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

Verteilung der Weltintelligenz

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz

Teil 7: Tabellarischer Überblick über die Verteilung der Weltintelligenz

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

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

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

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

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

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

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

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

Fortsetzung folgt.


***

Literatur

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

***

Anmerkungen

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

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

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

Verteilung der Weltintelligenz

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz

Teil 6: Modellvergleich mit Rindermann (2018); Fortsetzung

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Halten wir fest:

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

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

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


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Literatur

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

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Anmerkungen

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

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

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

Verteilung der Weltintelligenz

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz

Teil 5: Modellvergleich mit Rindermann (2018)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

  • Die Intelligenz der Weltbevölkerung liegt im Durchschnitt bei 87.

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

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


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Literatur

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

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Anmerkungen

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

[A2] Darüber hinaus benutzen wir leicht unterschiedliche Bevölkerungsdaten.

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

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

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

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

Verteilung der Weltintelligenz

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz

Teil 4: Verteilung der Weltintelligenz und Normalverteilung

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


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Literatur

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

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Anmerkungen

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

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

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

Verteilung der Weltintelligenz

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz

Teil 3: Konstruktion der Verteilung der Weltintelligenz

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Verteilung der Weltintelligenz

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz

Teil 2: Methoden. Datenbasis, Modellannahmen, Vorgehensweise

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

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

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

Der Datensatz

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

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

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

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

Modellannahmen und Vorgehensweise

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

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

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

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

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

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

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

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

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Literatur

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

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

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

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz

Verteilung der Weltintelligenz

Der Welt-IQ und die Verteilung der Weltintelligenz

Teil 1: Überblick und zentrale Befunde

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

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

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

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

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

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

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

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

  • Der Welt-IQ beträgt 87.

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

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

  • Die Standardabweichung der Weltintelligenz liegt bei 18,7.

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

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

  • Die Weltintelligenz ist fast perfekt normalverteilt.


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

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

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

***

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

***

Literatur

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

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

Geographie der Leistungspotenziale nach der Fitnesstheorie von Hans-Josef Friedrich

Fitnesstheorie F = m hoch q. Normalverteilung und Exponentialkurve

F = mq

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

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

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

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

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

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

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

***


Literatur

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

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


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

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


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

F = m hoch q

Fitnesstheorie F = m hoch q. Normalverteilung und Exponentialkurve

F = mq

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

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

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

Beispiele zur Allgemeinen Fitnesstheorie (Fortsetzung)

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

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

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

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

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

***


Literatur

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

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

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

F = m hoch q

Fitnesstheorie F = m hoch q. Normalverteilung und Exponentialkurve

F = mq

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

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

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

Beispiele zur Allgemeinen Fitnesstheorie

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

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

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

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

Zwei Dinge stechen unmittelbar ins Auge:

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

Auch ein Drittes sticht ins Auge:

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

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

***

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.

***


Literatur

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

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

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

F = m hoch q

Fitnesstheorie F = m hoch q. Normalverteilung und Exponentialkurve

F = mq

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

Teilmodelle, Spezialfälle

  1. Friedrich unterscheidet drei Modelle: Die Allgemeine, die Spezielle und die Gemischte Theorie. [1] [2]
  2. Die drei Modelle sind Spezialfälle der linear-exponentiellen Fitnesstheorie.
  3. 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

  1. Die Allgemeine Theorie nach Hans-Josef Friedrich lautet F = mq.
  2. Das charakteristische Merkmal der Allgemeinen Theorie besteht darin, dass die Population in ihrer Gesamtheit betrachtet und nicht nach Individuen oder Teilgruppen differenziert wird.
  3. 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.
  4. 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.
  5. Da jede x-beliebige Häufigkeitsverteilung in eine IQ-Skala transformiert werden kann, gelten unsere Betrachtungen auch für alle anderen Leistungsvariablen X.
  6. Der Qualitätsparameter q ist in der Allgemeinen Theorie definiert als q = M/100, wobei M den Mittelwert der Leistungsvariablen X bezeichnet. [A2]
  7. Die Allgemeine Theorie lautet somit:
    F = mM/100 = mM*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=mq 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=mq. Allgemeine und Spezielle Fitness-Theorie. Denkansätze / Rechenmodelle. Regensburg: S. Roderer.

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

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

F = m hoch q

Fitnesstheorie F = m hoch q. Normalverteilung und Exponentialkurve

F = mq

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

Hier gibt es die Fortsetzung → F = mq   Teil 2

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Literatur

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

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

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

Eine Anmerkung zur Fitness-Theorie von Hans-Josef Friedrich

Fitnesstheorie F = m hoch q. Normalverteilung und Exponentialkurve
Fitnesstheorie F = m hoch q nach Hans-Josef Friedrich. Normalverteilung und Exponentialkurve
Fitnesstheorie F = m hoch q. Normalverteilung und Exponentialkurve

Eine Anmerkung zur Fitness-Theorie von Hans-Josef Friedrich

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=mq. 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=mq. Allgemeine und Spezielle Fitness-Theorie. Denkansätze / Rechenmodelle. Regensburg: S. Roderer.

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


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

Die IQ-Ampel – Teil 1

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

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.

Intelligenz, psychometrische Intelligenzforschung. IQ-Skala, Normalverteilung mit Mittelwert 100 und Standardabweichung 15
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.

Intelligenz, psychometrische Intelligenzforschung. IQ-Ampel. Intelligenz-Ampel. Normalverteilung mit Mittelwert 100 und Standardabweichung 15 und fünfstufigem Kategoriensystem
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

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

Bevölkerungsstruktur 2016 nach Migrationsstatus und Altersgruppen

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.

Bevölkerungsstruktur 2016 nach Migrationsstatus und Altersgruppen. Statistisches Jahrbuch 2017
Abbildung 1: Bevölkerungsstruktur 2016 nach Migrationsstatus und Altersgruppen


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

Bevölkerungsstruktur 2016 nach Migrationsstatus und Altersgruppen, Migrantenquote. Statistisches Jahrbuch 2017
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.

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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

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.

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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

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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

PISA 2015 im Schnellüberblick

PISA 2015 im Schnellüberblick

Mittelwerte Gesamt und Teilbereiche; Erfassungsgradkorrektur

Die Tabelle gibt einen Überblick über die Mittelwerte in PISA 2015. Sie enthält den Gesamtwert und die Teilbereiche Naturwissenschaften, Lesekompetenz und Mathematik. Für den PISA-Gesamtwert gibt es zusätzlich Korrekturen wegen des unvollständigen Erfassungsgrads.

