intelligenz wurde die Cognitive Ability (CA) nach Rindermann (2018) verwendet (1). Rindermanns Datensatz, der auch online verfügbar ist, enthält unterschiedliche Intelligenzindices für 201 Länder.

Cognitive Ability (CA) ist eine Kombination von IQ-Werten aus psychometrischen Intelligenztests und Ergebnissen internationaler Bildungsstudien, wie PISA, TIMSS, PIRLS u.a. Da die internationalen Bildungsstudien auf größeren Stichproben beruhen, wurden sie stärker gewichtet als die psychometrischen IQ-Werte. Leistungen in Bildungsstudien lassen sich zwar konzeptuell von Intelligenz trennen, aber auf Länderebene sind die Korrelationen zwischen Schulleistungen und Intelligenz (IQ) so eng, dass sie sich praktisch nicht voneinander unterscheiden lassen. Wir werden im Folgenden zwar die Bezeichnung CA beibehalten, aber von Intelligenz sprechen und gelegentlich auch das Kürzel IQ verwenden.

Die CA-Werte wurden von Rindermann wie allgemein üblich so skaliert, dass Großbritannien den Mittelwert 100 und die Standardabweichung 15 aufweist und die übrigen Länder entsprechend angepasst wurden.

Neben den Intelligenzwerten spielen die Bevölkerungszahlen der Länder eine entscheidende Rolle. Die Daten wurden dem Human Development Index HDI 2016 entnommen (2). Für ein paar wenige Länder, die im HDI nicht berücksichtigt sind, wurden die Bevölkerungszahlen aus Wikipedia eingesetzt.

Modellannahmen und Vorgehensweise

Zur Vereinfachung wurden die CA-Werte in 5er-Schritten gerundet und die Länder zu den Gruppen CA 105, CA 100, CA 95 … CA 60 zusammengefasst (Beispiel: die Gruppe CA 100 umfasst die Länder mit einem CA von 98, 99, 100, 101 und 102; die Gruppe CA 75 umfasst die Länder 73, 74, 75, 76 und 77 usw.). Die Zuordnung der Länder zu den CA-Gruppen ist in der Serie → Geographie der Intelligenz aufgelistet.

Die Verteilung der Weltintelligenz wurde auf der Grundlage der folgenden Annahmen konstruiert.

Annahme 1: Innerhalb jeder Gruppe ist die Intelligenz normalverteilt.
Annahme 2: Der Mittelwert jeder Gruppe entspricht dem „Gruppen-CA“.
Annahme 3: Die Standardabweichung beträgt in jeder Gruppe 15.

Diese Annahmen sind ohne Zweifel grobe Vereinfachungen; wir werden ihre Angemessenheit später ausführlich diskutieren.

Tabelle 2.1 fasst die Parameter unseres Modells zusammen. Sie zeigt für die CA-Gruppen Mittelwert, Standardabweichung, Bevölkerungszahl und den prozentualen Anteil an der Weltbevölkerung.

Tabelle 2.1. CA-Gruppen, CA-Mittelwert, CA-Standardabweichung, Bevölkerung in Millionen, Prozentualer Anteil an der Weltbevölkerung.
CA Bevölkerung
CA-Gruppe Mittelwert Standardabw. Millionen Anteil %
CA 105 105 15 213,4 2,9
CA 100 100 15 2155,04 29,3
CA 95 95 15 430,6 5,9
CA 90 90 15 229,68 3,1
CA 85 85 15 1295,3 17,6
CA 80 80 15 1879,4 25,6
CA 75 75 15 422,9 5,8
CA 70 70 15 308,9 4,2
CA 65 65 15 378,1 5,1
CA 60 60 15 30,8 0,4

In der nächsten Folge wird gezeigt, wie auf dieser Grundlage die Verteilung der Weltintelligenz konstruiert wurde.

Hier gibt es die Fortsetzung → Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz. Teil 3: Konstruktion der Verteilung der Weltintelligenz.

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Literatur

(1) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Der Appendix zu diesem Buch ist im Internet erhältlich unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.
Darin finden sich Intelligenz-Werte für alle Länder dieser Welt. Wir verwenden den Index CA totc (Cognitive Ability total corrected).

