Stümper

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Die Wortbedeutung

Die Lateiner hatten für den 'Stümper' das Wort 'offensor', was sowohl 'Anstoßer', 'Angreifer' wie auch 'Beleidiger' bedeutet. Ein 'Stümper' war bei den alten Römern einer, der mit seinen Leistungen und Äußerungen in seinen Kreisen ein Stein des Anstoßes war. Viel strenger geht der Deutsche mit dem 'Stümper' ins Gericht:

Stümper m. Nichtskönner, Pfuscher, mhd. (md:) 'stümper' Schwächling, unbedeutender Tropf, mnd. 'stümper' wer sozial schlecht gestellt ist, nichts leistet, mnl. 'stomper', 'stumper' langsamer Schwächling, Trödler, nl. 'stumper' abgeleitet von dem unter 'Stumpf' behandelten Substantiv, eigentlich wohl 'Verstümmelter', 'Krüppel', 'Schwächling' und daher bemitleidenswert (bis 16./17. Jh.; vgl. ahd. 'stumbal' verstümmelt, s. 'Stummel'), danach 'wer physisch unvermögend, untüchtig ist, ohne Fähigkeit und Fertigkeit in seiner Arbeit' und daher verachtenswert. - '"stümperhaft"' Adj. unzulänglich, wie ein Pfuscher (17. Jh.). '"stümpern" Vb. 'pfuschen', 'unzulänglich, schlecht arbeiten' (17.Jh.) (Quelle: Etymologisches Wörterbuch des Deutschen ISBN 3-423-32511-9, 6. Aufl., dtv-Verlag GmbH & Co. KG München 2003, S. 1387)

Über Verwendung und Verwender

Die Verwendung der Bezeichnung ist im deutschsprachigen Raum flächendeckend nachweisbar. Typischerweise wird das Wort 'Stümper' von einer Person A über eine Person B gebraucht, welcher die Person A eine oben dargestellte Eigenschaft zuschreibt und zugleich für sich selber die (nach dem Popper-Kriterium nachweislich 'nicht verifizierbare') Ansicht vertritt, die Hypothese, selber kein 'Stümper' zu sein, nicht verwerfen zu müssen. Zuweilen handelt es sich bei den so Urteilenden um Personen, die an allen Kritik üben, die sich nicht selbst kritisieren und sich daher selber in ein paradoxales Problem verstricken: Die Mengen aller Mengen, die sich nicht selbst enthalten, ist logisch nicht denkbar. Der Dorfbarbier, der alle rasiert, die sich nicht selbst rasieren, verharrt in lebenslangem Widerspruch morgens vor dem Rasierspiegel.

Wert der Aussage

Die Attribution "A sagt, B sei Element der Menge S aller Stümper", ist keineswegs gleichbedeutend mit der Aussage "B ist Element der Menge S aller Stümper, wenn A das sagt"; letztere ist vielmehr "bloß" bedingt wahrscheinlich und kommt letztlich einer Umkehrung in der Aussagelogik der ersten Aussage gleich.

Bewertung der Aussage mit dem Satz von Bayes

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, daß B ein Stümper ist, wenn A dies über B behauptet und mit solchen Werturteilen in 80 von 100 Fällen recht hat, sofern die Stümper in der Gesamtpopulation mit einer Häufigkeit von 20% auftreten? Es liegen im übrigen keine Studien über signifikant (= überzufällig) gehäuftes Auftreten von Stümpern in bestimmten Kohorten der Gesamptpopulation vor. Nach dem Satz von Bayes beträgt diese Wahrscheinlichkeit p(B=Stümper|A sagt,"B=Stümper") genau $(0,8x20\%)/(0,2x80\%+0,8x20\%)$, also 50%.

                       B ist
               Stümper kein Stümper  Summe
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     Stümper     4%        16%         20%
A ist
kein Stümper    16%        64%         80%
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Summe           20%        80%        100%
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A 'irrt' also in 50% seiner Aussagen über Stümpertum unter der Voraussetzung der angegebenen a-priori-Wahrscheinlichkeiten. Aus statistischer Sicht kann A im Durchschnitt über die Gesamtpopulation wohl in kaum mehr als 80 von 100 Fällen recht behalten, zumal es sich in 20% der Fälle bei A selbst um einen Stümper handeln wird. Aus all diesem folgt im Umkehrschluss, daß B mit der Gegenwahrscheinlichkeit von 50% kein Stümper ist, selbst wenn A das behauptet.

Bewertung nach der Stichprobengröße

Die Aussage "A sagt, B sei ein Element der Menge S aller Stümper" ist stets das Resultat eines von A gezogenen Schlusses von einer Stichprobe der Eigenschaften und Fähigkeiten des B auf die Grundgesamtheit der Eigenschaften und Fähigkeiten des B. Nur hinreichend große Stichproben lassen einen Schluss darauf zu, dass die Eigenschaften und Fähigkeiten des B signifikant niedriger als die entsprechenden Mediane der Kohorte liegen. Das Bias-Problem bei der Messung von Fähigkeiten und Eigenschaften, die beide quasi nicht objektiv ponderabel sind, da sie allerhöchstens ordinalskaliert sein werden, würde den Rahmen des Artikels sprengen. Statistische Tests bei kleinen Stichproben schützen tendenziell die Nullhypothese. Aussagen der besprochenen Art stellen sich oft nach Jahren als Fehler 1. Art heraus. Als Betroffener einer solchen Aussage aber nicht auf den Grund zu gehen, könnte ein Fehler 2. Art sein. Hieraus mag ein jeder sehen: Selbst Statistik spendet Trost.