Tabelle 1 soll einen raschen Überblick über PISA 2015 geben [1]. Zusätzlich zu den üblichen Informationen wird auch der unvollständige Erfassungsgrad berücksichtigt. Eine ausführlichere Darstellung des Problems gibt es zum Beispiel hier → Bildungsproblem Türken. Teil 11: Wie das Leistungsniveau der Türkei in den PISA-Studien überschätzt wird. In knappen Worten: In den verschiedenen Ländern sind die PISA-Stichproben unterschiedlich repräsentativ für die Gesamtpopulation der 15-Jährigen. So werden zum Beispiel in Deutschland 96,1 Prozent der Gesamtpopulation repräsentiert, in der Türkei hingegen nur 69.9 Prozent. Bei den Nicht-Erfassbaren handelt es sich überwiegend um Personen, die nicht (mehr) zur Schule gehen oder im Alter von 15 Jahren die 7. Klasse noch nicht erreicht haben. Durch die Nichtberücksichtigung dieser Gruppe können die Werte erheblich verzerrt werden. Tabelle 1 enthält Erfassungsgradkorrekturen für zwei unterschiedliche Szenarien. Weitere Erläuterungen finden sich unterhalb der Tabelle.

Es ist zu beachten, dass Mittelwertsunterschiede von 5, 6 oder 7 Punkten in aller Regel statistisch nicht signifikant sind. Unterschiede von 1, 2, 3 oder 4 Punkten sind bedeutungslos.

Tabelle 1: PISA 2015. Mittelwerte Gesamt und einzelne Bereiche; Korrektur aufgrund des unvollständigen Erfassungsgrads. Ausführlichere Erläuterungen finden sich unterhalb der Tabelle.
Gesamt Bereiche
PISA E3 kons E3 P25 Nat Les Math E3
Singapore 552 550 549 556 535 564 0,959
Hong Kong (China) 533 530 527 523 527 548 0,886
Japan 529 528 526 538 516 532 0,947
Macao (China) 527 524 521 529 509 544 0,884
Estonia 524 522 520 534 519 520 0,928
Chinese Taipei 524 520 514 532 497 542 0,852
Finland 523 522 521 531 526 511 0,973
Canada 523 519 513 528 527 516 0,835
Korea 519 517 514 516 517 524 0,917
B-S-J-G (China) 514 504 493 518 494 531 0,707
Ireland 509 508 507 503 521 504 0,965
Slovenia 509 507 505 513 505 510 0,928
Germany 508 507 505 509 509 506 0,961
Netherlands 508 506 505 509 503 512 0,951
Switzerland 506 505 504 506 492 521 0,962
New Zealand 506 503 499 513 509 495 0,902
Norway 504 502 499 498 513 502 0,913
Denmark 504 501 498 502 500 511 0,890
Poland 504 501 498 501 506 504 0,909
Belgium 503 500 498 502 499 507 0,929
Australia 502 499 496 510 503 494 0,906
Viet Nam 502 488 474 525 487 495 0,485
United Kingdom 500 495 489 509 498 492 0,840
Portugal 497 493 489 501 498 492 0,876
Sweden 496 494 492 493 500 494 0,936
France 496 493 489 495 499 493 0,910
European Union total 494 495 494 493
Russia 492 490 489 487 495 494 0,953
Austria 492 487 481 495 485 497 0,834
OECD average 492 493 493 490
Czech Republic 491 489 486 493 487 492 0,935
Spain 491 489 486 493 496 486 0,909
United States 488 482 476 496 497 470 0,835
Latvia 487 484 480 490 488 482 0,888
Italy 485 479 472 481 485 490 0,803
OECD total 484 488 487 478
Luxembourg 483 479 474 483 481 486 0,876
Iceland 481 479 477 473 482 488 0,933
Croatia 475 472 469 475 487 464 0,908
Lithuania 475 472 469 475 472 478 0,902
Hungary 474 471 467 477 470 477 0,896
Israel 472 469 467 467 479 470 0,937
CABA (Argentina) 469 464 458 475 475 456 0,806
Malta 463 463 462 465 447 479 0,977
Slovak Republic 463 459 455 461 453 475 0,892
Greece 458 456 453 455 467 454 0,911
Chile 443 437 430 447 459 423 0,798
Bulgaria 440 426 412 446 432 441 0,639
Cyprus 438 436 434 433 443 437 0,949
Romania 437 435 433 435 434 444 0,931
United Arab Emirates 433 429 426 437 434 427 0,908
Uruguay 430 421 412 435 437 418 0,715
Turkey 425 416 407 425 428 420 0,699
Trinidad and Tobago 423 415 406 425 427 417 0,760
Moldova 421 419 417 428 416 420 0,929
Montenegro 419 416 412 411 427 418 0,901
Mexico 416 406 396 416 423 408 0,617
Costa Rica 416 406 398 420 427 400 0,635
Albania 415 410 406 427 405 413 0,841
Thailand 415 407 399 421 409 415 0,709
Colombia 410 402 395 416 425 390 0,746
Qatar 407 405 403 418 402 402 0,934
Georgia 405 398 391 411 401 404 0,787
Jordan 399 395 391 409 408 380 0,860
Indonesia 395 387 379 403 397 386 0,682
Brazil 395 379 365 401 407 377 0,550
Peru 394 386 379 397 398 387 0,744
Lebanon 376 363 352 386 347 396 0,661
Tunisia 371 370 368 386 361 367 0,930
Macedonia 369 367 366 384 352 371 0,948
Algeria 362 356 351 376 350 360 0,788
Kosovo 362 355 347 378 347 362 0,708
Dominican Republic 339 330 322 332 358 328 0,685

Die Spalten:

  • PISA – Spalte 2 – PISA-Gesamtwert = Mittelwert der Bereiche Naturwissenschaften, Lesekompetenz und Mathematik.
  • E3 – Spalte 8 – Erfassungsindex 3 gibt an, welcher Anteil der Gesamtpopulation der 15-Jährigen durch die PISA-Stichprobe repräsentiert wird.
  • E3 kons – Spalte 3 – PISA-Gesamtwert mit einer konservativen Korrektur aufgrund des Erfassungsgrads [A1].
  • E3 P25 – Spalte 4 – PISA-Gesamtwert mit Korrektur aufgrund des Erfassungsgrads mit dem 25. Perzentil als Korrekturwert [A2].
  • Nat – Spalte 5 – Mittelwert im Bereich Naturwissenschaften.
  • Les – Spalte 6 – Mittelwert im Bereich Lesekompetenz.
  • Nat – Spalte 5 – Mittelwert im Bereich Mathematik.