(2) Human Development Report 2016. Human Development for Everyone. United Nations Development Programme (UNDP), 2016.

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Stichwörter:
Intelligenz, IQ, Heiner Rindermann, Welt-IQ, World IQ, Intelligence, Cognitive Ability, CA, Intellingenzforschung, Psychologie, Mittelwert, Standardabweichung, Normalverteilung, Weltintelligenz, Statistik

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz

Verteilung der Weltintelligenz

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz

Teil 1: Überblick und zentrale Befunde

In dieser Serie geht es um die Verteilung der Intelligenz in der Weltbevölkerung. Datenbasis sind die Angaben zur Cognitive Ability nach Rindermann (2018). Die zentralen Befunde lauten: Der Welt-IQ (der Mittelwert aller IQ-Werte) beträgt 87, die Standardabweichung liegt bei 18,7 und die Intelligenzwerte sind fast perfekt normalverteilt.

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Abbildung 1.0: IQ-Weltkarte. IQ (Cognitive Ability nach Ländern).

In dieser Serie geht es um den Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz. Dabei geht es nicht um die Differenzierung nach Ländern, wie sie in Abbildung 1.0 dargestellt ist und zum Beispiel in der Serie → Geographie der Intelligenz behandelt wurde, sondern um die Gesamtheit der Weltintelligenz.

Wer fragt: „Wie hoch ist der Welt-IQ?“, will gewöhnlich wissen, wie hoch der durchschnittliche IQ der Weltbevölkerung ist. Auf diese Frage haben wir bereits vor einem Dreivierteljahr eine Antwort gegeben – sie lautete: Der Welt-IQ beträgt 89 (siehe → Der Welt-IQ). Diese Schätzung beruhte auf den Nationalen IQs für 199 Länder, die Lynn und Vanhanen (2012) [1] aufgelistet haben.

Diese Frage untersuchen wir nun erneut auf der Grundlage des aktuelleren Datensatzes von Rindermann (2018) (2).

Wenn wir vom Welt-IQ und der Weltintelligenz reden, dann bezieht sich das selbstverständlich nur auf den Datensatz und das Modell, das unseren Berechnungen zugrunde liegt (siehe → Teil 2). Ein Vergleich mit anderen Datensätzen und Modellen erfolgt gegen Ende dieser Serie [A1].

Heiner Rindermann gibt auf die Frage nach dem Welt-IQ drei Antworten, nämlich 84,68 (auf Seite 96), 83 (auf Seite 446) und 87,23 (Fußnote 10 auf Seite 96).

Im Vorgriff auf das Folgende sei verraten: Unsere Antwort lautet:

  • Der Welt-IQ beträgt 87.

Unsere Antwort deckt sich bis auf die Rundung mit der dritten Antwort von Rindermann. Wie wir sehen werden, beziehen sich die beiden anderen Angaben von Rindermann auf eine Fragestellung, die weitgehend uninteressant ist.

In dieser Serie gehen wir über den Welt-IQ im engeren Sinne (also den Mittelwert) hinaus und betrachten die Verteilung der Intelligenz in der Weltbevölkerung. Hierzu geben wir die Antwort:

  • Die Standardabweichung der Weltintelligenz liegt bei 18,7.

Rindermann erwähnt in seinem Buch ebenfalls Standardabweichungen, nämlich 11,52 (Seite 96) und 11,86 (Seite 444). Die groteske Differenz zu unserem Ergebnis erklärt sich dadurch, dass wir unterschiedliche Fragestellungen betrachten, wobei Rindermann sich nicht auf die Verteilung der Weltintelligenz bezieht (zu diesem Aspekt siehe (→ Teil 5 und → Teil 6).

Eine dritte Antwort gibt die Abbildung 1.1, welche die Verteilung der Weltintelligenz veranschaulicht. Diese Antwort ist – für mich persönlich; R.H. – sehr erstaunlich:

  • Die Weltintelligenz ist fast perfekt normalverteilt.


