Korruption und Intelligenz. Transparency International (14)

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.

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.

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ERGÄNZUNG: Mittlerweile wurde auch der CPI 2019 veröffentlicht. Die Korrelation zwischen dem CPI 2018 und dem CPI 2019 beträgt 0,9944. Das heißt: Die beiden Maße sind praktisch identisch. Was über den CPI 2018 gesagt wurde, gilt genauso für den CPI 2019; die minimalen Verschiebungen sind völlig unbedeutend.

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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.

Zum Schwellenmodell der formal-operativen Intelligenz gibt es nun auch einen Forschungsartikel, der im Juni 2021  in der Fachzeitschrift Mankind Quarterly erschienen ist. Der Artikel kann hier heruntergeladen werden → Non-Linearity of Intelligence Effects and the Threshold Model of Formal-Operative Intelligence
und hier gibt es eine deutsche Fassung dieses Artikels → Nicht-lineare Effekte der Intelligenz und das Schwellenmodell der formal-operativen Intelligenz

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

Hier gibt es einen Auszug, in dem das Schwellenmodell der formal-operativen Intelligenz dargestellt wird →
Intelligenz und Korruption. Auszug: Das Schwellenmodell der formal-operativen Intelligenz.

Hier gibt es einen Auszug, der sich auf den Korruptionsindex CPI bezieht →
Intelligenz und Korruption. Auszug: Der Korruptionswahrnehmungsindex 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) Henss, R. (2019). Intelligenz und Korruption. Auszug: Das Schwellenmodell der formal-operativen Intelligenz. DOI: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.25093.29925

(4) Henss, R. (2019). Intelligenz und Korruption. Vorwort des Buches. DOI: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.24254.43840

(5) Henss, R. (2020). Intelligenz und Korruption. Auszug: Der Korruptionswahrnehmungsindex CPI. DOI: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.19690.67521

(6) Henss, R. (2020). Intelligenz und Korruption. Materialien: Das Schwellenmodell der formal-operativen Intelligenz. DOI: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.33753.06243

(7) Henss, R. (2021). Nicht-lineare Effekte der Intelligenz und das Schwellenmodell der formal-operativen Intelligenz.    https://www.researchgate.net/publication/349732494_Nicht-lineare_Effekte_der_Intelligenz_und_das_Schwellenmodell_der_formal-operativen_Intelligenz

(8) Henss, R. (2021). Non-Linearity of Intelligence Effects and the Threshold Model of Formal-Operative Intelligence. Mankind Quarterly, 61, 854-871. https://www.researchgate.net/publication/352043834_Non-Linearity_of_Intelligence_Effects_and_the_Threshold_Model_of_Formal-Operative_Intelligence

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

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

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.

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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.

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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 (6)

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.

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.

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)

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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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)

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).

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.

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.

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

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.

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.

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

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.

***

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

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.

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

Aktualisierung: Hier gibt es eine Tabelle mit den nationalen IQ-Werten von 205 Ländern auf dem allerneuesten Stand der Forschung (Ende 2022) https://splitter1.wordpress.com/2023/03/15/welt-iq-welt-intelligenz-landerdaten/

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.

Abbildung 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.

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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

F = m^q

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 = m^q.

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

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Literatur

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

[2] Hans-Josef Friedrich (2018). F=m^q. 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

F = m^q

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 = m^q.

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 M_IQ = 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=m^q. Allgemeine und Spezielle Fitness-Theorie. Denkansätze / Rechenmodelle. Regensburg: S. Roderer.

[2] Hans-Josef Friedrich (2018). F=m^q. 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

F = m^q

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 = m^q.

Beispiele zur Allgemeinen Fitnesstheorie

Die Allgemeine Fitnesstheorie nach Friedrich lautet F = m^q mit q = M/100, woraus sich F = m^M/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 M_IQ 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.
M_IQ: Mittelwert des IQ in der Population
q: Qualitätsparameter (= M_IQ/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 = m^q   Teil 4.

***

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=m^q. Allgemeine und Spezielle Fitness-Theorie. Denkansätze / Rechenmodelle. Regensburg: S. Roderer.

[2] Hans-Josef Friedrich (2018). F=m^q. 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

F = m^q

Von der Fitnesstheorie von Hans-Josef Friedrich zur linear-exponentiellen Fitnesstheorie.   Teil 2

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.

Hier geht es zum → Anfang der Serie F = m^q.

Teilmodelle, Spezialfälle

8. Friedrich unterscheidet drei Modelle: Die Allgemeine, die Spezielle und die Gemischte Theorie. [1] [2]
9. Die drei Modelle sind Spezialfälle der linear-exponentiellen Fitnesstheorie.
10. Die linear-exponentielle Fitnesstheorie wäre letzen Endes auch nur ein Spezialfall einer Allgemeinen Fitnesstheorie, welche erst noch entwickelt werden müsste.

Die Allgemeine Theorie nach Hans-Josef Friedrich

11. Die Allgemeine Theorie nach Hans-Josef Friedrich lautet F = m^q.
12. Das charakteristische Merkmal der Allgemeinen Theorie besteht darin, dass die Population in ihrer Gesamtheit betrachtet und nicht nach Individuen oder Teilgruppen differenziert wird.
13. Da die Allgemeine Theorie sensu Friedrich ein Spezialfall der Fitnesstheorie ist, ist das Attribut „Allgemeine“ unangemessen. Ich schlage stattdessen die Bezeichnung Globale Theorie oder Globales Modell vor. Um die Verbindung mit Friedrichs Fitnesstheorie zu erhalten, werde ich jedoch den Begriff Allgemeine Theorie zunächst beibehalten und erst mit der Einführung der linear-exponentiellen Theorie die Bezeichnung Globale Theorie verwenden.
14. Friedrich betrachtet zumeist den Gegenstandsbereich Intelligenz [A1]. Die Leistungsvariable X ist der Intelligenzquotient IQ, der wie üblich auf einer IQ-Skala mit Mittelwert M = 100 und Standardabweichung s = 15 erfasst wird.
    Beipackzettel: Das großgeschriebene M darf nicht mit dem kleingeschriebenen m verwechselt werden, das die Masse bezeichnet.
15. Da jede x-beliebige Häufigkeitsverteilung in eine IQ-Skala transformiert werden kann, gelten unsere Betrachtungen auch für alle anderen Leistungsvariablen X.
16. Der Qualitätsparameter q ist in der Allgemeinen Theorie definiert als q = M/100, wobei M den Mittelwert der Leistungsvariablen X bezeichnet. [A2]
17. Die Allgemeine Theorie lautet somit:
    F = m^M/100 = m^M*0,01

In der Fortsetzung sehen wir an konkreten Beispielen, wie sich die exponentielle Verknüpfung von Masse und Klasse auswirkt.
Hier geht es zu → F=m^q Teil 3

***

Anmerkungen

[A1] Wie bereits angemerkt, ist die Fitnesstheorie auf sehr viele verschiedenen Leistungsbereiche anwendbar. In den Büchern von Friedrich finden sich zahlreiche Beispiele. Da die Fitnesstheorie im Intelligenzbereich besonders fruchtbar erscheint, werden wir uns auf die Intelligenz konzentrieren.

[A2] Die Entwicklung der Allgemeinen Theorie von Hans-Josef Friedrich erfolgte über verschiedene Stadien. Da dort unterschiedliche Gegenstandsbereiche betrachtet wurden, wurden für die Definition von q unterschiedliche Variablenbezeichnungen verwendet, zum Beispiel Z für Zuwanderer, gL für geistige Leistungsfähigkeit oder IQ für die Intelligenz. Dabei ist in allen Fällen der Populationsmittelwert gemeint. Mit der Verwendung des großgeschriebenen M wird ein ständiger Wechsel vermieden und die Notation entspricht dem allgemein Üblichen.

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Literatur

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

[2] Hans-Josef Friedrich (2018). F=m^q. 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

F = m^q

Von der Fitnesstheorie von Hans-Josef Friedrich zur linear-exponentiellen Fitnesstheorie.   Teil 1

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.

Dieser Beitrag ist eher eine Privatangelegenheit. Man kann ihn wohl nur verstehen, wenn man die Fitnesstheorie von Hans-Josef Friedrich [1] [2] kennt – und diese ist erst sehr wenigen bekannt.

Nachdem ich mich ein paar Tage mit der Fitnesstheorie beschäftigt habe, habe ich ein paar Anmerkungen, die ich hier notieren will.
Beipackzettelwarnhinweis: Ich kann nicht ausschließen, dass mir Fehler unterlaufen sind und dass die ein oder andere Aussage unsinnig ist.