Zu Spalte 1:

  • European Union total    Mittelwert der EU proportional zur Anzahl der 15-Jährigen
  • OECD total    Mittelwert der 35 OECD-Staaten proportional zur Anzahl der 15-Jährigen
  • OECD average    Durchschnitt der ungewichteten Mittelwerte der 35 OECD-Staaten
  • B-S-J-G (China)    Die chinesischen Provinzen Beijing, Shanghai, Jiangsu, Guangdong
  • CABA (Argentina)    Autonome Provinz Buenos Aires


Literatur

[1] OECD (2016) PISA 2015 Ergebnisse. Exzellenz und Chancengleichheit in der Bildung. Band I. W. Bertelsmann Verlag, Germany. DOI 10.3278/6004573w

*

Anmerkungen

[A1] Es wird angenommen, dass die Durchschnittsleistung der Nicht-Erfassbaren dem Durchschnitt aus dem 25. und dem 50. Perzentil der PISA-Stichprobe entsprechen würde. Das ist eine sehr konservative Annahme.

[A2] Es wird angenommen, dass die Durchschnittsleistung der Nicht-Erfassbaren dem 25. Perzentil der PISA-Stichprobe entsprechen würde. Das ist eine eher konservative Annahme. Zum Beispiel erwähnt die PISA-Studie die „generell nicht ungerechtfertigte Hypothese …, dass die Teile der Population, die nicht nicht am Test teilnahmen, weil sie ihre Sekundarschulbildung abgebrochen hatten, Ergebnisse unter dem 25. Perzentil erzielt hätten, da sie nicht am naturwissenschaftlichen Unterricht teilgenommen hatten“ [1; S.117]

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Stichwörter:
Bildung, Bildungsforschung, Statistik, Mittelwert, PISA, Naturwissenschaften, Lesekompetenz, Mathematik, Erfassungsgrad, Erfassungsindex, Erfassungsgradkorrektur, Hitparade, Rangliste, Weltrangliste

Bildungsproblem Türken – Teil 12

PISA 2015 - Einheimische Deutsche und Türken

Bildungsproblem Türken

12. Das wahre Bildungsgefälle zwischen einheimischen Deutschen und Türken

Zum Anfang der Serie → Bildungsproblem Türken

Alle nationalen und internationalen Bildungsstudien belegen übereinstimmend, dass Türken ein sehr viel niedrigeres Bildungsniveau aufweisen als Deutsche. Berücksichtigt man die systematische Stichprobenverzerrung in der Türkei und den massiven negativen Effekt der Migranten in Deutschland, dann zeigt sich zwischen einheimischen Deutschen und Türken ein wesentlich größeres Bildungsgefälle, als die offiziellen Bildungsberichte vermuten lassen.

Im → Teil 11 haben wir gesehen, dass die Türkei durch die systematisch verzerrte Stichprobe massiv begünstigt wird. Im Folgenden berücksichtigen wir zusätzlich die Tatsache, dass Deutschland durch das sehr geringe Leistungsniveau bestimmter Migrantengruppen massiv benachteiligt wird und stellen die einheimischen Deutschen den Türken in der Türkei gegenüber.

In der Serie → Auf nach Estland! haben wir auf der Grundlage des nationalen PISA-2015-Berichts [1] den negativen Einfluss der Migranten in Deutschland ausführlich dokumentiert (siehe insbesondere → Teil 11 und → Teil 12).

Abbildung 12.1 zeigt die Mittelwerte in PISA 2015. Durchgezogene Linien zeigen die ursprünglichen Werte der PISA-Stichprobe, punktierte Linien zeigen die erfassungsgradkorrigierten Werte der Gesamtheit der 15-Jährigen. Die vier Linien sind bereits aus Abbildung 11.1 im → Teil 11 bekannt. Zusätzlich sind auf der gestrichelten Linie die Werte der einheimischen deutschen 15-Jährigen dargestellt. Dabei wurden die Werte aus der → Auf nach Estland!-Serie um jeweils 3 Punkte reduziert, um den Erfassungsgrad von 0,96 Prozent in Deutschland zu korrigieren. Für die Türkei wurden die Werte beibehalten, da die Migrantenquote dort unter einem Prozent liegt und der Bildungsunterschied zwischen Einheimischen und Migranten sehr gering ist (z.B. 13 Punkte in Naturwissenschaften).

PISA 2015 - Einheimische Deutsche und Türken; erfassungsgradkorrigiert; Lesekompetenz, Naturwissenschaften, Mathematik
Abbildung 12.1: PISA 2015 – Einheimische Deutsche und Türken; erfassungsgradkorrigiert.

Der zentrale Vergleich betrifft die gestrichelte Linie ganz oben, welche die Gesamtheit der einheimischen deutschen 15-Jährigen repräsentiert, und die punktierte Linie ganz unten, die für die Gesamtheit der 15-jährigen Türken steht.

Bei den Ausgangsdaten im → Teil 2 betrug der Niveauunterschied zwischen Deutschland und der Türkei in der Lesekompetenz 81 Punkte. Nach Berücksichtigung der Stichprobenverzerrung in der Türkei und der Minderleistung der Migranten in Deutschland erhöht sich die Differenz auf 116 Punkte. In den in den Naturwissenschaften steigt sie von 84 auf 121 und in Mathematik von 86 auf 118 Punkte.

Damit erhöht sich die Effektstärke (siehe → Teil 3) in der Lesekompetenz von 0,89 auf 1,28, in den Naturwissenschaften von 0,93 auf 1,35 und in Mathematik von 1,00 auf 1,38. Das heißt:

  • Der Unterschied zwischen der jeweiligen Gesamtheit der einheimischen 15-Jährigen ist um 0,38 bis 0,45 Standardabweichungseinheiten größer als die Differenz zwischen den PISA-Stichproben, die im offiziellen PISA-Bericht der OECD dargestellt ist.