Verteilung der WeltintelligenzAbbildung 1.1: Die Verteilung der Weltintelligenz.
Eine ausführliche Erklärung erfolgt in dieser Serie.

Wie die drei Antworten zustande gekommen sind, wird in dieser Serie ausführlich dargestellt.

Hier gibt es die Fortsetzung → Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz. Teil 2: Methoden. Datenbasis, Modellannahmen, Vorgehensweise.

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Literatur

(1) Lynn, R. und Vanhanen, T. (2012). Intelligence. A Unifying Construct for the Social Sciences. London: Ulster Institute for Social Research.

(2) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. New York: Cambridge University Press.
Der Appendix zu diesem Buch ist im Internet erhältlich unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.
Darin finden sich Intelligenz-Werte für alle Länder dieser Welt. Wir verwenden den Index CA totc (Cognitive Ability total corrected).

(3) Becker, D. (2018). The NIQ-dataset (V1.3.1). Chemnitz, Germany. http://viewoniq.org/.
Ein Link zum Download befindet sich unter https://www.researchgate.net/project/Worlds-IQ

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Literatur

[A1] Ergänzung (10. Januar 2019): Ich habe gerade einen noch aktuelleren Datensatz entdeckt, der im Folgenden nicht berücksichtigt werden kann (3). In der vorliegenden Serie geht es im Wesentlichen um die Methode, weniger um die konkreten Werte, die ja mit jeder Erweiterung und Aktualisierung der Datenbasis (kleineren) Veränderungen unterliegen. Eine Analyse auf der Grundlage neuerer Daten wird nachgereicht.

***
Stichwörter:
Intelligenz, IQ, Heiner Rindermann, Welt-IQ, World IQ, Intelligence, Cognitive Ability, Intellingenzforschung, Psychologie, Mittelwert, Standardabweichung, Normalverteilung, Weltintelligenz, Statistik, global IQ map, Weltkarte Intelligenz

Geographie der Leistungspotenziale nach der Fitnesstheorie von Hans-Josef Friedrich

Fitnesstheorie F = m hoch q. Normalverteilung und Exponentialkurve

F = mq

Geographie der Leistungspotenziale. Ein Beispiel zur Fitnesstheorie von Hans-Josef Friedrich

Ausgehend vom Globalen Modell der Fitness-Theorie von Hans-Josef Friedrich wurde das (theoretische!) Leistungspotenzial von 153 Ländern berechnet. der Bevölkerungszahl und der Intelligenz .

Hier geht es zum → Anfang der Serie F = mq.

Dieser Beitrag ist ein konkretes Beispiel zur Fitnesstheorie von Hans-Josef Friedrich [1] [2]. Auf der Grundlage des Allgemeinen Modells (besser: des Globalen Modells) wurde das theoretische Leistungspotenzial für 153 Länder berechnet. Die Angaben zur Bevölkerungsgröße wurden dem Human Devlopment Index HDI 2016 [3] entnommen, als Indikator der nationalen Intelligenz wurde CAC (Cognitive Ability corrected) nach Heiner Rindermann (2018) [4] verwendet.

Die Leistungspotenziale wurden durch das Leistungspotenzial Deutschlands dividiert. Die Werte geben somit die relative Stärke im Vergleich zu Deutschland an, das den Wert 1 erhält.

Die Tabelle dient hier lediglich als Dokumentation. Ausführliche Kommentare folgen an anderer Stelle.

