Wissenschaftliche Studien sind oft nichtssagend


Wer die News hier regelmäßig liest, kann die in der Überschrift geäußerte Behauptung nicht selten bestätigen. Die statistische Wahrscheinlichkeit liegt bei weniger als 50 Prozent, dass die Aussage einer Studie einer statistischen Überprüfung wirklich standhält erläutert Epidemiologe John Ioannidis von der Universität Ioannina in seiner aktuellen Studie. Probleme mit den Versuchsanordnungen und statistischen Verfahren führen dazu, dass eine Wahrscheinlichkeit von weniger als 50 Prozent besteht, dass die Ergebnisse einer beliebigen wissenschaftlichen Arbeit richtig sind.

Ioannidis macht dafür die geringe Größe der Samples, ein schlechtes Studiendesign, die Befangenheit der Wissenschafter, eine selektive Auswertung und andere Probleme verantwortlich. Sogar große, gut geplante Studien stimmten nicht immer. Aus diesem Grund sollten Wissenschafter und die Öffentlichkeit mit den berichteten Ergebnissen vorsichtig umgehen. Die Ergebnisse der Studie wurden in der Public Library of Science veröffentlicht.

„Wir sollten akzeptieren, dass die meisten Forschungsergebnisse angefochten werden. Einige werden wiederholt und bestätigt. Dieser Wiederholungsvorgang ist wichtiger als die erste Entdeckung.“ In seiner Studie weist Ioannidis nicht nach, dass bestimmte Ergebnisse falsch sind. Vielmehr weist er mit statistischen Methoden nach, wie die vielen Hindernisse bei der Erstellung korrekter Forschungsergebnisse in Kombination dazu führen, dass die meisten veröffentlichten Arbeiten nicht richtig sind. Traditionell ist eine Studie statistisch aussagekräftig, wenn die Wahrscheinlichkeit, dass ihre Ergebnisse durch reinen Zufall zustande gekommen sind, bei eins zu 20 liegt. In schwierigen Forschungsbereichen, wo viele mögliche Hypothesen überprüft werden müssen, kann dieser Standard leicht zu falschen Folgerungen führen. Testet man 20 falsche Hypothesen, sollte sich im Durchschnitt eine als wahr erweisen. Als Beispiel für betroffene Forschungsgebiete nennt NewScientist den Einfluss eines bestimmten Gens auf eine bestimmte Krankheit.

Die Chancen verschlechtern sich für zu kleine Studie zusätzlich. Untersuchungen, die eine geringe Wirksamkeit nachweisen oder Studien mit nicht genau festgelegten Protokollen und Endpunkten erleichtern eine Adaptierung der Ergebnisse. Eine überraschend große Rolle spiele laut Ioannidis auch, wenn ein Forschungsgebiet sehr umkämpft ist und viele Wissenschafterteams sich dem Druck ausgesetzt sehen statistisch signifikante Ergebnisse zu liefern. Der Neurowissenschafter Solomon Snyder, Senior Editor der Proceedings of the National Academy of Sciences, erklärte, dass sich die meisten Forscher der Grenzen der publizierten Forschungsergebnisse bewusst seien.

„Wenn ich Fachliteratur lese, lese ich nicht um Beweise vorzufinden wie in einem Lehrbuch. Ich lese um Ideen zu finden. Also kann ein Aspekt eines teilweise falschen Artikels noch immer eine Idee beinhalten, über die es sich lohnt nachzudenken.“

Diesem letzten Satz kann sicherlich jeder, der sich mit Fachartikeln zu einem bestimmten Thema beschäftigt, uneingeschränkt zustimmen.

[via: Pressetext.at]


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Kommentar

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2 Kommentare
  1. Elmar Breitbach
    Mariesche schreibt

    Diese Studie glaube ich blind, jedoch darf ich das dann ja auch nur zu 50% oder eher noch weniger, weil doch kaum jemand in der Lage ist, alle diese repräsentativen (?) Studien zu kontrollieren ?

    Da kommt dann das Bauchgefühl: ich glaub´s diesmal trotzdem, vor allem, was die Kernaussagen betrifft.

  2. Elmar Breitbach
    E. Breitbach schreibt

    Es ist nur eine Überprüfung der statistischen Methoden,die dieser Untersuchung zurgunde liegt. Naturgemäß kann niemand zu verschiedenen Themenbereichen die dahinter stehenden medizinischen Theorien bewerten.

    Ich glaube auch, dass diese Studie zu 50% richtig ist 🙂