Die Effektstärken werden, wenn wir uns in Kürze auf die nationale Ebene konzentrieren und die einheimischen Deutschen den türkischen Migranten gegenüberstellen, eine wichtige Rolle spielen.

Zunächst bleiben wir jedoch auf der internationalen Ebene.

Hier gibt es die Fortsetzung → Bildungsproblem Türken. Teil 13: Das Bildungsniveau der 15-Jährigen in Deutschland und der Türkei

*

Literatur


[1] Rauch, D., Mang, J., Härtig, H. und Haag, N. (2016). Naturwissenschaftliche Kompetenz von Schülerinnen und Schülern mit Zuwanderungshintergrund. In Reiss, K., Sälzer, C., Schiepe-Tiska, a., Klieme, E. und Köller, O. (Hrsg.). PISA 2015. Eine Studie zwischen Kontinuität und Innovation. Münster: Waxmann (S.316-347).

[2] OECD (2016) PISA 2015 Ergebnisse. Exzellenz und Chancengleichheit in der Bildung. Band I. W. Bertelsmann Verlag, Germany. DOI 10.3278/6004573w

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Stichwörter:
Bildung, Bildungsforschung, Deutschland, Türkei, Türken, PISA, Effektstärke, Statistik, Cohen’s d, Migranten, Naturwissenschaften, Lesekompetenz, Mathematik

Bildungsproblem Türken – Teil 3

PISA 2015 - Deutschland - Türkei - Mittelwerte

Bildungsproblem Türken

3. PISA 2015: Niveauunterschiede zwischen Deutschland und Türkei – Effektstärke

Zum Anfang der Serie → Bildungsproblem Türken

Alle nationalen und internationalen Bildungsstudien belegen übereinstimmend, dass Türken ein sehr viel niedrigeres Bildungsniveau aufweisen als Deutsche. Der Leistungsunterschied zwischen Deutschland und der Türkei bei PISA 2015 beträgt fast eine ganze Standardabweichungseinheit.

Im → Teil 2 haben wir gesehen, dass in der jüngsten PISA-Studie [1] der Unterschied zwischen Deutschland und der Türkei in der Lesekompetenz 81, in den Naturwissenschaften 84 und in Mathematik 86 Punkte betrug.

Der Vollständigkeit halber sei angemerkt, dass diese Unterschiede selbstverständlich statistisch signifikant sind. Bei den sehr großen Stichproben werden bereits Differenzen von 8 bis 10 Punkten signifikant. Mit mehr als 80 Punkten liegt die Bildungskluft zwischen Deutschland und der Türkei jenseits von Gut und Böse.

Zur Beurteilung von Mittelwertsunterschieden wird häufig ein Maß der Effektstärke verwendet, das auf Cohen [2] zurückgeht und durch den Buchstaben d gekennzeichnet wird. Die Effektstärke d ergibt sich daraus, dass man die Mittelwertsdifferenz durch die Standardabweichung dividiert [A1].

In Tabelle 3.1 sind die Mittelwerte sowie die Standardabweichungen und die Effektstärken zusammengefasst.

Tabelle 3.1: PISA 2015. Mittelwerte, Standardabweichungen und Effektstärke d.
Naturwissenschaften Lesekompetenz Mathematik
Mittelwert
Deutschland 509 509 506
Türkei 425 428 420
Standardabweichung
Deutschland 99 100 89
Türkei 79 80 82
Effektstärke d
0,93 0,89 1,00

Tabelle 3.1 zeigt, dass sich Deutschland und die Türkei auch bei den Standardabweichungen deutlich unterscheiden. In allen Bereichen ist die Streuung der Messwerte in Deutschland größer. Auf diesen Punkt werden wir später zurückkommen. Es sei an dieser Stelle jedoch angemerkt, dass die Streuung in Deutschland auch erheblich größer ist als in den OECD-Ländern (siehe Teil 2).

Nach einem Vorschlag von Cohen gilt bei der Beurteilung der Mittelwertsdifferenz zwischen zwei Gruppen ein d-Wert von 0,2 als kleiner, 0,8 als mittlerer und 1,4 als großer Effekt. Gemäß dieser Konvention entsprechen die Unterschiede zwischen Deutschland und der Türkei in allen drei Leistungsbereichen einem mittleren Effekt.

Cohen’s Effektstärkemaß d ist zweifellos eine sehr wichtige Statistik. Bei der Interpretation von „klein“, „mittel“ oder „groß“ muss man jedoch im Auge behalten, dass es sich hier lediglich um eine Faustregel handelt, die auf der Grundlage von tausenden Untersuchungen aus sozialwissenschaftlichen Forschungsberichten abgeleitet wurde. Diese Interpretation von Cohen’s d ist also lediglich eine Relativierung auf das, was in sozialwissenschaftlichen Untersuchungen typischerweise zu beobachten ist.

In PISA und anderen nationalen und internationalen Bildungsstudien werden „Effektstärken von unter 0,2 als gering, Effektstärken im Bereich um 0,5 als mittelgroß und Effektstärken von über 0,8 als groß angegeben“ [1; S.325]. Gemäß dieser Interpretation liegt in allen Leistungsbereichen ein großer bis sehr großer Effekt vor.

Wie immer man Effektstärken verbal charakterisieren mag, gilt:

  • Die Qualifikation eines Effekts als „klein“, „nützlich“ oder „groß“ sagt so gut wie nichts über die praktische Bedeutsamkeit eines Unterschieds aus.

In der medizinisch-pharmazeutischen Forschung hat man es oftmals mit Effekten zu tun, die nach der Cohen’schen Faustregel als winzig klein einzustufen sind. Dennoch kann ein Medikament, das einen im Cohen’schen Sinne winzigen Effekt aufweist, Tausende Menschenleben retten. Hier kann also ein winziger Effekt eine außerordentlich große praktische Bedeutsamkeit haben.

Auf der anderen Seite wird vermutlich die Präferenz für rosa- und lilafarbene Kleidungsstücke einen Unterschied zwischen Männern und Frauen ergeben, der einer sehr großen Effektstärke entspricht. Für die Modebranche ist dies äußerst bedeutsam, darüber hinaus wird das aber kaum jemanden interessieren.

