Einleitung:
Stellen Sie sich bitte vor, Sie sind Reporter-/in einer Frauenzeitschrift und möchten einen Artikel über Brustkrebs schreiben. Sie recherchieren auch darüber, was von den Tests zu halten ist, die im Rahmen von Routineuntersuchungen eingesetzt werden, um Brustkrebs zu entdecken. Ihr besonderes Interesse gilt der Frage, was es bedeutet, wenn eine Frau bei einem solchen Test ein positives Ergebnis (welches Brustkrebs anzeigt) erhält.

Statistische Informationen:
100 von 10.000 Frauen, die zu einer Routineuntersuchung gehen, haben Brustkrebs. Von 100 Frauen, die zu einer Routineuntersuchung gehen und die Brustkrebs haben, erhalten 80 ein positives Testergebnis. Von 9.900 Frauen, die zu einer Routineuntersuchung gehen und die keinen Brustkrebs haben, erhalten 950 dennoch ein positives Testergebnis.

Visualisierung:

Frage:
Wie viele der Frauen, die zu einer Routineuntersuchung gehen und ein positives Testergebnis erhalten, haben Brustkrebs?

Antwort:
80 von 1.030

Binder, K., Krauss, S., & Steib, N. (im Druck). Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Schnittwahrscheinlichkeiten GLEICHZEITIG visualisieren: Das Häufigkeitsnetz. Stochastik in der Schule.

Binder, K., Krauss, S., & Steib, N. (in Vorbereitung). Wie man den Schwächen von Baumdiagrammen und Vierfeldertafeln begegnen kann – Das Häufigkeitsnetz.

Krauss, S., Weber, P., Binder, K., & Bruckmaier, G. (2020). Natürliche Häufigkeiten als numerische Darstellungsart von Anteilen und Unsicherheit–Forschungsdesiderate und einige Antworten. Journal für Mathematik-Didaktik, 1-37.

Weber, P., & Binder, K. (2017). Häufigkeitsphobie trotz Wahrscheinlichkeitsblindheit: Werden natürliche Häufigkeiten bei Bayesianischen Aufgaben genutzt?. Beiträge zum Mathematikunterricht 2017.