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📖 Statistik-Lexikon: ρ, p-Wert, signifikant, ε² … einfach erklärt

Median: Der mittlere Wert: Die Hälfte liegt darunter, die Hälfte darüber. Anders als der Durchschnitt lässt er sich von wenigen Ausreißern (eine Säule für 1,20 €/kWh) nicht verziehen.
n (Fallzahl): Wie viele Säulen, Kreise oder Rechnungen in die Zahl eingehen. Je größer n, desto verlässlicher – und desto eher wird auch ein kleiner Unterschied „signifikant“.
Korrelation ρ (Spearman): Misst, ob zwei Größen gemeinsam steigen oder fallen, von −1 bis +1. +1: Je mehr vom einen, desto mehr vom anderen – immer. −1: genau gegenläufig. 0: kein Zusammenhang. Faustregel: unter 0,1 praktisch keiner, bis 0,3 schwach, bis 0,5 mittel, darüber stark. Spearman vergleicht Ränge statt Werte und ist deshalb robust gegen Ausreißer.
p-Wert: Wie wahrscheinlich ein mindestens so deutliches Ergebnis wäre, wenn es in Wahrheit gar keinen Zusammenhang gäbe – also durch reinen Zufall. p = 0,03 heißt: in 3 von 100 Zufallswelten. Unter 0,05 nennt man ein Ergebnis „statistisch gesichert“ oder „signifikant“. Der p-Wert sagt nicht, wie groß oder wichtig ein Effekt ist.
Signifikant ≠ wichtig: Mit 5.000 Säulen ist auch ein Unterschied von 0,1 Cent signifikant. Ob er zählt, sagt die Größe des Effekts (ρ, ε², Prozentpunkte), nicht der p-Wert.
ε² (erklärter Anteil): Welcher Teil der Unterschiede zwischen allen Fällen durch die Gruppen erklärt wird – 0 % gar keiner, 100 % alles. „Der Betreiber erklärt 88 % der Preisunterschiede“ heißt: Kennt man den Betreiber, weiß man fast schon den Preis. Korrigiert um die Zahl der Gruppen, damit viele kleine Gruppen nicht künstlich viel erklären.
R²: Dasselbe für ein Regressionsmodell: Welcher Anteil der Unterschiede das Modell als Ganzes erklärt.
Koeffizient: In einer Regression: um wie viel sich das Ergebnis ändert, wenn ein Merkmal um eine Einheit steigt und alle anderen gleich bleiben.
95-%-Intervall: Der Bereich, in dem der wahre Wert mit hoher Sicherheit liegt. Enthält er die Null, ist nicht gesichert, dass es überhaupt einen Effekt gibt.
Prozentpunkte (Pp.): Die Differenz zweier Prozentwerte: von 20 % auf 25 % sind 5 Prozentpunkte – aber 25 Prozent mehr.
Tests: F-Test: Unterscheiden sich Gruppen mehr als zufällig? z-Test für Anteile: Ist ein Anteil vorher/nachher wirklich anders? Mann-Whitney-U: Liegen die Werte einer Gruppe systematisch höher als die einer anderen (ohne Annahme einer Normalverteilung)?
Zusammenhang ≠ Ursache: Zwei Dinge können gemeinsam auftreten, weil ein Drittes beide beeinflusst (Störgröße). Die Studie „Hub-Effekt“ zeigt das vor. Wir schreiben deshalb „geht einher mit“ und stellen Hypothesen auf, statt Ursachen zu behaupten.

Befund: Zwischen 07.07.2026 und 30.09.2026 kamen 5.516 Ladeeinrichtungen hinzu, 1.241 verschwanden aus dem Register und 5.543 wurden geändert – netto +4.277. Nur 65 % der „neuen“ sind frische Neubauten (höchstens 3 Monate in Betrieb) – der Rest sind Nachmeldungen von Säulen, die teils seit Jahren laufen. Am häufigsten ändert sich der Betreiber.

Bewegung je Registerstand (Ladeeinrichtungen)

neugeändertentfernt

Neu gemeldet – wie lange waren sie da schon in Betrieb? (% der neuen Einträge je Stand)

bis 3 Monate (Neubau)3–12 Monate1–3 Jahreälter als 3 Jahre

Was bei geänderten Einträgen geändert wurde (Zahl der Ladeeinrichtungen)

28.07.2026

01.09.2026

30.09.2026

Betreiber

3.275

128

Adresse und Lage

260

451

831

Öffnungszeiten

152

479

Bezahlung

265

326

Name und Kennung

141

213

Eichrecht-Schlüssel

208

Leistung

150

Zahl der Ladepunkte

Stecker

Status

wenigvielzu wenige Fälle

Ein Eintrag kann mehrere Gruppen gleichzeitig ändern. Hell = viele Änderungen.

Kohorten: Anteil der Säulen eines Baujahrs, die seit dem ersten Stand aus dem Register verschwunden sind

verschwunden in %

Verschwunden nach Leistungsklasse (%)

verschwunden

Wie sicher ist das? Signifikanztests

Aussage	Kennzahl	Test	p-Wert	n	Was das heißt
Abgang hängt vom Baujahr ab	Cramérs V = 0,049	Chi-Quadrat (16 Fg.)	p < 0,001 ✓	113.363	gesichert, aber kleiner Effekt – ältere Jahrgänge verschwinden öfter
Abgang hängt von der Leistung ab	Cramérs V = 0,031	Chi-Quadrat (3 Fg.)	p < 0,001 ✓	113.385	Schnelllader verschwinden am seltensten
Abgang hängt vom Bundesland ab	Cramérs V = 0,037	Chi-Quadrat (15 Fg.)	p < 0,001 ✓	113.385	kleine Unterschiede zwischen Ländern

✓ = statistisch gesichert (p < 0,05): Ein so deutliches Ergebnis entstünde durch bloßen Zufall in weniger als 5 von 100 Fällen. ○ = nicht gesichert. Gesichert heißt nicht wichtig – bei Tausenden Säulen wird auch ein winziger Unterschied „signifikant“; ob er zählt, sagt die Kennzahl daneben. Erklärungen im Statistik-Lexikon oben.

