Arten von Research Bias: Definition & Beispiele

In der Forschung gibt es eine Vielzahl von Verzerrungen, die die Ergebnisse verfälschen und zu falschen Schlussfolgerungen führen können. Verzerrung (Bias) tritt auf, wenn ein Systemfehler die Genauigkeit der Ergebnisse beeinträchtigt, indem er die Daten entweder absichtlich oder unbeabsichtigt in eine bestimmte Richtung lenkt. Diese Verzerrungen können in allen Phasen der Forschung auftreten, sei es während der Datensammlung, Analyse, Interpretation oder Veröffentlichung. Verzerrungen können sowohl in qualitativen als auch in quantitativen Forschungsmethoden auftreten.

Warum ist es wichtig, Verzerrungen zu verstehen?

Verzerrung kann in allen Forschungsdesigns und -methoden existieren, und es ist nahezu unmöglich, eine Studie ganz ohne eine gewisse Verzerrung durchzuführen. Dennoch ist es entscheidend, sich der verschiedenen Verzerrungsarten bewusst zu sein, um deren Einfluss zu minimieren.

Beispiel: Verzerrung in der Forschung

Angenommen, Sie untersuchen, ob ein bestimmtes Abnehmprogramm für Diabetiker erfolgreich ist. Wenn Sie sich ausschließlich darauf konzentrieren, ob die Teilnehmer das Programm abschließen, könnten die Ergebnisse verzerrt sein. Teilnehmer, die das Programm erfolgreich abschließen und Gewicht verlieren, bleiben eher dabei, während diejenigen, die keine Fortschritte machen, möglicherweise aufhören. Dies könnte die Ergebnisse in eine positivere Richtung verzerren. Es ist daher wichtig, auch die Teilnehmer zu berücksichtigen, die das Programm verlassen, um eine Verzerrung zu vermeiden.

Informationsverzerrung

Informationsverzerrung, auch als Messverzerrung bekannt, tritt auf, wenn Schlüsseldaten im Rahmen einer Studie fehlerhaft gemessen oder klassifiziert werden. Diese Verzerrung tritt häufig bei Studien auf, die Selbstberichte oder retrospektive Datensammlungen umfassen. Auch fehlerhafte Interviewtechniken oder Unterschiede im Erinnerungsvermögen der Teilnehmer können Informationsverzerrungen verursachen.

Beispiel für Informationsverzerrung:

Angenommen, Sie untersuchen die Beziehung zwischen Smartphone-Nutzung und muskulären Beschwerden bei Schülern. Die Schüler führen ein Tagebuch über ihre Smartphone-Nutzung und berichten über Symptome wie Muskelzucken, Müdigkeit oder Schmerzen. Am Ende des Studienzeitraums vergleichen Sie die Selbstberichte mit den tatsächlichen Nutzungsdaten. Sie stellen fest, dass Schüler, die weniger als drei Stunden pro Tag nutzen, die Nutzung oft überschätzen, während Schüler, die mehr als drei Stunden nutzen, diese eher unterschätzen.

Recall Bias (Erinnerungsverzerrung)

Erinnerungsverzerrung tritt auf, wenn Studienteilnehmer gebeten werden, sich an vergangene Ereignisse zu erinnern und dies fehlerhaft tun. Dies tritt besonders häufig in Studien auf, die auf Selbstberichten basieren.

Beispiel für Recall Bias:

Sie führen eine Fall-Kontroll-Studie durch, um die Ernährungsgewohnheiten von Kindern mit und ohne Krebserkrankungen zu vergleichen. Eltern von Kindern, die an Krebs erkrankt sind, sind möglicherweise stärker motiviert, sich genau zu erinnern, was ihre Kinder gegessen haben, als Eltern von gesunden Kindern. Dies könnte zu einer Verzerrung führen.

Beobachter-Bias (Observer Bias)

Beobachter-Bias tritt auf, wenn Forscher subjektiv wahrnehmen und interpretieren, was sie erwarten oder wollen, anstatt das zu beobachten, was objektiv vor ihnen liegt. Dies kann besonders problematisch in Studien sein, in denen Forscher subjektive Bewertungen vornehmen, wie z. B. bei der Beurteilung medizinischer Bilder oder der Messung von Blutdruckwerten.

Beispiel für Beobachter-Bias:

Wenn Sie die Kommunikationsgewohnheiten von Ärzten und Pflegepersonal im Krankenhaus untersuchen und dabei beeinflusst werden, dass Sie glauben, dass Ärzte vor allem Telefongespräche bevorzugen, könnten Sie dazu tendieren, Telefonate häufiger zu notieren, als tatsächliche face-to-face-Gespräche.