 

Die Kernidee, die Parameter und die Grundformel

1. Das Wichtigste gleich vorneweg: Die Fitnesstheorie führt zu der Grundformel F = m^q.
2. Im Fokus der Fitnesstheorie steht das Leistungspotenzial von Populationen. Das Leistungspotenzial wird auch als Fitness bezeichnet und durch die Variable F repräsentiert.
3. Die Leistung kann sich auf sehr unterschiedliche Gegenstandsbereiche beziehen. Die Leistungsvariable, um die es bei einer konkreten Anwendung geht, bezeichnen wir als X.
4. Ausgangspunkt ist der banale Gedanke: Das Leistungspotenzial einer Population beruht
   (a) auf der Anzahl der Individuen – mehr Individuen können mehr leisten.
   (b) auf dem Leistungsvermögen der Individuen – je besser die Individuen desto besser für die Population.
   Mit anderen Worten: Das Leistungspotenzial ergibt sich aus der Quantität und der Qualität.
   Mit noch anderen Worten: Das Leistungspotenzial ergibt sich aus Masse und Klasse.
   Formal: Bezeichnen wir die Quantität (Masse) mit m und die Qualität (Klasse) mit q, dann gilt ganz allgemein:
   F = f(m,q) in Worten: F ist eine Funktion von m und q.
5. Der Parameter m (die Masse) ist unmittelbar gegeben und steht für die Anzahl der Individuen.
6. Der Parameter q (die Qualität) ist nicht unmittelbar gegeben. In Abhängigkeit von q ergeben sich unterschiedliche Fitnessmodelle. Die Konzeptualisierung von q spielt im Folgenden eine zentrale Rolle.
7. Der zentrale Grundgedanke der Fitnesstheorie von Friedrich lautet: Masse und Klasse sind exponentiell miteinander verknüpft und zwar in dieser Weise:
   F = m^q

Hier gibt es die Fortsetzung → F = m^q   Teil 2

***

Literatur

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

[2] Hans-Josef Friedrich (2018). F=m^q. 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

Eine Anmerkung zur Fitness-Theorie von Hans-Josef Friedrich

Fitnesstheorie F = m hoch q. Normalverteilung und Exponentialkurve

Die Potenzfunktion ist nicht-additiv. Modellbeispiel Migration.

Die Fitness-Theorie von Hans-Josef Friedrich beruht auf einer Potenzfunktion. An einem Beispiel, das eine Migration modelliert, wird die Nicht-Additivität der Potenzfunktion demonstriert.

Dieser Beitrag ist eher eine Privatangelegenheit. Man kann ihn nur verstehen, wenn man die Fitness-Theorie von Hans-Josef Friedrich kennt – und diese ist nur sehr wenigen bekannt.

Vorgestern lag in meinem Briefkasten das Buch „F=m^q. Allgemeine und Spezielle Fitness-Theorie“ [1], das mir der Autor freundlicherweise zugesandt hat. Ich habe das Buch mit großem Interesse gelesen. Obwohl ich zahlreiche kritische Anmerkungen habe, finde ich die Grundthese hochinteressant.

Ich habe mich auch gleich mal darangemacht, ein bisschen mit dem Modell herumzuspielen. Unter anderem habe ich folgende Situation modelliert:

Das Musterland D hat 80 Millionen Einwohner, die Intelligenz ist normalverteilt, der Durchschnitts-IQ beträgt 100, die Standardabweichung 15.
In dieses Land kommen 2 Millionen Zuwanderer; die Intelligenz ist auch in dieser Gruppe normalverteilt (sehr unrealistische Annahme), der Durchschnitts-IQ beträgt 90, die Standardabweichung 13.
Nach der Speziellen Fitness-Theorie von Hans-Josef Friedrich ergibt sich bei ganzzahligen Intelligenzklassen von 0 bis 200 eine Gesamtleistung gL von 473.573.417 Einheiten für die Population der Einheimischen und 1.650.967 für die Zuwanderer. Die Summe ergibt eine Gesamtleistung gL von 475.224.383.

Der Punkt, auf den es mir ankommt, ist folgender: Fasst man die Gesamtpopulation von nunmehr 82 Millionen zusammen, dann ergibt sich eine Gesamtleistung gL von 476.621.533. Die Gesamtleistung der Gesamtpopulation ist um sage und schreibe 1.397.150 Einheiten größer als die Summe der beiden Einzelgruppen. Das heißt:

• Die Potenzfunktion ist – wie nicht anders zu erwarten – nicht-additiv und der Zugewinn für die neue Gesamtpopulation ist sehr viel größer als das Leistungspotenzial der Zuwanderer für sich alleine genommen.

Letzteres ist in der Tat ein bemerkenswertes Ergebnis, das mir nicht a priori klar war.

Es wäre jedoch unangebracht, dies als „Segen“ der Zuwanderung zu interpretieren.

Es ist selbstverständlich, dass durch 2 Millionen zusätzliche Menschen die Gesamtleistung der Population steigt. Relevant ist der folgende Vergleich.

Hätte sich die Population von D aus eigener Kraft auf 82 Millionen vermehrt oder wäre die Zuwanderung aus einer Population mit gleichem Intelligenzniveau (Mittelwert 100, Standardabweichung 15) erfolgt, dann hätte die Gesamtgruppe ein Leistungspotenzial von 488.270.756 Einheiten erreicht. In diesem Fall hätte der Zugewinn insgesamt 14.697.339 betragen.
Die Minderleistung der unintelligenteren Zuwanderer beträgt also 11.649.223. Oder anders ausgedrückt:

• Die unintelligenteren Zuwanderer erbringen nur 26,2 Prozent dessen, was durch einen Zuwachs aus einer gleichintelligenten Gruppe erbracht würde.

Denkt man bei unserem Rechenbeispiel an das „Musterland“ Deutschland und seine (mehr als) 2 Millionen Merkelmigranten (deren mittleres Intelligenzniveau mit großer Wahrscheinlichkeit unter 90 liegt), dann wird deutlich, welch faules Ei mit den Goldstücken ins Netz gelegt wurde.

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Literatur:
Hans-Josef Friedrich (2018). F=m^q. Allgemeine und Spezielle Fitness-Theorie. Denkansätze / Rechenmodelle. Regensburg: S. Roderer.

Hier gibt es eine → Leseprobe Hans-Josef Friedrich(2018). F=m^q. Allgemeine und Spezielle Fitness-Theorie. Denkansätze / Rechenmodelle.

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Stichwörter:
Intelligenz, Intelligenzforschung, Fitness-Theorie, Hans-Josef Friedrich, Migration, Migranten, Potenzfunktion, Merkelmigranten, Statistik

Geographie der Intelligenz – Teil 3

Geographie der Intelligenz

Teil 3: Die Zweite Liga. IQ 95, IQ 90

Die Intelligenzunterschiede zwischen den Ländern dieser Welt sind gigantisch. In der Zweiten Liga finden sich im oberen Bereich (IQ 95) neben Israel und Vietnam ausschließlich europäische Länder, überwiegend aus Süd- und Osteuropa. Im unteren Bereich (IQ 90) finden sich 9 asiatische, 6 europäische und 5 lateinamerikanische Länder sowie die pazifischen Cook-Inseln und Tunesien als einziges afrikanisches Land.

Im → Teil 1 haben wir auf der Grundlage von Rindermann (2018) [1],[A1] die extrem ungleiche Verteilung der Intelligenz über die Länder dieser Welt mit Hilfe der IQ-Ampel veranschaulicht.

Im → Teil 2 haben wir die Weltspitze betrachtet. Hierzu gehören die Länder mit einem Nationalen IQ von 100 und darüber [A2].

Nun betrachten wir die Länder im Intelligenzbereich IQ 95 bis IQ 90, gewissermaßen die Zweite Liga der Weltintelligenz.

Abbildung 3.1 zeigt die Intelligenzampel für die Mittelwerte 95 (oben) und 90 (unten).

Abbildung 3.1: IQ-Ampel. Das Intelligenzniveau der Zweiten Liga. IQ 95 und IQ 90.

Bevor wir den Blick auf die einzelnen Länder werfen, ist eine methodische Anmerkung angebracht:
Die IQ-Ampel beruht auf der Standard-IQ-Skala mit Mittelwert 100, die für Mittel-, West- und Nordeuropa charakteristisch ist. Beim Mittelwert 100 ist die Verteilung der Stufen symmetrisch; der Anteil der Intelligenten ist genauso groß wie der Anteil der Unintelligenten.
Bei IQ-Werten unter 100 verschiebt sich die IQ-Ampel in den roten Bereich, es gibt also mehr Unintelligente als Intelligente.
Wie Abbildung 3.1 zeigt, ist die Verschiebung bereits bei einem IQ von 90 so groß, dass die Hälfte der Bevölkerung (sehr) unintelligent ist. Bei noch kleineren Werten nimmt die „Rotverschiebung“ dramatisch zu.
Man sollte im Folgenden stets im Auge behalten, dass die Kategorien der IQ-Ampel den Intelligenzstandard der westlichen Welt repräsentieren.

IQ 95

Im Bereich IQ 95, also unmittelbar unter der Weltspitze, finden sich die Länder Kroatien, Irland, Lettland, Luxemburg, Polen, Russland, Slowenien, Weißrussland, Spanien, Israel, Griechenland, Litauen, Portugal, Vietnam, Andorra, Malta, Bulgarien, Zypern, Ukraine.
Hier ist die IQ-Ampel leicht in den roten Bereich verschoben: 2 Prozent sehr intelligent; 13 Prozent intelligent; 47 Prozent durchschnittlich; 28 Prozent unintelligent; 9 Prozent sehr unintelligent. Der Anteil der Unintelligenten ist mehr als doppelt so groß wie der Anteil der Intelligenten; fast die Hälfte (47 Prozent) zeigt eine durchschnittliche Intelligenz.

IQ 90

Im Bereich IQ 90 finden sich Bosnien, Tunesien, Mongolei, Tibet, Rumänien, Serbien, Uruguay, Armenien, Kasachstan, Malaysia, Moldawien, Bermudas, Chile, Thailand, Vereinigte Arabische Emirate, Trinidad Tobago, Surinam, Aserbaidschan, Laos, Grönland, Montenegro, Cookinseln.
In dieser Gruppe zeigt die IQ-Ampel zur Hälfte Rot. Die Hälfte der Bevölkerung dieser Länder ist unintelligent (34 Prozent) oder sehr unintelligent (16 Prozent). 41 Prozent sind durchschnittlich. Nur 8 Prozent sind intelligent und nur 1 Prozent ist sehr intelligent.