Netto-Zuwachs an Ladepunkten je Bundesland, 07.07.2026 bis 30.09.2026 (%)

Hamburg

+10,5 %

Mecklenburg-Vorpommern

+8,4 %

Niedersachsen

+5,3 %

Schleswig-Holstein

+4,7 %

Rheinland-Pfalz

+4,5 %

Berlin

+4,1 %

Sachsen-Anhalt

+3,6 %

Bayern

+3,2 %

Nordrhein-Westfalen

+3,2 %

Sachsen

+3,1 %

Hessen

+2,8 %

Brandenburg

+2,7 %

Thüringen

+2,4 %

Bremen

+2,0 %

Baden-Württemberg

+1,9 %

Saarland

0,0 %

Größte Veränderungen je Betreiber (Ladepunkte) – Zuwachs grün, Rückgang rot; Rückgänge sind oft Übernahmen

Betreiber	Ladepunkte vorher	nachher	Veränderung
E.ON Drive Germany GmbH	0	3.932	+3.932
E.ON Drive GmbH	3.759	0	−3.759
Servipark Deutschland GmbH	478	1.450	+972
inno2grid GmbH	291	0	−291
ALDI Nord Deutschland Stiftung & Co. KG	331	579	+248
enercity AG	1.775	2.023	+248
E.ON Drive Infrastructure GmbH	1.421	1.659	+238
Wirelane Public 1 GmbH	2.731	2.967	+236
EnBW mobility+ AG und Co.KG	11.138	11.346	+208
ORLEN Deutschland GmbH	18	220	+202
Hamburger Energiewerke Mobil GmbH	2.172	2.370	+198
eze.network GmbH	2.034	2.198	+164
EWE Go GmbH	3.165	3.318	+153
Qwello Deutschland GmbH	1.830	1.972	+142
Westenergie Metering GmbH	1.740	1.876	+136
EDEKA NW Stiftung & Co. KG	0	133	+133

Übernahmen: Säulen mit neuem Betreiber

von → an	Säulen
E.ON Drive GmbH → E.ON Drive Germany GmbH	3181
EDEKA RR Stiftung & Co. KG → EDEKA NW Stiftung & Co. KG	66
Bocholter Energie- und Wasserversorgung GmbH → stadtwerker GmbH	52
Wirelane GmbH → Wirelane Public 1 GmbH	30
GP Joule Connect GmbH → Meygo Charge GmbH	28
EDV- und Elektrotechnik Hardy Barth → Hardy Barth	23
Flow Carsharing GmbH → Flow Charging GmbH	19
On Charge GmbH → Wirelane Public 1 GmbH	18
LAN1 Hotspots GmbH → WELLER Premium GmbH	17
E-Merge Mobility GmbH → EAM Natur Energie GmbH	12
Energieversorgung Limburg → Regioladen+ GmbH & Co.KG	7
Stadtwerke Passau GmbH → Telepark Passau GmbH	6
Kräuterhotel Villa Vontenie → Kräuterhotel Villa Vontenie - Einzelunternehmen	5
Schlausch&Nicolaides GbR → Schlausch&Nicolaides eGbR	5
Hotel Gut Altona Inh. Heinrich Ahrmann → Gut Altona Immobilien GmbH & Co. KG	4

Hypothesen – was dahinterstecken könnte

Das Register hinkt dem Ausbau hinterher: Ein großer Teil der „Neuen“ ist schon länger in Betrieb. Wer den Ausbau eines Monats am Register misst, unterschätzt ihn zunächst und korrigiert Monate später nach oben (siehe auch „Ausbau je Monat“).
Frühe Säulen werden ersetzt, nicht nur abgebaut: Ältere Jahrgänge verschwinden öfter. Ob sie abgebaut oder durch neue Säulen (mit neuer Kennung) ersetzt wurden, zeigt der Abgleich der Standorte: Steht am selben Ort binnen 100 m eine neue Säule, ist es ein Ersatz. Prüfbar mit den Koordinaten der Fassungen.
Konsolidierung über Betreiberwechsel: Die häufigste Änderung ist der Betreiber – Stadtwerke geben Netze an Tochterfirmen oder Spezialisten ab. Für Fahrer heißt das: neue App, neuer Tarif, oft andere Preise am selben Ort.

Quelle: chargemyride.live – alle Zahlen und eigene Auswertungen →
Stand 30.09.2026, täglich aktualisiert. Daten: Stammdaten: Bundesnetzagentur.de, Ladesäulenregister, Stand 2026-09-30, lizenziert unter CC BY 4.0. Die Daten wurden verändert: nach Standorten zusammengefasst, entdoppelt und um eigene Auswertungen ergänzt durch chargemyride.live. Dazu KBA (E-Auto-Bestand), BASt (Verkehrszählung), Nationaler Zugangspunkt (Preise), eigene Belegungsmessung.
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