Um die praktische Bedeutsamkeit der Bildungsunterschiede zwischen Deutschland und der Türkei zu beurteilen, sind also andere Kriterien heranzuziehen als Cohen’s d. Diesem Thema wenden wir uns in der Folge zu. Dabei wird sich zeigen, dass die Bezeichnung „mittlerer Effekt“ eine groteske Untertreibung darstellt; und selbst die Bezeichnung „großer Effekt“ würde der enormen praktischen Bedeutsamkeit in keiner Weise gerecht.

Hier gibt es → Teil 4: PISA 2015: Lesekompetenz in Deutschland und in der Türkei

*

Literatur


[1] OECD (2016) PISA 2015 Ergebnisse. Exzellenz und Chancengleichheit in der Bildung. Band I. W. Bertelsmann Verlag, Germany. DOI 10.3278/6004573w

[2] Cohen, J. (19772). Statistical power analysis for the behavioral sciences. New York: Academic Press.

*

Anmerkungen

[A1] Das heißt: Der Unterschied zwischen den Gruppen wird auf die Streuung innerhalb der Gruppen relativiert, wobei die Standardabweichung das Maß der Streuung innerhalb der Gruppen darstellt. Bei unterschiedlichen Standardabweichungen in den Teilgruppen muss eine gewichtete Standardabweichung für die Gesamtgruppe ermittelt werden.

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Stichwörter:
Bildung, Bildungsforschung, Deutschland, Türkei, Türken, PISA, Effektstärke, Statistik, Cohen’s d

Geographie des Mordes – Teil 6

Geographie des Mordes

Teil 6: Amerika

Die Häufigkeit von Morden ist in den verschiedenen Ländern dieser Welt sehr ungleich verteilt. Im Teil 6 dieser Serie betrachten wir die Mordrate in Amerika.

Auf der Grundlage des 2016 Human Development Report der Vereinten Nationen (1) haben wir im → Teil 1 dieser Serie die Länder mit der niedrigsten und im → Teil 2 die Länder mit der höchsten Mordrate betrachtet. Im → Teil 3 haben wir die Betrachtung der Kontinente mit Europa begonnen. Im → Teil 4 haben wir Asien, Australien, Neuseeland und die Pazifikinseln betrachtet und im → Teil 5 Afrika.

Als letzten Kontinent betrachten wir nun Amerika, dessen Mordraten in Tabelle 6.1 zusammengefasst sind.

Tabelle 6.1: Mordrate in den Ländern Amerikas.
Mordrate
pro 100.000
Kanada 1,4
Chile 3,6
USA 3,9
Kuba 4,7
Peru 6,7
Grenada 7,5
Argentinien 7,6
Uruguay 7,8
Equador 8,2
Dominika 8,4
Barbados 8,8
Paraguay 8,8
Surinam 9,5
Costa Rica 10,0
Haiti 10,0
Antigua und Barbuda 11,2
Nicaragua 11,5
Bolivien 12,4
Mexiko 15,7
Dominikanische Republik 17,4
Panama 17,4
Guyana 20,4
St. Lucia 21,6
Brasilien 24,6
St. Vincent und Grenadinen 25,6
Trinidad und Tobago 25,9
Kolumbien 27,9
Bahamas 29,8
Guatemala 31,2
St. Kitts und Nevis 33,6
Belize 34,4
Jamaika 36,1
Venezuela 62,0
El Salvador 64,2
Honduras 74,6

Wer dachte, Afrika sei der Kontinent mit der höchsten Mordrate, wird durch Tabelle 6.1 eines Besseren belehrt. Der amerikanische Kontinent schneidet noch wesentlich schlechter ab.

Die Spannbreite reicht von 1,4 (Kanada) bis 73,2 (Honduras). Zum Vergleich: Europa 0,0 bis 9,5; Asien 0,3 bis 10,4; Afrika 0,6 bis 38,0.

Der Median, also der Wert, der die obere von der unteren Hälfte trennt, liegt bei 12,4. Zum Vergleich: Europa 1,1; Asien 2,7; Afrika 7,8.

Der Mittelwert beträgt 20,1. Zum Vergleich: Europa 1,1; Asien 3,4; Afrika 8,1.

Damit ist Amerika im Hinblick auf die Mordrate mit großem Abstand unangefochtener Spitzenreiter.

Die Länder, die die höchsten Anteile europäischer Vorfahren haben, stechen positiv hervor: Rang 1 Kanada (1,4), Rang 2 Chile (3,4), Rang 3 USA (3,9), Rang 4 Kuba (4,7) und – schon etwas deutlicher dahinter – Rang 7 Argentinien (7,6) und Rang 8 Uruguay (7,8).

Die für amerikanische Verhältnisse sehr günstige, nach europäischen Maßstäben jedoch recht hohe Mordrate von 3,9 in den USA ist zu einem erheblichen Teil auf die außerordentlich hohe Kriminalität der Schwarzen und der Hispanics zurückzuführen; darauf kommen wir weiter unten noch einmal zurück.

Die Karibikinseln, von denen einige nur sehr wenige Einwohner aufweisen, werden in weit überwiegender Zahl von Nachkommen schwarzafrikanischer Sklaven bewohnt. Ebenso wie auf dem Ursprungskontinent Afrika zeigen damit auch auf dem amerikanischen Kontinent die Schwarzen eine sehr viel höhere Kriminalität als die Weißen.

Außerordentlich hohe Mordraten zeigen viele Länder Mittel- und Südamerikas, die, wie bereits im → Teil 2 erwähnt, überwiegend von Mestizen sowie Mulatten, Indigenen, Europäischstämmigen und Zambos bewohnt werden. Diese Länder führen die Diversity-is-Strength-These ad absurdum. Die Völkergemische und ethnischen Flickenteppiche Lateinamerikas zeigen die höchsten Mordraten der Welt. Ergänzend sei erwähnt, dass die Länder Lateinamerikas – wie kaum anders zu erwarten – ein niedriges Intelligenzniveau (2) und hohe Psychopathiewerte (3) aufweisen.

Zum Abschluss werfen wir noch einmal einen Blick auf die USA.

