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Dieses Buch zeigt anhand von journalistischen Fallbeispielen, warum und wie fortgeschrittene statistische Analysemethoden eingesetzt werden koennen, um aussagekraeftige journalistische Informationen aus Daten zu extrahieren. Gleichzeitig setzt das Buch einen Anforderungsrahmen fuer die datenjournalistische Arbeit bezueglich Datenkompetenz und -visualisierung, dem Einsatz von Algorithmen sowie daten-ethischen Anforderungen und der UEberpruefung externer Studien. Ziel ist es, die Qualitaet und Aussagekraft datenjournalistischer Arbeiten zu verbessern, welche, neben der angemessenen Erfassung und Aufbereitung von Daten, wesentlich von einer adaequaten Datenanalyse abhaengen. Aber wie statistisch arbeiten Datenjournalist:innen heute eigentlich? Und wie statistisch koennen oder sollten sie arbeiten, um den Anspruechen ihrer Leserschaft in Sachen Verstaendlichkeit gerecht zu werden, auch mit Blick auf deren unterschiedliches mathematisch-statisches Vorwissen? Das Buch zielt darauf ab, diese Fragen zu beantworten, indem es weiterfuehrende statistische Methoden anhand von Fallstudien untersucht. Es verdeutlicht, warum diese Methoden auch im journalistischen Kontext oftmals problemangemessener sind und tiefer gehende Erkenntnisse liefern als vereinfachte Analysen und Basismethoden. Die Fallstudien decken dabei die wichtigsten statistischen Methoden ab: Verteilungen und Tests, Klassifikation, Regression, Zeitreihenanalyse, Clusteranalyse, Analyse von sequentiellen Daten ohne direkten Zeitbezug, Verwendung von Vorwissen und geplante Studien.