Antwortverzerrung (Response Bias)

Antwortverzerrung bezeichnet eine Vielzahl von Verzerrungen, bei denen Teilnehmer ungenaue oder falsche Antworten auf Umfragen oder Interviews geben, oft um sozial erwünschte Antworten zu liefern.

Beispiel für Antwortverzerrung:

In einer Umfrage zu den Ernährungsgewohnheiten von Studenten könnte ein Teilnehmer die Anzahl der Fast-Food-Mahlzeiten übertreiben oder untertreiben, weil er denkt, dass solche Fragen ihn negativ bewerten könnten.

Auswahlverzerrung (Selection Bias)

Auswahlverzerrung tritt auf, wenn die Teilnehmer einer Studie nicht zufällig ausgewählt werden, was zu einer nicht repräsentativen Stichprobe führt.

Beispiel für Auswahlverzerrung:

Wenn Sie eine Umfrage über den Einfluss von Fitness auf die Lebensqualität durchführen, aber nur Menschen befragen, die regelmäßig in ein Fitnessstudio gehen, ist die Stichprobe nicht repräsentativ für die Gesamtbevölkerung.

Kognitive Verzerrung (Cognitive Bias)

Kognitive Verzerrung bezieht sich auf vorhersagbare Fehler im Denken, die durch persönliche Vorlieben, Erinnerungen oder andere innere Faktoren beeinflusst werden. Diese Verzerrungen können dazu führen, dass wir Informationen falsch interpretieren oder Situationen missverstehen.

Beispiel für kognitive Verzerrung:

Die "Bestätigungs-Verzerrung" führt dazu, dass wir nur Informationen suchen und annehmen, die unsere bestehenden Überzeugungen unterstützen. Wenn ein Forscher eine Theorie über den Nutzen von Sport für die psychische Gesundheit hat, wird er dazu tendieren, nur Studien oder Daten zu bevorzugen, die seine Sichtweise bestätigen.

Wie man Verzerrung in der Forschung vermeidet

Obwohl Verzerrung in der Forschung fast nicht zu vermeiden ist, kann man sie mit den richtigen Methoden minimieren:

• Verwenden Sie eine zufällige Auswahl der Teilnehmer (randomisierte Auswahl).

• Verwenden Sie Blinding-Techniken (doppelt oder einfach blind), um sicherzustellen, dass sowohl Forscher als auch Teilnehmer keine Voreingenommenheit zeigen.

• Führen Sie Studien mit einer breiten und repräsentativen Stichprobe durch.

• Formulieren Sie Fragen neutral und vermeiden Sie suggestive Formulierungen.

• Reflektieren Sie regelmäßig, wie Ihre eigenen Überzeugungen die Forschung beeinflussen könnten.

Weitere Arten von Forschungs-Verzerrungen

• Hawthorne-Effekt
• Pygmalion-Effekt
• Verzerrungen durch falsche Variablen
• Fehler durch Publikationsverzerrung

Häufig gestellte Fragen zu Verzerrungen in der Forschung

1. Was ist der Unterschied zwischen Beobachter-Bias und dem Actor-Observer-Bias?

• Beobachter-Bias tritt auf, wenn die Erwartungen und Überzeugungen des Forschers beeinflussen, was er in einer Studie sieht und aufzeichnet, während der Actor-Observer-Bias beschreibt, dass Menschen ihr eigenes Verhalten anders erklären als das Verhalten anderer.

2. Was ist der Unterschied zwischen Antwortverzerrung und Nonresponse-Bias?

• Antwortverzerrung tritt auf, wenn Teilnehmer absichtlich oder unbeabsichtigt ungenaue oder falsche Antworten geben. Nonresponse-Bias tritt auf, wenn Personen, die nicht an einer Umfrage teilnehmen, sich in wichtigen Merkmalen von denen unterscheiden, die teilnehmen.

3. Wie kann man Verzerrungen in der Forschung erkennen?

• Achten Sie auf den Forschungsaufbau und die Methoden. Wenn bestimmte Gruppen von der Studie ausgeschlossen werden oder die Erhebungsmethoden inkonsistent sind, kann dies auf Verzerrung hindeuten.

4. Wie kann man Verzerrungen in qualitativen und quantitativen Studien vermeiden?

• Verwenden Sie randomisierte Auswahlverfahren, sorgen Sie für geeignete Instrumente zur Datenerhebung und stellen Sie sicher, dass die Fragen neutral sind, um Verzerrungen zu minimieren.

5. Warum ist es so schwierig, Verzerrungen vollständig zu vermeiden?

• Verzerrung ist ein natürlicher Bestandteil jeder menschlichen Wahrnehmung und Interpretation, und es ist nahezu unmöglich, eine völlig neutrale Perspektive zu bewahren. Es geht darum, Verzerrungen zu erkennen und ihren Einfluss zu minimieren.