Tabelle 1: Leistungspotenzial von 153 Ländern nach der Allgemeinen Fitnesstheorie von Hans-Josef Friedrich relativ zum Potenzial Deutschlands.
Land Potenzial
China 25,246
Japan 3,969
United States 3,233
Korea-South 1,815
Russia 1,214
Germany 1
United Kingdom 0,962
France 0,668
Canada 0,635
Italy 0,621
Vietnam 0,462
Poland 0,340
Spain 0,338
Australia 0,301
Netherlands 0,297
Hong Kong 0,204
Ukraine 0,194
India 0,192
Singapore 0,181
Brazil 0,175
Indonesia 0,173
Belgium 0,143
Mexico 0,139
Thailand 0,139
Czech Republic 0,133
Sweden 0,124
Switzerland 0,123
Pakistan 0,110
Turkey 0,110
Austria 0,108
Hungary 0,107
Finland 0,095
Malaysia 0,080
Iran 0,077
Belarus 0,074
Greece 0,073
Egypt 0,072
Portugal 0,068
Argentina 0,066
Romania 0,064
Denmark 0,062
Slovakia 0,059
New Zealand 0,057
Norway 0,057
Bangladesh 0,055
Israel 0,054
Kazakhstan 0,049
Iraq 0,047
Ireland 0,044
Chile 0,042
Croatia 0,040
Tunisia 0,039
Philippines 0,038
Algeria 0,036
Bulgaria 0,035
Burma (Myanmar) 0,033
Serbia 0,031
Colombia 0,030
Peru 0,025
Venezuela 0,025
Nigeria 0,023
United Arab Emirates 0,023
Azerbaijan 0,021
Lithuania 0,020
Slovenia 0,020
Uzbekistan 0,020
Cambodia 0,019
Estonia 0,019
Latvia 0,019
Saudi Arabia 0,018
Bosnia 0,017
Laos 0,015
Jordan 0,014
Syria 0,014
Cuba 0,013
Moldova 0,013
Ecuador 0,012
Mongolia 0,012
Uruguay 0,011
Armenia 0,010
Bolivia 0,010
Costa Rica 0,010
Sudan 0,009
Georgia 0,008
Libya 0,008
Morocco 0,008
Mozambique 0,008
Nepal 0,008
Sri Lanka 0,008
Cyprus 0,007
Guatemala 0,007
Kenya 0,007
Madagascar 0,007
Tajikistan 0,007
Lebanon 0,006
Luxembourg 0,006
Papua N-Guinea 0,006
Paraguay 0,006
Nicaragua 0,005
Palestine 0,005
Tanzania 0,005
Turkmenistan 0,005
Dominican Repub 0,004
Macedonia 0,004
Panama 0,004
South Africa 0,004
Trinidad Tobago 0,004
Uganda 0,004
Afghanistan 0,003
Albania 0,003
Bahrain 0,003
Congo (Zaire) 0,003
El Salvador 0,003
Ethiopia 0,003
Iceland 0,003
Malta 0,003
Mauritius 0,003
Oman 0,003
Qatar 0,003
Rwanda 0,003
Honduras 0,002
Kuwait 0,002
Kyrgyzstan 0,002
Montenegro 0,002
Suriname 0,002
Yemen 0,002
Zimbabwe 0,002
Andorra 0,001
Angola 0,001
Bahamas 0,001
Benin (Dahomey) 0,001
Botswana 0,001
Brunei 0,001
Burkina Faso 0,001
Burundi 0,001
Cameroon 0,001
Chad 0,001
Congo (Brazz) 0,001
Cote d’Ivoire 0,001
East Timor 0,001
Eritrea 0,001
Fiji 0,001
Ghana 0,001
Guinea 0,001
Guyana 0,001
Mali 0,001
Mauritania 0,001
Niger 0,001
Samoa-West 0,001
Senegal 0,001
Solomon Islands 0,001
Togo 0,001
Zambia 0,001

***


Literatur

[1] Hans-Josef Friedrich (2018). F=mq. Allgemeine und Spezielle Fitness-Theorie. Denkansätze / Rechenmodelle. Regensburg: S. Roderer.

[2] Hans-Josef Friedrich (2018). F=mq. Über die exponentielle Wirkung der Intelligenz / Qualität. Eine erweiterte Streitschrift. Regensburg: S. Roderer.


[3] 2016 Human Development Report. UNDP UNITED NATIONS DEVELOPMENT PROGRAMME. http://hdr.undp.org/en/2016-report
Als PDF erhältlich unter http://hdr.undp.org/sites/default/files/2016_human_development_report.pdf

[4] Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. Cambridge: Cambridge University Press.
Der Appendix zu diesem Buch (2) ist im Internet erhältlich unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.
Darin finden sich IQ-Werte für alle Länder dieser Welt.


