De module didactiek van de statistiek heeft een dubbele insteek. Statistiek is een vak waarmee je vanzelf te maken krijgt, in de samenleving, via berichten in de media, in veel opleidingen en in een aantal beroepspraktijken. Het vertrekpunt daarbij zijn data uit metingen, steekproeven, vragenlijsten. De eerste insteek is dan hoe je als burger, als student, als beroepsbeoefenaar omgaat met die informatie. Hoe maak je daar op een verstandige manier chocola van? Daarvoor moet je data overzichtelijk kunnen interpreteren en beschrijven. Data beschrijven, de beschrijvende statistiek, die in de onderbouw aan de orde komt, en de ‘statistical literacy’ die daarbij komt kijken, vormen de eerste insteek van deze module.

De tweede insteek is het overstijgen van de data, de verklarende statistiek. Want conclusies over je steekproefgegevens wil je graag extrapoleren naar een grotere populatie. Je weet nooit zeker of zo’n extrapolatie klopt, maar je kunt wel iets zeggen over de waarschijnlijkheid van je methode. Daarvoor heb je kansmodellen nodig, die je als het ware over de data legt. Dat leidt tot 95%-betrouwbaarheidsintervallen, of tot 1% significantie of tot het verwerpen van een hypothese. Maar wat betekent dat nu eigenlijk precies? Hoe ziet dat schaakspel met kansen en data, met steekproef en populatie, met model en realiteit, er nu eigenlijk precies uit? Welke valkuilen zijn er en hoe ga je daarmee om in de klas?