Bestätigungsfehler: Definition, Beispiele
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Was ist ein Bestätigungsfehler?
Ein Bestimmtheitsfehler liegt vor, wenn die Ergebnisse Ihrer Studie aufgrund von Faktoren verzerrt sind, die Sie nicht berücksichtigt haben, z. B. das Wissen des Forschers darüber, welche Patienten welche Behandlungen in klinischen Studien erhalten, oder schlechte Datenerhebungsmethoden, die zu nicht repräsentativen Stichproben führen.
Klinische Studien
Der Placebo-Effekt funktioniert nur, wenn die Menschen nicht wissen, dass sie ein Placebo erhalten.
Eine Verzerrung durch Gewissheit in klinischen Studien tritt auf, wenn eine oder mehrere an der Studie beteiligte Personen wissen, welche Behandlung jeder Teilnehmer erhält. Dies kann dazu führen, dass Patienten unterschiedliche Behandlungen oder Ko-Behandlungen erhalten, was die Ergebnisse der Studie verzerrt. Ein Patient, der weiß, dass er ein Placebo erhält, wird mit geringerer Wahrscheinlichkeit über einen wahrgenommenen Nutzen berichten (Placebo-Effekt).
Dieser Effekt beschränkt sich nicht nur auf die Person, die die Behandlung verabreicht und die Person, die sie erhält: Auch die Person, die die Ergebnisse der Studie aufschreibt, kann eine Erhebungsverzerrung verursachen, wenn sie weiß, welche Personen welche Behandlungen erhalten. Die beste Möglichkeit, dies zu verhindern, ist die Verblindung und die Verschleierung der Zuteilung.
Probleme bei der Datenerhebung
Eine Erhebungsverzerrung kann bei Experimenten während der Datenerhebung auftreten; dabei handelt es sich um das Versäumnis, eine repräsentative Stichprobe zu erheben, wodurch die Ergebnisse Ihrer Studien verzerrt werden. Ein Beispiel: Das Geschlechterverhältnis der gesamten Weltbevölkerung beträgt etwa 101 Männer zu 100 Frauen. Nehmen wir an, Sie wollten diese Zahl neu berechnen, indem Sie eine Stichprobe von 1.000 Frauen an Ihrer reinen Frauenhochschule nehmen und sie fragen, wie viele männliche und weibliche Kinder in ihrer Familie leben. Das Ergebnis dieser Umfrage wird eine starke Verzerrung zugunsten der Frauen zeigen, und zwar aufgrund der einfachen Tatsache, dass alle Frauen mindestens eine Frau (sich selbst) in ihrer Familie haben. Die Erhebung schließt alle Familien aus, in denen es nur männliche Kinder gibt. Dies ist zwar ein extremes Beispiel, aber auch eine ungerade Zahl (z. B. 400 Frauen und 600 Männer) führt zu einer Verzerrung der Ergebnisse.
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