Die geographische Verteilung der Zweiten Liga zeigt folgendes Bild:

• Im Bereich IQ 95 finden sich neben den beiden asiatischen Ländern Israel und Vietnam ausschließlich europäische Länder, und zwar vor allem aus Süd- und Osteuropa.
• Lediglich fünf islamische Länder schaffen es in die Zweite Liga und dort lediglich in den Bereich IQ 90, in dem die Hälfte der Bevölkerung zu den (sehr) Unintelligenten gehört.
• Für Lateinamerika gilt dasselbe wie für die islamischen Länder: Nur fünf Länder schaffen es in die Zweite Liga und dort lediglich in den Bereich IQ 90.
• Afrika ist mit einem einzigen Land vertreten, nämlich Tunesien.
• Die Cookinseln sind der einzige Vertreter der pazifischen Inselwelt.

Da IQ 90 der Scheidepunkt ist, an dem die Hälfte der Bevölkerung (sehr) unintelligent ist, folgt:

• In fast allen Ländern Europas sind die Unintelligenten (deutlich) in der Minderheit.
• Asien stellt zwar die absolute Weltspitze sowie einige Länder in der Zweiten Liga, aber in den meisten asiatischen Ländern sind die Unintelligenten in der Mehrheit.
• In Lateinamerika und in der islamischen Welt erreicht nur eine Handvoll Länder die Zweite Liga (untere Stufe). In den allermeisten lateinamerikanischen und islamischen Ländern ist die Mehrheit der Bevölkerung (sehr) unintelligent.
• Mit einer einzigen Ausnahme – Tunesien – schafft es Afrika noch nicht einmal in die Zweite Liga – das heißt: auf dem afrikanischen Kontinent ist (weit) mehr als die Hälfte der Bevölkerung (sehr) unintelligent.

In der nächsten Folge betrachten wir die Bereiche IQ 85 und IQ 80.

Hier gibt es die Fortsetzung → Geographie der Intelligenz. Teil 4: Das Mittelfeld. IQ 85, IQ 80.

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Literatur

(1) Rindermann, H. (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. Cambridge: Cambridge University Press.

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Anmerkungen

[A1] Der Appendix zu Rindermanns Buch (1) ist im Internet erhältlich unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf.
Unsere Datengrundlage ist der Index CA totc in Table A.2: Corrected cognitive ability measures including estimates, Seite 18ff. CA totc steht für Cognitive Ability, korrigiert; wir bezeichnen diesen Index als IQ.

[A2] Die Länder werden durch Rundung in 5er-Stufen zusammengefasst. Zum Beispiel umfasst der Bereich IQ 100 das rechtsoffene Intervall [97,5 bis 102,5[. Siehe auch die → Anmerkung in Teil 2.

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Stichwörter:
Intelligenz, IQ, IQ-Ampel, Normalverteilung, Geographie, Intelligenzforschung, Cognitive Ability, Kognitive Kompetenz, IQ-Skala, Europa, Asien, Afrika, Lateinamerika, Islamische Länder

Die IQ-Ampel – Teil 3

Die IQ-Ampel

Teil 3: Effekte von unterschiedlichen Mittelwerten und Standardabweichungen

Die IQ-Ampel unterteilt die IQ-Skala in fünf Stufen. IQ > 125: sehr intelligent; IQ 110 bis 125: intelligent; IQ 90 bis 110: durchschnittlich; IQ 75 bis 90: unintelligent; IQ < 75 sehr unintelligent. Es wird gezeigt, wie sich unterschiedliche Mittelwerte und Standardabweichungen auf die prozentualen Anteile dieser Stufen auswirken.

Im → Teil 1 haben wir die IQ-Ampel vorgestellt, die die kontinuierliche IQ-Skala in fünf Stufen unterteilt. Abbildung 3.1 zeigt die IQ-Ampel für die Standard-IQ-Skala mit Mittelwert 100 und Standardabweichung 15.

Abbildung 3.1: IQ-Ampel. Normalverteilung mit Mittelwert 100 und Standardabweichung 15 und fünfstufigem Kategoriensystem.

Im → Teil 2 haben wir in → Tabelle 2.1 dargestellt, wie sich unterschiedliche Populationsmittelwerte auf die prozentualen Anteile auswirken, die auf die fünf Stufen der IQ-Ampel entfallen.

In Tabelle 2.1 wurden die Prozentwerte bis zur zweiten Nachkommastelle angegeben. Diese Werte ergeben sich bei einer perfekten Normalverteilung. Die Normalverteilung ist eine theoretische Verteilung. In der Realität sind Variablen niemals exakt normalverteilt; die Normalverteilung kann allenfalls eine mehr oder weniger gute Annäherung an die empirische Verteilung sein [A1]. Da zudem IQ-Messungen nur recht grob sind, täuscht die Angabe von zwei Nachkommastellen eine Präzision vor, die weit über die empirische Präzision hinausgeht. In Tabelle 3.1 sind die Werte aus Tabelle 2.1 auf ganzzahlige Prozentwerte gerundet. Diese sind für praktische Zwecke voll ausreichend [A2].

Tabelle 3.1: Prozentualer Anteil der IQ-Kategorien für unterschiedliche Populationsmittelwerte (M) bei einer Normalverteilung mit Standardabweichung 15. Gerundet auf ganze Zahlen.

M	< 75 sehr un-intelligent	75 – 90 unintel-ligent	90 – 110 durch-schnittlich	110-125  intelligent	> 125 sehr in-telligent
110	1	8	41	34	16
105	2	14	47	28	9
100	5	20	50	20	5
95	9	28	47	14	2
90	16	34	41	8	1
85	25	38	32	4	0
80	37	38	23	2	0
75	50	34	15	1	0
70	63	28	9	0	0

Nachdem wir mit Tabelle 3.1 den Unterschied zwischen theoretischer und empirischer Verteilung und die relativ grobe IQ-Messung ins Bewusstsein gerufen haben, werden wir im Folgenden weiterhin mit theoretisch abgeleiteten Werten arbeiten und Nachkommastellen berücksichtigen, die über die empirische Messgenauigkeit hinausgehen. Die folgenden Tabellen sollen als Nachschlagewerk dienen; bei der Verwendung sollten die Werte an das Messniveau der konkret vorliegenden Fragestellung angepasst werden.

Tabelle 3.2 gibt für unterschiedliche Populationsmittelwerte (M) an, wie viel Prozent der Fälle bei einer Normalverteilung mit Standardabweichung 15 unterhalb der IQ-Werte 75, 90, 100, 110 und 125 liegen. Zusätzlich zu den Grenzen, die die Stufen der IQ-Ampel voneinander trennen, ist der Mittelwert der Standard-IQ-Skala, also der Wert 100, berücksichtigt.

Tabelle 3.2: Prozentualer Anteil, der unterhalb eines bestimmten IQ-Wertes liegt für verschiedene Populationsmittelwerte (M) bei einer Normalverteilung mit Standardabweichung 15.

M	< 75	< 90	< 100	< 110	< 125
110	0,98	9,12	25,25	50	84,13
105	2,28	15,87	36,94	63,06	90,88
100	4,78	25,25	50	74,75	95,22
95	9,12	36,94	63,06	84,13	97,72
90	15,87	50	74,75	90,88	99,02
85	25,25	63,06	84,13	95,23	99,63
80	36,94	74,75	90,88	97,72	99,86
75	50	84,13	95,22	99,01	99,95
70	63,06	90,88	97,72	99,62	99,99

Bislang haben wir lediglich Effekte des Mittelwerts berücksichtigt. Eine Normalverteilung ist jedoch auch definiert durch die Standardabweichung definiert. Tabelle 3.3 zeigt, wie sich unterschiedliche Standardabweichungen auf eine Normalverteilung mit dem Mittelwert 100 auswirken.

Tabelle 3.3: Prozentualer Anteil der IQ-Kategorien für verschiedene Standardabweichungen (s) bei einer Normalverteilung mit Mittelwert 100.

s	< 75 sehr un-intelligent	75 – 90 unintel-ligent	90 – 110 durch-schnittlich	110-125  intelligent	> 125 sehr in-telligent
18	8,24	20,68	42,15	20,68	8,24
17	7,07	20,75	44,36	20,75	7,07
16	5,91	20,69	46,80	20,69	5,91
15,36	5,18	20,57	48,50	20,57	5,18
15	4,78	20,47	49,50	20,47	4,78
14,64	4,39	20,34	50,54	20,34	4,39
14	3,71	20,05	52,49	20,05	3,71
13	2,72	19,36	55,82	19,36	2,72
12	1,86	18,37	59,53	18,37	1,86
10	0,62	15,24	68,27	15,24	0,62

Tabelle 3.3 verdeutlicht das allgemeine Prinzip: Je größer die Standardabweichung, desto mehr Fälle wandern von der Mitte in den oberen und den unteren Bereich; je kleiner die Standardabweichung, desto mehr Fälle konzentrieren sich in der Mitte und die Enden werden ausgedünnt. Für die hier ausgewählten Standardabweichungen sind die Effekte aber wesentlich kleiner als die Auswirkungen der Mittelwertsunterschiede in Tabelle 3.1.

Die Mittelwerte, die in Tabelle 3.1 berücksichtigt werden, weisen eine außerordentlich breite Spanne auf. Im weltweiten Vergleich finden sich jedoch Länder und Gruppen, die diese Mittelwerte aufweisen [A3]. Die Mittelwertseffekte bilden also reale Unterschiede ab.

