Post #2195606

2025-06-19 11:10 UTC

An die Statistiker:innen @ADFC@mastodon.social. Ohne mich schon in die Daten zum #FahrradKlimaTest vertieft zu haben, was mir direkt auffällt: Nur Mittel-Werte zu berechnen, ist zu kurz gedacht. Mindestens sollten Median und besser auch Gini-Koeffizienten gemessen werden. Dann bekommt Ihr rein statistisch schon eine viel höhere Aussage-Kraft für die erhobenen Daten. Inhaltlich würde ich mir noch ergänzende Infos wünschen: Lassen die Entwicklungen Rückschlüsse auf den Erfolg von Kampagnen zu? Wenn ja, welche?

Replies (2)

@FAHRRADkultur@mastodon.green 2025-06-19 11:17

@ADFC@mastodon.social Insbesondere für letztere braucht es eine hohe Orts-Kenntnis. Zudem wäre interessant, ob die #FahrradKlima Daten Rückschlüsse auf die (mangelnde) Förderung des Rad-Verkehrs auf Bundes-/Landes-/Kommunaler Ebene zulassen. Schließlich fehlt mir neben dem aktuellen Status mehr Info zu den Entwicklungen. Ein kleiner Silberstreif ist die Rubrik "Die besten Aufholer". Für eine bessere #WissKomm fehlen jedoch auch hier übergreifende Zusammenfassungen der Ergebnisse, die Rückschlüsse ermöglichen.

Open ##2195607
@FAHRRADkultur@mastodon.green 2025-06-19 11:20

@ADFC@mastodon.social Schließlich meine letzte Frage an Euch: Gibt es alle Daten auch als #OffeneDaten? Damit sich Interessierte mit den Zahlen und Ergebnissen der Befragungen intensiver beschäftigen und ihre eigenen Auswertungen darauf aufbauen können? #OpenData #FahrradKlimaTest #FahrradKlima #MobilitätsWende #VerkehrsWende #FahrradFreundlichkeit #Fahrrad #Statistik #OpenScience #OpenCitizenScience

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