  • Afroamerikaner haben einen Anteil von ungefähr 13 Prozent an der Gesamtbevölkerung, stellen aber 38 Prozent der Gefängnisinsassen. Die Hälfte aller Morde in den USA und ungefähr ein Drittel aller Vergewaltigungen werden von Afroamerikanern begangen. Ein überproportionaler Anteil von Schwarzen und Latinos lässt sich bei der Anzahl von bewaffneten Angreifern feststellen. So waren zwischen Januar und Juni 2008 insgesamt 98 Prozent aller mit Schusswaffen bewaffneten Angreifer in New York City entweder schwarz oder hispanisch. Im März 2015 waren 16 Prozent der Häftlinge in amerikanischen Gefängnissen mexikanische Staatsbürger, weitere 7,5 Prozent der Häftlinge hatten eine andere als eine amerikanische oder mexikanische Staatsbürgerschaft.
    Quelle: Wikipedia, aufgerufen am 14.12.2017

Nein, es sind nicht, wie uns das Klischee weismachen will, die schießwütigen Texaner, die ständig mit Revolver, Old-Shatterhand-Stutzen und automatischen Waffen wild um sich ballern – ebenso wie überall in der Welt geht die Gewaltkriminalität auch in den USA zu einem extrem großen Teil auf das Konto von Schwarzen und Hispanics. Ohne Schwarze und Hispanics stünden die USA im internationalen Vergleich ungleich besser da.

Auch wenn es den politisch korrekten Realitätsverleugnern nicht gefällt, zeigt die Statistik der weltweiten Mordraten ein eindeutiges durch nichts wegzudiskutierendes Ergebnis:

  • Schwarze und Lateinamerikaner zeigen weltweit mit großem Abstand die höchsten Mordraten, während Weiße und Asiaten sehr viel niedrige Raten aufweisen.

Nachdem nun alle Kontinente abgehandelt sind, richten wir in der nächsten Folge den Blick auf Deutschland.

*

Quellen und Amerkungen

(1) 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

(2) Richard Lynn (2015). Race Differences in Intelligence. An Evolutionary Analysis. Arlington, VA: Washington Summit Publishers

(3) Richard Lynn (2012). Racial and ethnic differences in psychopathic personality. Personality and Individual Differences, 32, 273-316.

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Stichwörter:
Kriminalität, Gewalt, Mord, Mordrate, HDI, Human Development Index, Statistik, Mordstatistik, Gewaltstatistik, Amerika, Schwarze, Mestizen, Länder
Geographie der Gewalt, Mord und Totschlag

Geographie des Mordes – Teil 5

Geographie des Mordes

Teil 5: Afrika

Die Häufigkeit von Morden ist in den verschiedenen Ländern dieser Welt sehr ungleich verteilt. Im Teil 5 dieser Serie betrachten wir die Mordrate in Afrika.

Auf der Grundlage des 2016 Human Development Report der Vereinten Nationen (1) haben wir im → Teil 1 dieser Serie die Länder mit der niedrigsten und im → Teil 2 die Länder mit der höchsten Mordrate betrachtet. Im → Teil 3 haben wir die Betrachtung der Kontinente mit Europa begonnen. → Teil 4 richtete den Blick auf Asien, Australien, Neuseeland und die Pazifikinseln.

Nun betrachten wir die Mordraten in Afrika, die in Tabelle 5.1 zusammengefasst sind.

Tabelle 5.1: Mordrate in den Ländern Afrikas.
Mordrate
pro 100.000
Madagaskar 0,6
Burkina Faso 0,7
Marokko 1,0
Algerien 1,5
Ghana 1,7
Malawi 1,8
Sierra Leone 1,9
Seychellen 2,1
Libyen 2,5
Kamerun 2,7
Mauritius 2,7
Tunesien 3,1
Ägypten 3,2
Liberia 3,2
Equatorial Guinea 3,4
Sao Tome und Principe 3,4
Mozambique 3,6
Burundi 4,0
Niger 4,5
Rwanda 4,9
Somalia 5,6
Sambia 5,8
Kenia 5,9
Benin 6,3
Sudan 6,5
Simbabwe 6,7
Dschibuti 7,0
Komoren 7,8
Senegal 7,9
Tansania 7,9
Äthiopien 8,0
Guinea 8,7
Tschad 9,2
Togo 9,2
Gabun 9,4
Gambia 9,4
Eritrea 9,7
Angola 9,8
Guinea-Bissau 9,9
Nigeria 10,1
Mali 10,2
Kongo 10,5
Kap Verde 10,6
Elfenbeinküste 11,4
Mauretanien 11,4
Uganda 11,8
Kongo (Dem.Rep.) 12,5
Zentralafrikanische Republik 13,2
Süd-Sudan 13,9
Botswana 14,8
Namibia 16,9
Swasiland 17,4
Südafrika 33,0
Lesotho 38,0

Afrika zeigt eine außerordentlich breite Streuung. Das Minimum beträgt 0,6 (Madagaskar), das Maximum 38,0 (Lesotho). Die Spannweite beträgt 37,4. In Europa erstrecken sich die Werte von 0,0 bis 9,5; in Asien von 0,3 bis 10,4.

Die obere Tabellenhälfte endet bei Dschibuti (7,0); die untere beginnt mit den Komoren (7,8). Damit liegt der Median bei 7,4. In Europa liegt er bei 1,1 und in Asien bei 2,7.

Das arithmetische Mittel Afrikas beträgt 8,1. In Europa beträgt der Durchschnitt 1,1 und in Asien 3,4.

Die Mordraten sind somit in Afrika um ein Vielfaches höher als in Europa oder Asien.

Auffallend gut – bezogen auf Afrika – schneiden die nordafrikanischen von Weißen bewohnten Staaten ab: Marokko 1,0, Algerien 1,5, Libyen 2,5, Tunesien 3,1 und Ägypten 3,2. Auf diese kommen wir in einer späteren Folge zurück.

Bei einigen schwarzafrikanischen Ländern, die sehr gut abschneiten, sind erhebliche Zweifel angebracht. Die Daten aus dem 2016 Human Development Report beziehen sich auf die Jahre 2010 bis 2014; bei Wikipedia (2) findet sich eine nur wenig ältere Liste mit zum Teil stark abweichenden Werten. Madagaskar ist dort nicht mit 0,6 aufgeführt, sondern mit 11,1; Burkina Faso 8,0 (statt 0,7); Ghana 6,1 (statt 1,7); Kamerun 7,6 (statt 2,7).