Im Gegensatz zu den Mittelwerten, welche gigantische Unterschiede zwischen verschiedenen Ländern und Völkern aufweisen, sind die Unterschiede in der Variationsbreite, also der Varianz oder der Standardabweichung, zwischen verschiedenen Ländern und Völkern nur sehr klein [A4].

Leider werden oftmals nur Mittelwerte, aber keine Standardabweichungen angegeben. Oftmals wird zum Beispiel bei Ländervergleichen eine Standardabweichung von 15 unterstellt, ohne detaillierte Angaben für die einzelnen Länder. Die meisten Länder weisen zwar recht ähnliche Streuungen auf, aber gelegentlich kann es doch große Unterschiede geben. So ergaben sich zum Beispiel für die 72 Länder, die an PISA 2015 teilnahmen, folgende Minimal- und Maximalwerte: Lesen 11,0 / 18,5; Mathematik 10,2 / 16,5; Naturwissenschaften 9,8 / 17,7. Minimum und Maximum sind jedoch nicht repräsentativ; die meisten Länder weisen, wie gesagt, recht ähnliche Streuungen auf.

In Tabelle 3.3 sind mit 14,64 und 15,36 zwei krumme Standardabweichungen aufgeführt. Dahinter steht folgender Gedanke: Beim Vergleich zweier Stichproben oder Populationen wird gelegentlich der Varianzquotient (größere Varianz dividiert durch kleinere Varianz) berechnet. Nach einer groben Faustregel werden Varianzunterschiede erst dann als relevant angesehen, wenn die größere Varianz um mindestens 10 Prozent größer ist als die kleinere, mit anderen Worten: wenn der Varianzquotient mindestens 1,1 beträgt [A5]. Die Standardabweichung 14,64 entspricht einer Varianz von 214,3; die Standardabweichung 15,36 entspricht einer Varianz von 235,9; daraus ergibt sich ein Varianzquotient von 1,1. Tabelle 3.3 zeigt, wie sich bei diesen Werten die prozentualen Anteile in der IQ-Ampel verschieben.

*

Literatur

(1) Lynn, R. (2011). The Chosen People: A Study of Jewish Intelligence and Achievement. eBook Amazon Kindle.

*

Anmerkungen

[A1] In Deutschland zum Beispiel werden die realen Verhältnisse immer stärker von einer Normalverteilung abweichen. Durch die massive Zuwanderung aus Niedrig- und Niedrigstintelligenzländern und die hohe Fortpflanzungsrate der Migranten wird der untere Intelligenzbereich stetig aufgebläht, während der obere Bereich durch die niedrige Fortpflanzungsrate der Einheimischen stetig ausgedünnt wird. Aufgrund der politisch gewollten Masseninvasion von Unintelligenten wird sich die IQ-Verteilung in wenigen Jahrzehnten markant von einer Normalverteilung unterscheiden. Der Populationsmittelwert wird um mehrere Punkte sinken und die Standardabweichung wird sich vergrößern.

[A2] Selbstverständlich beziehen sich auch die gerundeten Prozentwerte auf die theoretische Normalverteilung; und je nachdem, wie stark die (unbekannte) empirische Verteilung in der Population von der mathematisch definierten Normalverteilung abweicht, können sich mehr oder weniger große Fehler ergeben.

[A3] Der Wert 110 wird in keinem Land erreicht; aber die Gruppe der aschkenasischen Juden soll diesen Mittelwert aufweisen [1]. Am unteren Ende gibt es sogar Länder, deren Nationaler IQ bei 60 liegt, also deutlich unter den in Tabelle 3.1 und 3.2 berücksichtigten Mittelwerten.

[A4] Achtung! Die Aussage „Zwischen Ländern und Völkern sind die Unterschiede in der Variationsbreite nur sehr klein“ bezieht sich auf den Vergleich zwischen verschiedenen Ländern. Innerhalb der Länder gibt es jedoch gigantische Unterschiede zwischen den Individuen.

[A5] Dieses Thema haben wir zum Beispiel bei der Frage nach → Geschlechtsunterschieden in der Intelligenz diskutiert. Dabei haben wir gesehen, dass bereits recht „kleine“ Varianzunterschiede sehr große Unterschiede in den Extremen bewirken können. Dieser entscheidende Punkt wird bei den meist hysterischen Diskussionen um die übergroße Dominanz der Männer im mathematisch-technischen Bereich aus Unkenntnis übersehen oder bewusst unter den Teppich gekehrt.

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Stichwörter:
Intelligenz, IQ, IQ-Ampel, Normalverteilung, Intelligenz-Ampel, Psychologie, Mittelwert, Standardabweichung, IQ-Skala

Die IQ-Ampel – Teil 2

Die IQ-Ampel

Teil 2: Der Effekt von Mittelwertsunterschieden

Die IQ-Ampel unterteilt die IQ-Skala in fünf Stufen. IQ > 125: sehr intelligent; IQ 110 bis 125: intelligent; IQ 90 bis 110: durchschnittlich; IQ 75 bis 90: unintelligent; IQ < 75 sehr unintelligent. Die prozentualen Anteile dieser Stufen werden für verschiedene Populationsmittelwerte tabellarisch dargestellt.

Im → Teil 1 haben ein gängiges Kategoriensystem vorgestellt, das die kontinuierliche Verteilung der Intelligenzwerte in fünf Kategorien unterteilt, und dieses einfache Kategoriensystem durch die IQ-Ampel veranschaulicht, die in Abbildung 2.1 dargestellt ist (entspricht Abbildung 1.2 in Teil 1).

Abbildung 2.1: IQ-Ampel. Normalverteilung mit Mittelwert 100 und Standardabweichung 15 und fünfstufigem Kategoriensystem.

Abbildung 2.1 zeigt die IQ-Ampel für die Standard-IQ-Skala, die durch einen Mittelwert von 100 und eine Standardabweichung von 15 definiert ist. Diese Parameter sind – mehr oder weniger – typisch für das Intelligenzniveau einheimischer Mittel-, Nord- und Westeuropäer [A1].

Weltweit betrachtet ist das Intelligenzniveau in den verschiedenen Ländern außerordentlich unterschiedlich. In einigen wenigen Ländern liegt der Nationale IQ über 100; in den meisten Länder liegt er deutlich, in zahlreichen Ländern sogar sehr deutlich darunter.

Tabelle 2.1 zeigt, wie sich die prozentualen Anteile der Kategorien sehr intelligent, intelligent, durchschnittlich, unintelligent und sehr unintelligent in Abhängigkeit vom Populationsmittelwert verändern. Die Mittelwerte (M) sind in Fünferschritten absteigend von 110 bis 70 gelistet [A2].

Tabelle 2.1: Prozentualer Anteil der IQ-Kategorien für unterschiedliche Populationsmittelwerte (M) bei einer Normalverteilung mit Standardabweichung 15.

M	< 75 sehr un-intelligent	75 – 90 unintel-ligent	90 – 110 durch-schnittlich	110-125  intelligent	> 125 sehr in-telligent
110	0,98	8,14	40,88	34,13	15,87
105	2,28	13,59	47,19	27,82	9,12
100	4,78	20,47	49,50	20,47	4,78
95	9,12	27,82	47,19	13,59	2,28
90	15,87	34,13	40,88	8,14	0,98
85	25,25	37,81	32,17	4,40	0,38
80	36,94	37,81	22,97	2,14	0,13
75	50,00	34,13	14,88	0,94	0,04
70	63,06	27,82	8,74	0,37	0,01

Tabelle 2.1 macht deutlich, dass die Unterschiede in Abhängigkeit vom Populationsmittelwert gigantisch sein können. In einer Population mit Mittelwert 110 ist die Hälfte intelligent oder sehr intelligent; unintelligent sind lediglich 8 und sehr unintelligent ist gerade mal 1 Prozent.
In einer Population mit Mittelwert 70 gibt es fast gar keine intelligenten Menschen, fast zwei Drittel sind sehr unintelligent, weitere 28 Prozent sind unintelligent.

Wie gigantisch die Intelligenzunterschiede sein können, wird durch Abbildung 2.2 veranschaulicht. Diese zeigt die IQ-Ampel für den Mittelwert 105 (typisch für Nordostasien) und 75 (typisch für Schwarzafrika).

Abbildung 2.2: IQ-Ampel. Oben: Mittelwert = 105 (Nordostasien); unten: Mittelwert = 75 (Schwarzafrika).

Abbildung 2.2 spricht für sich: Die gigantischen Unterschiede springen sofort ins Auge. Da ein Mittelwert von 105 (obere Verteilung) typisch ist für Nordostasien und ein Mittelwert von 75 (untere Verteilung) weite Teile Schwarzafrikas charakterisiert, zeigt Abbildung 2.2, wie extrem unterschiedlich die Intelligenz weltweit verteilt ist. Dieses Thema werden wir in einer eigenen Serie ausführlich behandeln; siehe → Geographie der Intelligenz.

Der aktuelle Beitrag soll lediglich die IQ-Ampel vorstellen und – gewissermaßen als Nachschlagewerk – ein paar allgemeine Daten tabellarisch bereitstellen. Diese Arbeit wird in der nächsten Folge weitergeführt.

Hier gibt es die Fortsetzung → Die IQ-Ampel. Teil 3: Effekte von unterschiedlichen Mittelwerten und Standardabweichungen.

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Literatur

(1) Lynn, R. (2011). The Chosen People: A Study of Jewish Intelligence and Achievement. eBook Amazon Kindle.