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Stichwörter:
Statistik, Fitnesstheorie, Hans-Josef Friedrich, HDI, Einwohnerzahl, Bevölkerung, IQ, Psychologie, Leistungspotenzial, Intelligenz

F = m hoch q

Fitnesstheorie F = m hoch q. Normalverteilung und Exponentialkurve

F = mq

Von der Fitnesstheorie von Hans-Josef Friedrich zur linear-exponentiellen Fitnesstheorie.   Teil 4

Ausgehend von der Fitness-Theorie von Hans-Josef Friedrich wird die linear-exponentielle Fitnesstheorie entwickelt. In der linear-exponentiellen Fitnesstheorie sind die Modelle, die Hans-Josef Friedrich unterscheidet, als Spezialfälle enthalten. In diesem Teil betrachten wir die Allgemeine Theorie nach Friedrich anhand von Beispielen.

Hier geht es zum → Anfang der Serie F = mq.

Beispiele zur Allgemeinen Fitnesstheorie (Fortsetzung)

  • Beträgt der Mittelwert 100, dann entspricht das Leistungspotenzial der Population genau der Zahl der Individuen.

Diese Tatsache ergibt sich unmittelbar aus der Definition des Qualitätsparameters q. Wenn q = M/100 ist, dann ergibt sich bei einem Mittelwert von 100: q = 100/100 = 1; und da ein Exponent von 1 die Basis m unverändert lässt, entspricht das Leistungspotenzial der Population genau der Anzahl der Individuen. Genau das ist der Grund, warum q so definiert ist, dass der Mittelwert durch 100 dividiert wird. Auf diese Weise bildet der Mittelwert der IQ-Skala die Maßheinheit. Das heißt:

  • Die Maßeinheit der Fitness oder des Leistungspotenzials beträgt 100 IQ-Punkte.
Exkurs: Speziell in Bezug auf die Intelligenz ist die Definition von q ausgesprochen sinnvoll. Intelligenztests werden üblicherweise auf eine IQ-Skala mit Mittelwert 100 und Standardabweichung 15 normiert. Bleibt man innerhalb einer bestimmten Population, dann ist das unproblematisch. Da sich jedoch Länder/Völker/Ethnien/Rassen im Intelligenzniveau dramatisch unterscheiden (siehe die Serie → Geographie der Intelligenz), muss für solche Vergleiche eine populationenübergreifende Skala verwendet werden. Zu diesem Zweck werden der Mittelwert und die Standardabweichung von England als Standard herangezogen; in Anlehnung an die Festlegung des Nullmeridians in Greenwich (einem Stadtteil von London) spricht man auch vom Greenwich-IQ.

Die meisten modernen Industrieländer (Mittel-, West- und Nordeuropa, USA, Kanada, Australien, Neuseeland) liegen nahe bei 100 (siehe → Geographie der Intelligenz. Teil 2). Durch die Definition q = M/100 bildet das durchschnittliche Intelligenzniveau der modernen Industrieländer die Maßeinheit der Fitness. Indem man die anderen Zeilen mit der Zeile MIQ = 100 vergleicht, erhält man in Tabelle 1.1 einen unmittelbaren Eindruck, wie eine Population mit einem durchschnittlichen Intelligenzniveau von 70, 80, 90, 110, 120 oder 130 bei einer der tabellierten Populationsgrößen im Vergleich zu modernen Industrienationen abschneiden würde.

In der nächsten Folge betrachten wir den Effekt der Masse und der Klasse etwas näher. Fortsetzung folgt.

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Literatur

[1] Hans-Josef Friedrich (2018). F=mq. Allgemeine und Spezielle Fitness-Theorie. Denkansätze / Rechenmodelle. Regensburg: S. Roderer.

[2] Hans-Josef Friedrich (2018). F=mq. Über die exponentielle Wirkung der Intelligenz / Qualität. Eine erweiterte Streitschrift. Regensburg: S. Roderer.