Selbst wenn man diese Unstimmigkeiten außer Acht lässt, zeigt Schwarzafrika ein sehr schwarzes Bild. Dies ist allerdings aufgrund der außerordentlich geringen Intelligenz der Schwarzafrikaner (3) und dem negativen Zusammenhang zwischen Intelligenz und Kriminalität (4) sowie der psychopathischen Persönlichkeitsstruktur der Schwarzen (5) nicht verwunderlich.

In der nächsten Folge richten wir den Blick auf Amerika → Teil 6.

*

Quellen und Amerkungen

(1) 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

(2) Wikipedia Stichwort Tötungsdelikte
https://de.wikipedia.org/wiki/T%C3%B6tungsrate_nach_L%C3%A4ndern
Aufgerufen am 13,.12.2017

(3) Richard Lynn (2015). Race Differences in Intelligence. An Evolutionary Analysis. Arlington, VA: Washington Summit Publishers

(4) Zu dem empirisch immer wieder und immer wieder bestätigten negativen Zusammenhang zwischen Kriminalität und Intelligenz siehe zum Beispiel
Ellis, L. &v Walsh, A. (2003). Crime, Delinquency and Intelligence. In Nyborg, H. (Ed.): The Scientific Study of General Intelligence: Tribute to Arthur R. Jensen. Amsterdam: Elsevier, S.343-365.
Das gesamte Buch kann hier als PDF heruntergeladen werden:
http://emilkirkegaard.dk/en/wp-content/uploads/Helmuth_Nyborg_The_Scientific_Study_of_General_IBookos.org_.pdf

(5) Richard Lynn (2012). Racial and ethnic differences in psychopathic personality. Personality and Individual Differences, 32, 273-316.

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Stichwörter:
Kriminalität, Gewalt, Mord, Mordrate, HDI, Human Development Index, Statistik, Mordstatistik, Gewaltstatistik, Afrika, Schwarze, Intelligenz, Psychopathie, Länder
Geographie der Gewalt, Mord und Totschlag

Geographie des Mordes – Teil 4

Geographie des Mordes

Teil 4: Asien, Australien, Neuseeland und Pazifikinseln

Die Häufigkeit von Morden ist in den verschiedenen Ländern dieser Welt sehr ungleich verteilt. Im Teil 4 dieser Serie betrachten wir die Mordrate in Asien sowie in Australien, Neuseeland und auf den Pazifikinseln.

Auf der Grundlage des 2016 Human Development Report der Vereinten Nationen (1) haben wir im → Teil 1 dieser Serie die Länder mit der niedrigsten und im → Teil 2 die Länder mit der höchsten Mordrate betrachtet. Im → Teil 3 haben wir die Betrachtung der Kontinente mit Europa begonnen.

Nun richten wir den Blick auf Asien. Außerdem betrachten wir Australien und Neuseeland und die Pazifikinseln.

Tabelle 4.1 zeigt die Modrate in den asiatischen Ländern.

Tabelle 4.1: Mordrate in den Ländern Asiens.

      Asien
Mordrate
pro 100.000
Singapur 0,3
Japan 0,3
Brunei 0,5
Bahrain 0,5
Indonesien 0,5
Palästina 0,6
Süd-Korea 0,7
Vereinigte Arabische Emirate 0,7
China 0,8
Hong Kong 0,9
Malediven 0,9
Oman 1,1
Tadschikistan 1,4
Vietnam 1,5
Israel 1,7
Kuwait 1,8
Kambodscha 1,8
Malaysia 1,9
Armenien 2,0
Syrien 2,2
Jordan 2,3
Aserbaidschan 2,5
Myanmar 2,5
Georgien 2,7
Bhutan 2,7
Bangladesch 2,8
Sri Lanka 2,9
Nepal 2,9
Usbekistan 3,2
Indien 3,2
Kirgisistan 3,7
Timor-Leste 3,7
Thailand 3,9
Türkei 4,3
Libanon 4,3
Turkmenistan 4,3
Nord-Korea 4,7
Iran 4,8
Saudi-Arabien 6,2
Afghanistan 6,6
Jemen 6,7
Katar 7,2
Laos 7,3
Kasachstan 7,4
Mongolei 7,5
Pakistan 7,8
Irak 7,9
Philippinen 9,9
Papua-Neu-Guinea 10,4

Die Mordrate in Asien erstreckt sich von 0,3 in Singapur bis 10,4 auf Papua-Neu-Guinea. Die Spannbreite ist damit fast dieselbe wie in Europa (von 0,0 bis 9,5).

Der Median – das ist der Wert, der die obere von der unteren Hälfte trennt – beträgt 2,7. In Europa liegt dieser Kennwert bei 1,1.

Der Mittelwert (2) über die asiatischen Länder beträgt 3,4. Das ist das Doppelte des europäischen Durchschnitts von 1,7 (3).

Erwartungsgemäß finden sich die Länder, die die höchsten Intelligenzquotienten der Welt aufweisen – Singapur, China, Hong Kong, Süd-Korea, Japan –, mit einer Mordrate unter 1 ganz weit oben in der Tabelle. (4) Lediglich Nord-Korea, das ebenfalls ein sehr hohes Intelligenzniveau aufweisen dürfte, fällt mit einer Mordrate von 4,7 aus dem Rahmen.

Die asiatischen Länder, die seit Jahren die größte Zahl von → Asylanträgen in Deutschland stellen, weisen mit Ausnahme von Syrien (2,2) überdurchschnittlich hohe Mordraten auf: Iran (4,8), Afghanistan (6,6), Pakistan (7,8), Irak (7,9). Darauf kommen wir in einem späteren Beitrag noch einmal zurück.

Tabelle 4.2 zeigt die Mordraten von Australien und Neuseeland und – lediglich der Vollständigkeit halber – der Pazifikinseln.

Tabelle 4.2: Mordrate in Australien und Neuseeland und auf den Pazifikinseln.

      Australien, Neuseeland, Pazifikinseln
Mordrate
pro 100.000
Neuseeland 0,9
Australien 1,0
Tonga 0,1
Nauru 1,3
Vanuatu 2,9
Fiji 3,0
Palau 3,1
Samoa 3,2
Marshall-Inseln 4,7
Micronesien 4,8
Kiribati 7,5
Tuvalu 20,3

Australien und Neuseeland schneiden mit einer Rate von 0,9 beziehungsweise 1,0 hervorragend ab. Ausgerechnet Australien, das einst als Sträflingskolonie des britischen Empire diente, ist heute der friedlichste Kontinent.