(2) Heiner Rindermann (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. Cambridge: Cambridge University Press.
Der Appendix zu dem 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] Ein Mittelwert von 100 ist zwar mehr oder weniger typisch für die einheimischen Mittel-, Nord- und Westeuropäer, aber aufgrund der massiven Migration aus Niedrig- und Niedrigstintelligenzländern sinkt der Nationale IQ in diesen Ländern.

[A2] Die weltweit höchsten Intelligenzwerte werden für die aschkenasischen Juden berichtet, deren IQ etwa bei 110 liegen soll [1]. IQ-Werte um die 70 sind charakteristisch für weite Teile Schwarzafrikas [2].

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Stichwörter:
Intelligenz, IQ, IQ-Ampel, Normalverteilung, Intelligenz-Ampel, Psychologie, Mittelwert, Standardabweichung, IQ-Skala

Die IQ-Ampel – Teil 1

Die IQ-Ampel

Teil 1: Intelligenzstufen in Analogie zu Schulnoten

Ein gebräuchliches Kategoriensystem teilt die kontinuierlichen IQ-Werte in fünf Stufen ein. IQ > 125: sehr intelligent; IQ 110 bis 125: intelligent; IQ 90 bis 110: durchschnittlich; IQ 75 bis 90: unintelligent; IQ < 75 sehr unintelligent. Diese Klassifikation wird durch die IQ-Ampel veranschaulicht, die als farblich markierte Normalverteilung dargestellt wird.

Intelligenz ist eine Variable, die nicht direkt beobachtbar ist, aber mit Hilfe von Intelligenztests gemessen werden kann [A1]. Die Intelligenzmessung erfolgt typischerweise mit Intelligenztests. Die Leistung, die in einem Intelligenztest erzielt wird, bezeichnet man als IQ [A2].

Bei der Konstruktion von Intelligenztests werden anhand einer sehr großen repräsentativen Stichprobe die IQ-Werte so normiert, dass die Werte in der Population normalverteilt sind [A3].

Eine Normalverteilung ist vollständig definiert durch ihren Mittelwert und ihre Standardabweichung. Die Standard-IQ-Skala hat einen Mittelwert von 100 und eine Standardabweichung von 15 [A4]. Diese wird durch Abbildung 1.1 veranschaulicht.

Abbildung 1.1: IQ-Skala, Normalverteilung mit Mittelwert 100 und Standardabweichung 15.

In Abbildung 1.1 ist die Verteilung in Anlehnung an eine Ampel farblich variiert. Rot kennzeichnet niedrige, Gelb durchschnittliche und Grün hohe IQ-Werte. Die farblichen Übergänge sind – so gut wie es das Graphikprogramm nun mal zulässt – nicht abrupt, sondern kontinuierlich. Dies veranschaulicht, dass die IQ-Werte in einer Population kontinuierlich verteilt sind und dass es im Prinzip unendlich viele Feinabstufungen gibt und dass die Übergänge von „unintelligent“ zu „durchschnittlich“ zu „intelligent“ fließend sind.

Da der menschliche Verstand nicht sonderlich gut mit kontinuierlichen Variablen umgehen kann, werden in vielen Bereichen kontinuierliche Variablen in eine kleine, übersichtliche Zahl von Kategorien unterteilt [A5].

In Analogie zu Schulnoten unterteilt eine gängige Klassifikation den kontinuierlichen IQ-Bereich in fünf Stufen:

• IQ > 125: sehr intelligent
• IQ 110 bis 125: intelligent
• IQ 90 bis 110: durchschnittlich
• IQ 75 bis 90: unintelligent
• IQ < 75: sehr unintelligent

Diese Klassifikation ist in Abbildung 1.2 mit den Ampel-Farben Rot, Gelb und Grün dargestellt. Wir bezeichnen diese Darstellung als IQ-Ampel.

Abbildung 1.2: IQ-Ampel. Normalverteilung mit Mittelwert 100 und Standardabweichung 15 und fünfstufigem Kategoriensystem.

Es versteht sich von selbst – und der Vergleich von Abbildung 1.1 mit Abbildung 1.2 macht dies deutlich -, dass es an den Kategoriengrenzen 75, 90, 110 und 125 keinerlei qualitative Veränderungen gibt [A6].

Die Kategoriengrenzen sind zwar willkürlich gewählt, aber dennoch steht hinter diesem Kategoriensystem eine sinnvolle Überlegung: Auf der Standard-IQ-Skala mit Mittelwert 100 und Standardabweichung 15 fallen rund 50 Prozent der Fälle in die Kategorie „durchschnittlich“, jeweils rund 20 Prozent entfallen auf die Kategorien „intelligent“ bzw. „unintelligent“ und jeweils rund 5 Prozent entfallen auf die Kategorien „sehr intelligent“ bzw. „sehr unintelligent“, also:

• sehr intelligent: 5 Prozent
• intelligent: 20 Prozent
• durchschnittlich: 50 Prozent
• unintelligent: 20 Prozent
• sehr unintelligent: 5 Prozent

Diese (gerundeten) Prozentzahlen gelten, wie gesagt, für die Standard-IQ-Skala mit Mittelwert 100 und Standardabweichung 15.

In diesem Blog beschäftigen wir uns häufig mit Populationen, die andere Parameter aufweisen (in aller Regel: Populationen, deren Mittelwert von 100 abweicht). In diesen Populationen fällt die prozentuale Aufteilung auf die fünf Kategorien selbstverständlich anders aus. In der nächsten Folge werden wir zeigen, wie sich die Relationen mit Veränderung der Populationsmittelwerte verschieben.

Hier gibt es die Forsetzung → Die IQ-Ampel. Teil 2: Der Effekt von Mittelwertsunterschieden.

Hinweis: In der Serie → Die Geographie der Intelligenz betrachten wir mit Hilfe der IQ-Ampel die Verteilung der IQ-Werte über die verschiedenen Länder dieser Welt.

*

Anmerkungen

[A1] Mit der Intelligenz verhält es sich nicht anders als zum Beispiel mit allen anderen theoretischen Konzepten. Nehmen wir zum Beispiel die Temperatur: Auch die Temperatur ist nicht direkt beobachtbar, aber man kann sie zum Beispiel mit einem Thermometer messen.

[A2] Der IQ einer Person ist nicht identisch mit ihrer Intelligenz, sondern lediglich ein Indikator.

[A3] Da sich die Leistung in Intelligenztests mit dem Alter systematisch ändert, erfolgt die Normierung jeweils nur innerhalb von bestimmten Altersgruppen. Der IQ gibt daher Aufschluss über die Leistung einer Person in Relation zu ihrer Altersgruppe. Mit der Altersnormierung erhalten zum Beispiel ein 50-Jähriger und ein 25-Jähriger, die exakt dieselbe Leistung in einem Intelligenztest zeigen, unterschiedliche IQ-Werte.

[A4] Die Parameter 100 und 15 beziehen sich strenggenommen auf England und die Standard-IQ-Skala wird in Anlehnung an die Festlegung des Null-Meridians bei Greenwich auch als Greenwich-IQ-bezeichnet. Ein Mittelwert von (rund) 100 und eine Standardabweichung von (rund) 15 ist charakteristisch für die meisten mittel-, west- und nordeuropäischen Länder. Ostasiatische Länder erreichen höhere, der Rest der Welt erreicht niedrigere, zum Teil sehr, sehr viel niedrigere Werte. Die Verteilung der IQ-Werte auf die Länder dieser Welt wird in einer eigenen Serie mit Hilfe der IQ-Ampel ausführlich dargestellt, siehe → Die Geographie der Intelligenz

[A5] Man denke zum Beispiel an die Ampel-Kennzeichnung für Energieeffizienzklassen für elektrische Geräte, Handelsklassen für Nahrungsmittel, die Jahreszeiten (Frühling, Sommer, Herbst, Winter), Tageszeiten (Morgen, Mittag, Nachmittag, Abend, Nacht), Lebensphasen (Säuglingsalter, Kindheit, Jugend, Erwachsenenalter, Alter, Hohes Alter), Windstärken, die beliebten Sterne-Bewertungen für Köche oder Hotels und alle möglichen sonstigen Produkte.

[A6] Zum Beispiel ist Unterschied zwischen 109 und 111 genauso groß wie der Unterschied zwischen 99 und 101. Im ersten Fall liegen die Werte in unterschiedlichen Kategorien (109: durchschnittlich; 111: intelligent), im zweiten Fall (99 und 101) liegen beide Werte in derselben Kategorie (durchschnittlich). Da IQ-Messungen keine perfekte Präzision aufweisen, kann der wahre Wert einer Person, deren IQ-Wert nahe an einer Grenze liegt, durchaus in die benachbarte Kategorie fallen.

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Stichwörter:
Intelligenz, IQ, IQ-Ampel, Normalverteilung, Intelligenz-Ampel, Psychologie, IQ-Skala

Intelligenz Erblichkeit Prozentwerte

Intelligenz, Erblichkeit, Prozentwerte und Dummheit in der öffentlichen Diskussion

Der folgende Beitrag ist schon etliche Jahre alt. Er wurde im Zusammenhang mit der Diskussion um Sarrazins „Deutschland schafft sich ab“ verfasst.

In der Sarrazin-Debatte wird zurzeit ein Thema diskutiert, das in der Tat einige Aufmerksamkeit verdient. Ich meine die Aussage „Intelligenz ist zu 50 bis 80 Prozent erblich bedingt.“

Gehen wir der Einfachheit halber mal von der Aussage „Intelligenz ist zu 60 Prozent erblich“ aus. Vermutlich haben viele, die diese Aussage hören, ungefähr folgende Vorstellung:
Wenn ich die Intelligenz einer Person mit einem Kilo Butter gleichsetze, dann würde eine Erblichkeit von 60 Prozent bedeuten: 600 Gramm sind vererbt, also durch die Gene bestimmt und damit unveränderbar – und 400 Gramm sind durch die Umwelt bestimmt, also veränderbar.