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Stichwörter:
Fitnesstheorie, Hans-Josef Friedrich, F = m hoch q, Statistik, Leistung, Leistungspotenzial, Quantität, Qualität, Intelligenz, Psychologie, Allgemeine Theorie, Globales Modell,

F = m hoch q

Fitnesstheorie F = m hoch q. Normalverteilung und Exponentialkurve

F = mq

Von der Fitnesstheorie von Hans-Josef Friedrich zur linear-exponentiellen Fitnesstheorie.   Teil 3

Ausgehend von der Fitness-Theorie von Hans-Josef Friedrich wird die linear-exponentielle Fitnesstheorie entwickelt. In der linear-exponentiellen Fitnesstheorie sind die Modelle, die Hans-Josef Friedrich unterscheidet, als Spezialfälle enthalten. In diesem Teil betrachten wir die Allgemeine Theorie nach Friedrich anhand von Beispielen.

Hier geht es zum → Anfang der Serie F = mq.

Beispiele zur Allgemeinen Fitnesstheorie

Die Allgemeine Fitnesstheorie nach Friedrich lautet F = mq mit q = M/100, woraus sich F = mM/100 ergibt.

Wie sich die exponentielle Verknüpfung von Masse und Klasse auf das Leistungspotenzial einer Population auswirkt, betrachten wir nun an einem Beispiel mit konkreten Zahlenwerten. Die Leistungsvariable X sei die Intelligenz, gemessen auf einer IQ-Skala. [A1]

Tabelle 1.1 zeigt in der linken Spalte die durchschnittlichen Intelligenzwerte MIQ verschiedener Populationen. Die zweite Spalte zeigt die zugeordneten q-Werte. Die anderen Spalten zeigen verschiedene Populationsgrößen m.

Tabelle 1.1: Allgemeine Fitnesstheorie. Leistungspotenzial der Population in Abhängigkeit von Masse und Qualität bezüglich IQ.
MIQ: Mittelwert des IQ in der Population
q: Qualitätsparameter (= MIQ/100)
m: Masse = Populationsgröße N
  Populationsgröße (Masse m)
MIQ q 1000 10000 100000 1000000 10000000 100000000
70 0,7 126 631 3162 15849 79433 398107
80 0,8 251 1585 10000 63096 398107 2511886
90 0,9 501 3981 31623 251189 1995262 15848932
100 1,0 1000 10000 100000 1000000 10000000 100000000
110 1,1 1995 25119 316228 3981072 50118723 630957344
120 1,2 3981 63096 1000000 15848932 251188643 3981071706
130 1,3 7943 158489 3162278 63095734 1258925412 25118864315

Zwei Dinge stechen unmittelbar ins Auge:

  • Das Leistungspotenzial der Population steigt zeilenweise von oben nach unten dramatisch an. Das ist der Effekt des durchschnittlichen Intelligenzniveaus, also der Qualität.
  • Das Leistungspotential der Population steigt spaltenweise von links nach rechts dramatisch an. Das ist der Effekt der Populationsgröße, also der Masse.

Auch ein Drittes sticht ins Auge:

  • Beträgt der Mittelwert 100, dann entspricht das Leistungspotenzial der Population genau der Zahl der Individuen.

Hier gibt es die Fortsetzung → F = mq   Teil 4.

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Anmerkungen

[A1] Wie schon betont, ist dies keine Einschränkung der Allgemeinheit, da jede x-beliebige Leistungsvariable in eine IQ-Skala transformiert werden kann. Die Intelligenz ist aber eine Variable, auf die sich die Fitnesstheorie möglicherweise fruchtbar anwenden lässt.

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Literatur

[1] Hans-Josef Friedrich (2018). F=mq. Allgemeine und Spezielle Fitness-Theorie. Denkansätze / Rechenmodelle. Regensburg: S. Roderer.

[2] Hans-Josef Friedrich (2018). F=mq. Über die exponentielle Wirkung der Intelligenz / Qualität. Eine erweiterte Streitschrift. Regensburg: S. Roderer.

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Stichwörter:
Fitnesstheorie, Hans-Josef Friedrich, F = m hoch q, Statistik, Leistung, Leistungspotenzial, Quantität, Qualität, Intelligenz, Psychologie, Allgemeine Theorie, Globales Modell,