Die Mordraten der Pazifikinseln sind im Grunde nutzlos. Aufgrund der außerordentlich geringen Bevölkerungszahl wird der Wert durch einen einzigen Mordfall gravierend verändert. Wie bereits im Teil 1 angemerkt, liegen der extrem hohen Rate von 20,3 gerade mal 2 Mordfälle zugrunde.

In der nächsten Folge richten wir den Blick auf → Afrika.

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Quellen und Amerkungen

(1) 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

(2) Hierbei handelt es sich um den ungewichteten Mittelwert, das heißt: Beobachtungseinheit sind die Länder. Da sich die Länder in der Bevölkerungszahl extrem voneinander unterscheiden, gibt er nicht die Mordrate des Gesamtkontinents wieder.

(3) Wenn man in Europa die Zwergstaaten Andorra und San Marino herausnimmt, die beide eine Mordrate von 0,0 haben, erhöht sich der europäische Mittelwert nur minimal von 1,7 auf 1,8.

(4) Zu dem empirisch immer wieder und immer wieder bestätigten negativen Zusammenhang zwischen Kriminalität und Intelligenz siehe zum Beispiel
Ellis, L. &v Walsh, A. (2003). Crime, Delinquency and Intelligence. In Nyborg, H. (Ed.): The Scientific Study of General Intelligence: Tribute to Arthur R. Jensen. Amsterdam: Elsevier, S.343-365.
Das gesamte Buch kann hier als PDF heruntergeladen werden:
http://emilkirkegaard.dk/en/wp-content/uploads/Helmuth_Nyborg_The_Scientific_Study_of_General_IBookos.org_.pdf

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Stichwörter:
Kriminalität, Gewalt, Mord, Mordrate, HDI, Human Development Index, Statistik, Mordstatistik, Gewaltstatistik, Asien, Australien, Neuseeland, Pazifikinseln, Länder
Geographie der Gewalt, Mord und Totschlag

Geographie des Mordes – Teil 3

Geographie des Mordes

Teil 3: Europa

Die Häufigkeit von Morden ist in den verschiedenen Ländern dieser Welt sehr ungleich verteilt. Im Teil 3 dieser Serie betrachten wir die Mordrate in Europa.

Auf der Grundlage des 2016 Human Development Report der Vereinten Nationen (1) haben wir im → Teil 1 dieser Serie die Länder mit der niedrigsten und im → Teil 2 die Länder mit der höchsten Mordrate betrachtet.

Nur richten wir den Blick auf Europa. In Tabelle 3.1 sind die Länder in aufsteigender Reihenfolge angeordnet.

Tabelle 3.1: Mordrate in den Ländern Europas.
Mordrate
pro 100.000
Andorra 0,0
San Marino 0,0
Zypern 0,1
Griechenland 0,1
Island 0,3
Österreich 0,5
Schweiz 0,5
Norwegen 0,6
Tschechien 0,7
Luxemburg 0,7
Niederlande 0,7
Polen 0,7
Slowenien 0,7
Spanien 0,7
Kroatien 0,8
Italien 0,8
Deutschland 0,9
Portugal 0,9
Schweden 0,9
Großbritannien 0,9
Dänemark 1,0
Irland 1,1
Slowakei 1,1
Frankreich 1,2
Bosnien/Herzegovina 1,3
Serbien 1,3
Malta 1,4
Ungarn 1,5
Rumänien 1,5
Bulgarien 1,6
Finnland 1,6
Mazedonien 1,6
Belgien 1,8
Liechtenstein 2,7
Estland 3,1
Moldawien 3,2
Montenegro 3,2
Weißrussland 3,6
Lettland 3,9
Albanien 4,0
Ukraine 4,4
Litauen 5,5
Russland 9,5

Tabelle 3.1 zeigt, dass die Mordrate in den meisten Ländern sehr niedrig ist und nur in sehr kleinen Schritten steigt. Erst im unteren Viertel, also bei den höchsten Mordraten, ist ein deutlicher Bruch zu erkennen.

Deutschland belegt gemeinsam mit Portugal, Schweden und Großbritannien und einer Mordrate von jeweils 0,9 die Rangplätze 17 bis 20 und befindet sich damit in der oberen – also der friedlicheren – Tabellenhälfte.

Auch von Platz 21 (Dänemark 1,0) bis Platz 33 (Belgien 1,8) sind die aufeinanderfolgenden Abstände sehr klein.

Ein Bruch findet sich bei Liechtenstein, das mit einer Rate von 2,7 den Rangplatz 34 belegt. Der Zwergstaat Liechenstein hat jedoch nur etwas mehr als 37.000 Einwohner. Der Mordrate 2,7 entspricht daher ein einziger Mordfall. Wie bereits in den vorangegangenen Folgen erwähnt, macht die Berücksichtigung von Zwergstaaten wenig Sinn, da bereits ein einziger Mordfall einen starken Ausschlag nach oben oder unten zur Folge hat. In Tabelle 3.1 betrifft dies neben Liechtenstein auch noch Andorra und San Marino.

Die neun Länder mit der höchsten Mordrate heben sich markant vom restlichen Europa ab. Estland (3,1), Moldawien (3,2), Weißrussland (3,6), Lettland (3,9), Ukraine (4,4), Litauen (5,5) und Russland (9,5) waren allesamt Republiken der ehemaligen Sowjetunion. Die beiden Balkanstaaten Montenegro (3,2) und Albanien (4,0) gehörten ebenfalls zum kommunistischen Ostblock.

  • Der Mord hat in Europa einen klaren geographischen und geopolitischen Schwerpunkt: Die Republiken der ehemaligen Sowjetunion sowie kommunistisch geprägte Teile des Balkans. Und dabei hebt sich das heutige Russland in negativer Hinsicht markant von seinen ehemaligen Trabanten ab.

Der Vergleich mit den anderen Teilen dieser Welt wird jedoch zeigen, dass Europa im Hinblick auf die Mordrate ein außerordentlich friedlicher Kontinent ist.

In der nächsten Folge richten wir den Blick auf Asien sowie Australien und Neuseeland und die Pazifikinseln. Hier gibt es die Fortsetzung → Teil 4.

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Quellen und Amerkungen

(1) 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

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