Diese Vorstellung von Erblichkeit der Intelligenz ist völlig falsch. Sie hat nichts, aber auch gar nichts mit dem wissenschaftlichen Konzept von Erblichkeit zu tun! Aus wissenschaftlicher Sicht ist dies einfach nur absurder Unsinn!

Das wissenschaftliche Konzept der Erblichkeit (Heritabilität) bezieht sich überhaupt nicht auf die Intelligenz einer einzelnen Person. Erblichkeit (Heritabilität) bezieht sich immer auf Personengruppen.

Wenn man in einer Gruppe die Intelligenz der einzelnen Mitglieder misst, dann wird man feststellen, dass sich die einzelnen Personen in ihrer Intelligenz voneinander unterscheiden.
Das Ausmaß der Unterschiede kann man messen. Hierfür benutzt man in aller Regel das statistische Konzept der Varianz. Die Unterschiede zwischen den Personen (die Varianz) können einerseits auf genetische Faktoren (also Vererbung) zurückgehen, andererseits auf Umweltfaktoren. Darüber herrscht im Grunde keinerlei Dissens. Die Frage lautet: Welcher Anteil (wie viel Prozent) der Unterschiede lässt sich auf genetische Faktoren zurückführen und welcher Anteil (wie viel Prozent) auf Umweltfaktoren. Das ist eine sehr diffizile Fragestellung, für die äußerst komplexe statistische Methoden entwickelt wurden. Zu dieser Frage wurden Hunderte und Aberhunderte wissenschaftliche Untersuchungen durchgeführt. Selbstverständlich wurden dabei unterschiedliche Prozentanteile für den Einfluss genetischer Faktoren und Umweltfaktoren gefunden.
Aber alle Untersuchungen zeigen:
1. Es gibt einen genetischen Einfluss auf die Intelligenz
2. Zumeist ist der genetische Einfluss (deutlich) größer als der Einfluss der Umweltfaktoren.

Die Intelligenzforschung lässt keinerlei Zweifel: Die Intelligenzunterschiede zwischen Personen haben eine genetische Basis.

Wichtig ist: Es geht hier nicht um die Intelligenz einer einzelnen Person, sondern immer um Unterschiede zwischen Mitgliedern einer Personengruppe.

Daraus ergibt sich eine wichtige Folgerung: Die Erblichkeit (Heritabilität) hat gar keine feste Prozentzahl – der konkrete Wert wird immer auch davon abhängen, welche Personengruppe untersucht wurde.

Im Extremfall könnten sich folgende Situationen ergeben:

Wenn alle Menschen exakt den gleichen Umweltbedingungen ausgesetzt würden, dann wäre der Einfluss der Umwelt gleich 0 Prozent und alle Unterschiede wären ausschließlich auf genetische Ursachen zurückzuführen. Das heißt: In diesem Falle wäre die Erblichkeit gleich 100 Prozent!

Wenn alle Menschen genetisch identische Klone wären, dann wäre der Einfluss der Erbanlagen gleich 0 Prozent und alle Unterschiede wären auf Umweltfaktoren zurückzuführen.

In allen anderen Fällen liegen die Anteile von Erbe und Umwelt irgendwo dazwischen. Das heißt: In allen realistischen Situationen muss es zwangsläufig einen Einfluss von genetischen Faktoren geben.

Wer den Zusammenhang zwischen Intelligenz und Erblichkeit grundsätzlich bestreitet, ist nicht wert, dass man sich mit ihm auseinandersetzt.
Diese These ist einfach nur idiotisch!

Es ist kaum zu fassen, dass sich nahezu alle führenden Politiker vom Bundespräsidenten Christian Wulff über die Bundeskanzlerin Angela Merkel, die Vorsitzenden und Führungskader aller Parteien – CDU, SPD, Grüne, Linke, FDP – in einer megagroßen Koalition der Dummheit und Anti-Wissenschaflichkeit zusammenrotten und das Grundrecht auf freie Meinungsäußerung abschaffen wollen. Hier legt unsere politische Führungsriege nicht nur eine unglaubliche Dummheit an den Tag, hier zeigt sie auch ganz offen, dass sie die demokratischen Grundrechte mit Füßen tritt.

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Stichwörter:
Intelligenz, Erblichkeit, Sarrazin

Asylanträge 2013 bis 2018

Asylanträge 2013 bis 1. Halbjahr 2018

Statistische Daten aus dem BAMF und Intelligenzniveau der Herkunftsländer

Daten aus dem BAMF zur Entwicklung der Asylanträge von 2013 bis zum 1. Halbjahr 2018. Unter Berücksichtigung der Nationalen IQs zeigt sich eine Abnahme des Intelligenzniveaus der Top-Ten-Herkunftsländer. Das Intelligenzniveau der aktuellen Migranten liegt sehr weit unter dem Niveau der Migranten früherer Jahre.

Tabelle 1 zeigt die Entwicklung der Asylanträge von 2013 bis zum 1. Halbjahr 2018 unter besonderer Berücksichtigung der jeweils 10 stärksten Herkunftsländer. Grundlage sind die vom BAMF veröffentlichten Schlüsselzahlen [1].

In der letzten Spalte (IQ) ist das Intelligenzniveau der Herkunftsländer eingetragen. Die Werte stammen aus dem Appendix zu dem Buch „Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations“ von Heiner Rindermann, 2018 [2], dem aktuell umfassendsten Buch zum Intelligenzniveau der Länder dieser Welt.

Tabelle 1: Entwicklung der Asylerstansträge von 2013 bis zum 1. Halbjahr 2018 und Intelligenzniveau der Herkunftsländer.

	2013	2014	2015	2016	2017	2018/1	IQ
Afghanistan	7735	9115	31382	127012	16423	5138	71
Albanien		7865	53805	14853			83
Bosnien-Herzeg.		5705					92
Eritrea	3616	13198	10.876	18854	10226	3535	74
Georgien						2450	87
Irak	3958	5345	29784	96116	21930	8259	86
Iran	4424			26426	8608	4283	85
Kosovo		6908	33427				88
Mazedonien	6208	5614	9083				86
Nigeria				12709	7811	5734	75
Pakistan	4101		8199	14484			83
Russland	14887			10985	4884		97
Serbien	11459	17172	16700				91
Somalia	3786	5528			6836	2912	68
Syrien	11851	39332	158657	266250	48974	21587	82
Türkei					8027	4089	87
Ungeklärt			11721	14659	4067	2109
Summe Top-Ten	72025	115782	363634	602348	137786	60096
Asylerstanträge	109580	173072	441899	722370	198317	81765
Prozent-Anteil	65,7	66,9	82,3	83,4	69,5	73,5
IQ Top Ten	85,0	82,2	82,4	80,3	80,6	80,5

Die letzte Spalte zeigt, dass alle Top-Ten-Herkunftsländer einen niedrigen IQ aufweisen als Deutschland und dass Gefälle zumeist sehr groß ist.

Die letzte Zeile zeigt das mit der jeweiligen Migrantenzahl gewichtete Intelligenzniveau der Top-Ten-Herkunftsländer. Hier zeigt sich ein deutlicher Trend, dass immer mehr Migranten aus Niedrig- und Niedrigstintelligenzländern nach Deutschland strömen.

Es ist davon auszugehen, dass die Migranten – insbesondere aus den Niedrigstintelligenzländern – im Durchschnitt etwas über dem Nationalen IQ ihres Herkunftslandes liegen. Doch selbst wenn die Migranten 10 IQ-Punkte über ihrem Landesdurchschnitt liegen würden – was sehr unwahrscheinlich ist – wäre der Abstand zu den einheimischen Deutschen mit 10 Punkten immer noch gewaltig.

Rindermann gibt für die einheimischen Deutschen einen IQ von 101 und für die Migranten in Deutschland einen IQ von 93 an. Bei Rindermanns Wert 93 für die Migranten ist der merkel’sche Tsunami nicht berücksichtigt. Die letzte Zeile in Tabelle 1 macht deutlich, dass die Migranten der letzten Jahre sehr weit unter dem ohnehin schon niedrigen Niveau der früheren Migranten liegen.

Da der negative Trend – immer mehr Migranten kommen aus Niedrig- und Niedrigstintelligenzländern – sich deutlich verstärken wird, wird sich der Abstieg Deutschlands spürbar beschleunigen. Ein Paradebeispiel politisch gewollter Dysgenik.

*

Literatur

[1] Bundesamt für Migration und Flüchtlinge (BAMF). Schlüsselzahlen Asyl (1. Halbjahr 2018). Flyer. 11.07.2018.
http://bamf.de/SharedDocs/Anlagen/DE/Publikationen/Flyer/flyer-schluesselzahlen-asyl-halbjahr-2018.pdf
und
Schlüsselzahlen Asyl 2016Bundesamt für Migration und Flüchtlinge (BAMF). Schlüsselzahlen Asyl 2016. Flyer. 11.01.2017

[2] Heiner Rindermann (2018). Cognitive Capitalism. Human Capital and the Wellbeing of Nations. Cambridge: Cambridge University Press.
Der Appendix zu dem Buch ist im Internet erhältlich unter
https://tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/entwpsy/team/rindermann/pdfs/RindermannCogCapAppendix.pdf
Die Werte in der Spalte IQ entsprechen den Werten CA totc in Tabelle A.2 des Appendix. Hierbei handelt es sich um den korrigierten Indikator CA = Cognitive Ability, der sich aus einer Gewichtung von internationalen Bildungsstudien (PISA, TIMSS, PIRLS …) und psychometrischen Intelligenztests ergibt. Der Wert für Kosovo wurde geschätzt.

Stichwörter:
Bevölkerung, Bevölkerungsentwicklung, Asyl, Asylanträge, BAMF, Migration, Migranten, Herkunftsländer, Statistik, 2018, Dysgenik

Bevölkerungsstruktur nach Migrationsstatus und Altersgruppen

Aus dem Statistischen Jahrbuch 2017

Daten zur Bevölkerungsstruktur nach Migrationsstatus und Altersstruktur nach dem Statistischen Jahrbuch 2017. Im Jahr 2016 betrug die Gesamtbevölkerung der Bundesrepublik Deutschland 82,4 Millionen. Davon haben 22,5 Prozent einen Migrationshintergrund. Mit jeder jüngeren Altersgruppe steigt (mit zwei Ausnahmen) der Anteil der Migranten. Bei den Unter-20-Jährigen beträgt der Migrantenanteil mehr als ein Drittel (34,1 Prozent), bei den Unter-5-Jährigen sind es sogar 38,1 Prozent.

Wer wissen will, wie Deutschlands Zukunft aussieht, muss nur einen Blick auf die Tabelle 2.3.1 des Statistischen Jahrbuchs 2017 [1] werfen. Dort ist die Bevölkerungsstruktur im Jahr 2016 nach Migrationsstatus [A1] und Altersgruppen aufgeschlüsselt. Diese Tabelle ist hier als Tabelle 1 wiedergegeben.

Tabelle 1: Bevölkerungsstruktur nach Migrationsstatus und Alter 2016.
Quelle: Statistisches Jahrbuch 2017, Tabelle 2.3.1, S.41.
Häufigkeitswerte in Tausend.
Ges = Gesamt; Deu = Deutsche; Mig = Migranten; %Mig = Prozentualer Anteil Migranten; MoMe = Migranten ohne eigene Migrationserfahung; MmMe = Migranten mit eigener Migrationserfahrung.

					Deutsche		Ausländer
Alter	Ges	Deu	Mig	%Mig	MoMe	MmMe	MoMe	MmMe
<5	3642	2254	1388	38,1	19	1025	152	191
5-10	3577	2247	1330	37,2	30	947	259	94
10-15	3728	2458	1270	34,1	42	898	225	105
15-20	4160	2901	1259	30,3	80	718	277	185
20-25	4418	3185	1233	27,9	170	380	508	175
25-35	10615	7630	2985	28,1	859	253	1623	250
35-45	10107	7136	2971	29,4	995	155	1595	226
45-55	13373	10940	2433	18,2	1000	56	1284	92
55-65	11428	9582	1846	16,2	957	19	849	21
65-75	8340	7254	1086	13,0	497	13	560	17
75-85	6894	6269	625	9,1	382	7	230	7
85-95	2016	1872	144	7,1	109		30
>95	126	120	6	4,8
Summe	82.424	63.848	18.576	22,5	5140	4471	7592	1363

Laut Mikrozensus hatte Deutschland im Jahr 2016 82,424 Millionen Einwohner. Davon weisen 22,5 Prozent einen Migrationshintergrund auf. Die Migranten verteilen sich jedoch nicht gleichmäßig über die Altersgruppen. Ganz im Gegenteil: Mit einer zwei Ausnahmen nimmt der Anteil der Migranten mit jeder jüngeren Altersgruppe zu. Bei allen Altersgruppen unter 20 Jahren liegt die Migrantenquote über 30 Prozent, im Durchschnitt sind es 34,1 Prozent. Bei den Unter-5-Jährigen sind es 38,1 Prozent.

Die Abbildungen 1 und 2 bieten eine graphische Veranschaulichung der dramatischen Schieflage.

Abbildung 1 zeigt die Aufschlüsselung nach Migrationsstatus und Altersgruppen. Die Altersgruppen 5-10 und 10-15 sowie 15-20 und 20-25 wurden zusammengefasst, so dass mit Ausnahme der Jüngsten (unter 5 Jahren) und der Ältesten (über 95 Jahre) die Kohorten 10 Jahre umfassen.

Abbildung 1: Bevölkerungsstruktur 2016 nach Migrationsstatus und Altersgruppen

Abbildung 2 zeigt die Migrantenquote, also den prozentualen Anteil der Migranten innerhalb der Altersgruppen.

Abbildung 2: Bevölkerungsstruktur 2016: Prozentualer Anteil der Migranten in den Altersgruppen.

Fortsetzung folgt.

*

Literatur

(1) Statistisches Bundesamt (Hrsg.): Statistisches Jahrbuch. Deutschland und Internationales. 2017.
www.destatis.de/jahrbuch
Quelle: Tabelle 2.3.1 Bevölkerung mit Migrationshintergrund 2016, Ergebnisse des Mikrozensus, Seite 41.

*

Anmerkungen

[A1] Migrationshintergrund ist wie folgt definiert: Eine Person hat dann einen Migrationshintergrund, wenn sie selbst oder mindestens ein Elternteil nicht mit deutscher Staatsangehörigkeit geboren ist. Zu den Personen mit Migrationshintergrund gehören im Einzelnen alle Ausländerinnen und Ausländer, (Spät-)Aussiedlerinnen und (Spät-)Aussiedler und Eingebürgerten. Ebenso dazu gehören Personen, die zwar mit deutscher Staatsangehörigkeit geboren sind, bei denen aber mindestens ein Elternteil Ausländer/-in, (Spät-)Aussiedler/-in oder eingebürgert ist.

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Stichwörter:
Bevölkerung, Bevölkerungsstruktur, Statistik, Statistisches Jahrbuch 2017, Migranten, Migrantenquote, Alter, Altersgruppen, Ausländer, Bevölkerungsstatistik, Altersstruktur, Migrationshintergrund, Mikrozensus, Desatis

Geschlechtsunterschiede in der Intelligenz – Teil 9

Geschlechtsunterschiede in der Intelligenz

Teil 9: PIAAC 2012/2014 – Varianzunterschiede und Extrembereiche

Über alle Bereiche und über alle Altersgruppen zeigt sich zwischen Männern eine größere Varianz in der Intelligenz als zwischen Frauen. Die Varianz zwischen Männern ist um etwa 11 Prozent größer. Varianzunterschiede dieser Größenordnung können in den Extrembereichen enorme Konsequenzen haben.

Zum Beginn dieser Serie → Geschlechtsunterschiede in der Intelligenz – Teil 1.

Auf der Grundlage von PIAAC 2012/2014 [1] [2] haben wir Geschlechtsunterschiede in der Lesekompetenz → Teil 5, der Alltagsmathematischen Kompetenz → Teil 6 und der Technologiebasierten Problemlösekompetenz → Teil 7 von Erwachsenen untersucht.

Im → Teil 8 haben wir die drei Bereiche gemeinsam betrachtet und die Unterschiede im Leistungsniveau betrachtet. Nun rücken wir die Geschlechtsunterschiede in der Varianz in den Blickpunkt.

Tabelle 9.1 zeigt die Geschlechtsunterschiede in der Varianz, gemessen durch den Quotienten Varianz der Männer dividiert durch die Varianz der Frauen, aufgeschlüsselt nach Bereich und Altersgruppen.

Tabelle 9.1: PIAAC 2012/2014: Geschlechtsunterschiede in der Varianz nach Bereich und Altersgruppen. Varianzquotient Varianz Männer / Varianz Frauen.

Alter	Lesen	Mathematik	Technologie
16-24	1,15	1,13	1,12
25-34	1,08	1,07	1,09
35-44	1,09	1,10	1,13
45-54	1,08	1,11	1,14
55-65	1,10	1,13	1,15
Gesamt	1,10	1,11	1,13

Tabelle 9.1 zeigt ein sehr klares Bild: Die Varianz zwischen den Männern ist in allen Fällen größer als die Varianz zwischen den Frauen. Der Varianzquotient bewegt sich in einem engen Rahmen von 1,07 bis 1,15. In der Lesekompetenz beträgt er 1,10, in der Alltagsmathematischen Kompetenz 1,11, in der Technologiebasierte Problemlösekompetenz 1,13. Auch in den Altersgruppen sind die Werte jeweils sehr ähnlich. Von den 444 unabhängigen Stichproben, die sich aus der Kombination von Bereich, Land und Altersgruppe ergeben, zeigen 355 eine größere Varianz bei den Männern (80 Prozent).

Insgesamt ist die Varianz bei den Männer rund 11 Prozent größer als bei den Frauen. Dies fügt sich perfekt in die Befunde der psychometrischen Intelligenzforschung, die in aller Regel eine größere Varianz bei den Männern konstatiert.

Die Tatsache, dass die Varianz bei den Männern größer ist als bei den Frauen, wird nur selten hervorgehoben; noch seltener wird deutlich gemacht, welch enorme Konsequenzen sich aus Varianzunterschieden ergeben können. Wegen seiner großen Bedeutung wollen wir diesen sehr wichtigen Punkt an einem Beispiel vertiefen.

Abbildung 9.1 zeigt zwei Normalverteilungen, bei denen die Mittelwerte absolut gleich sind und der Varianzquotient 1,11 beträgt. Die X-Achse entspricht der gängigen IQ-Skala mit Mittelwert 100 und Standardabweichung 15.

Abbildung 9.1: Normalverteilungen – Gleicher Mittelwert, Varianzquotient 1,11

Die Varianz der blauen Glockenkurve ist um 11 Prozent größer als die Varianz der roten. Die Überlappung ist fast perfekt, sie beträgt 97,5 Prozent. Das heißt: 97,5 Prozent der Blauen haben einen roten Partner, der exakt denselben Wert aufweist.

Dennoch ist deutlich, dass sich die roten Werte stärker um den Mittelwert ballen, während an den Extremen mehr blaue zu finden sind. Der winzig kleine Unterschied an den Extremen kann in der Realität enorme Auswirkungen haben.

Wenn zum Beispiel für eine berufliche Tätigkeit ein Mindest-IQ von 110 erforderlich ist und genauso viele blaue wie rote Bewerber zur Verfügung stehen, dann sind unter den blauen 4 Prozent mehr Geeignete als unter den roten. Diese Relation ist in aller Regel irrelevant.

Wenn der Mindest-IQ 120 beträgt, dann sind schon 13 Prozent mehr Blaue als Rote geeignet.

Für einen Spitzenberuf, der einen Mindest-IQ von 130 erfordert, beträgt der Vorteil der Blauen 28 Prozent.

Für einen Superspitzenberuf mit einem Mindest-IQ von 140 sind 51 Prozent mehr Blaue als Rote geeignet.

Die Spitzenberufe und die Superspitzenberufe betreffen zwar nur einen winzigen Teil der Gesamtpopulation – aber es sind genau diese Berufe und Personen, die in der Öffentlichkeit wahrgenommen werden. Ersetzt man nun Blau durch Männer und Rot durch Frauen, dann bietet dieses Beispiel eine ganz simple Teil!-Erklärung für die Tatsache, dass sich in Spitzenpositionen in vielen Bereichen mehr Männer als Frauen befinden.

In diesem Beispiel wurde angenommen, dass der Intelligenzdurchschnitt bei Männern und Frauen gleich ist. In den vorangegangenen Folgen haben wir jedoch gesehen, dass erwachsene Männer in der Lesekompetenz um 0,04 Standardabweichungseinheiten besser abschneiden als Frauen , in der Technologiebasierten Problemlösekompetenz um 0,12 und in der alltagsmathematischen Kompetenz um 0,22 (das entspricht 0,6, 1,8 und 3,3 IQ-Punkten).

Aus der Kombination von etwas höherem Leistungsniveau und größerer Varianz ergeben sich in den Extrembereichen noch größere Unterschiede als im Beispiel aus Abbildung 9.1. Dies haben wir bereits im → Teil 6 dargestellt.

Was hier für den oberen Bereich gesagt wurde, gilt in gleicher Weise für das untere Extrem. Männer überwiegen in der Spitzengruppe – Männer überwiegen aber genauso im unteren Bereich. Während die Überrepräsentation der Männer im oberen Bereich großes Aufsehen erregt, ist von der Überrepräsentation der Männer im unteren Bereich kaum etwas zu hören.

In der nächsten Folge fassen wir unsere wichtigsten Befunde zusammen.

Hier gibt es die Fortsetzung → Geschlechtsunterschiede in der Intelligenz. Teil 10: PIAAC 2012/2014 – Resumé

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Literatur

[1] Rammstedt, B. (2013). Grundlegende Kompetenzen Erwachsener im internationalen Vergleich. Ergebnisse von PIAAC 2012. Münster: Waxmann.

[2] NCES National Center for Educational Statistics: International Data Explorer. PIAAC Data Explorer.
https://nces.ed.gov/surveys/piaac/ideuspiaac/

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Stichwörter:
Bildung, Intelligenz, PIAAC, Mathematik, Lesekompetenz, Technologiebasierte Problemlösekompetenz, Geschlecht, Geschlechtsunterschiede, Erwachsene, Varianz

Das Ticken der Migrationsbome

Das Ticken der Migrationsbombe

Zahlen des Statistischen Bundesamtes

Die Zahlen des Statistischen Bundesamtes zur Migration in Deutschland lassen das schreckliche Zukunftszenario erahnen. Wenn man auf die Altersstruktur und das Bildungsniveau schaut, dann weiß man, wie es mit Deutschland weitergeht.

Am 1. August 2017 gab es mal wieder eine Erfolgsmeldung: „Wie das Statistische Bundesamt (Destatis) auf Basis des Mikrozensus mitteilt, hatten im Jahr 2016 rund 18,6 Millionen Menschen in Deutschland einen Migrationshintergrund. Dies entsprach einem Zuwachs gegenüber dem Vorjahr von 8,5 %. Das ist der stärkste Zuwachs seit Beginn der Messung im Jahr 2005.“ [1]

„Hurra, hurra, wieder ein neuer Rekord!“, möchte man da schreien.

So definiert das Statistische Bundesamt „Migrationshintergrund“:

• Eine Person hat einen Migrationshintergrund, wenn sie selbst oder mindestens ein Elternteil nicht mit deutscher Staatsangehörigkeit geboren wurde. [1]

… und das sind die Zahlen:

Bevölkerung 2016 nach Migrationsstatus
Migrationsstatus	2016		Veränderung ggü. Vorjahr
	in 1.000	%	in 1.000	%
Bevölkerung insgesamt	82.425	100,0	1.021	1,3
ohne Migrationshintergrund	63.848	77,5	-438	-0,7
mit Migrationshintergrund	18.576	22,5	1.458	8,5
Deutsche	9.615	11,7	269	2,9
zugewandert	5.144	6,2	121	2,4
in Deutschland geboren	4.471	5,4	148	3,4
Ausländer	8.961	10,9	1.189	15,3
zugewandert	7.594	9,2	1.164	18,1
in Deutschland geboren	1.367	1,7	25	1,9
Quelle: Mikrozensus 2016

22,5 Prozent Migranten könnte Deutschland zur Not verkraften. Die Zeitbombe tickt an anderer Stelle:

Die Migranten sind sehr viel jünger als die Deutschen. Bei den 5-bis-10-Jährigen beträgt ihr Anteil 37,2 Prozent, bei den 0-bis-5-Jährigen sogar 38,1 Prozent. Mit jedem Jahr wird dieser Anteil größer. Zum einen weil auch weiterhin Jahr für Jahr Hunderttausende Migranten ins Land strömen (wenn noch mehr kommen, dann sind sie halt da), zum zweiten weil die Migranten eine viel höhere Geburtenrate haben und zum dritten weil die Zahl der Deutschen dramatisch schrumpfen wird. Nur noch wenige Jahre, dann werden die deutschen Kinder in der Minderheit sein. [A1]

Die Migranten früherer Jahre kamen zum Großteil aus Europa; und die meisten – abgesehen von den Türken – waren recht gut assimilierbar; nun kommen jedoch massenweise Migranten aus Niedrig- und Niedrigstintelligenzländern, die noch weit unter der Türkei liegen. Zum verheerenden Bildungsniveau der Türkei siehe → Bildungsproblem Türken. Eine Dokumentation der nationalen und internationalen Bildungsstudien
Das Statistische Bundesamt weiß zu berichten: „Mittlerweile haben 2,3 Millionen Menschen in Deutschland ihre Wurzeln im Nahen und Mittleren Osten. Das ist ein Zuwachs gegenüber 2011 von fast 51 %. Afrika gewinnt ebenfalls an Bedeutung. Rund 740 000 Menschen sind afrikanischer Herkunft, das sind gut 46 % mehr als im Jahr 2011.“ [1]
„Hurra, hurra, Rekord über Rekord!“, möchte man rufen.
Kein Bildungssystem der Welt wird es jemals schaffen, diese Menschen auf ein halbwegs akzeptables Bildungsniveau zu bringen. Die allermeisten werden bis an ihr Lebensende auf Kosten des deutschen Sozialstaats leben und massenweise Kinder in die Welt setzten, die ebenfalls auf den untersten Stufen der Bildungsleiter stehen werden.

Es gibt nichts, das diese Entwicklung stoppen kann; und es gibt nichts, das den rasanten wirtschaftlichen, kulturellen und sozialen Abstieg Deutschlands verhindern wird. – Und die Deutschen werden weiterhin diejenigen wählen, die diese Katastrophe in voller Absicht herbeigeführt haben.

*

Literatur

[1] Statistisches Bundesamt. Pressemitteilung vom 01. August 2017 – 261/17. Bevölkerung mit Migrationshintergrund um 8,5 % gestiegen.

Herausgeber: © Statistisches Bundesamt,
presse@destatis.de
www.destatis.de
https://www.destatis.de/DE/PresseService/Presse/Pressemitteilungen/2017/08/PD17_261_12511pdf.pdf?__blob=publicationFile

*

Anmerkungen

[A1] Ein statistischer Trick wird allerdings verhindern, dass dies allzu offenkundig ist: Migranten erhalten die deutsche Staatsbürgerschaft. Ihre Kinder haben dann per Geburt die deutsche Staatsangehörigkeit und folglich haben die Nachfolgenden keinen Migrationshintergrund – hei, so einfach ist das mit der Statistik! Und so werden auch die Deutschen ohne Migrationshintergrund immer dümmer und dümmer. Die Vererbung richtet sich nicht nach dem, was im Pass steht.

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Schlagwörter:
Statistik, Bevölkerung, Bevölkerungsstatistik, Ausländer, Migranten, Migrationshintergrund, Statistisches Bundesamt, Zuwanderer, Zuwanderung, Migration, Mikrozensus