Richtlinien
Während Sie ihre Arbeit verfassen treffen Sie diverse Entscheidungen darüber welche Ergebnisse Sie weiter geben. Im folgenden möchten wir einige Richtlinien präsentieren, um entscheiden zu können, über welche Ergebnisse Sie schreiben, und welche evtl. weniger wichtig sind.
Folgende Frage sollten Sie mit 'Ja' beantworten können, um das Minimum an Information zu ermitteln:
Stellen Sie sich vor Sie veröffentlichen ihre Daten und ihren Artikel; ist es möglich alleine mit dieser Information ihre Ergebnisse zu reproduzieren?
Das bedeutet alle relevanten Schritte ihrer Analyse und auch der Datenaufbereitung müssen transparent dargestellt werden. Sie sollten sich damit auf die eindeutige Benennung von statistischen Verfahren einerseits und auf die eindeutige Benennung von Schritten während der Datenaufbereitung andererseits konzentrieren. Dies beinhaltet nicht unbedingt Details der verwendeten Software, obwohl dies hilfreich sein kann, gerade bei spezielleren statistischen Verfahren. Bei den meisten Zeitschriften ist es möglich ihr Auswertungsskript und Daten als Zusatzmaterial zu veröffentlichen. Auch ohne dieses Auswertungsskript sollte es möglich sein ihre Datenanalyse nachzuvollziehen.
Stellen Sie sicher, dass die Wahl und Präsentation von statistischen Methoden eindeutig sind und ihre Schlussfolgerungen nachvollziehbar.
Wenn Sie statistische Verfahren anwenden, müssen Sie diese eindeutig benennen. Geben Sie dazu die Quelle an, in der die Methode vorgestellt wurde oder aber die Quelle in der eine Methode in ihrer Forschungsdisziplin zum ersten Mal Anwendung gefunden hat. Wenn eine Methode unüblich in ihrer Disziplin ist, dann sollten Sie einige Zeit darauf verwenden diese einzuführen und verdeutlichen weshalb der existierende 'Goldstandard' innerhalb ihrer Disziplin nicht ausreichend ist. Viele statistische Verfahren sind mit diversen Annahmen verbunden und die Überprüfung dieser Annahmen kann viel Platz in Anspruch nehmen. Oft ist es ausreichend im Text über die Eignung einer Methode zu schreiben und das Ergebnis ihrer Überprüfung darzulegen. Gerade wenn Sie Probleme dabei feststellen kann es aber hilfreich sein im Anhang oder auch in der Arbeit selbst (je nach Fokus und Platz) zusätzliche Information zu liefern. Innerhalb dieser Diskussion sollte deutlich werden, dass Sie den Daten und der Fragestellung entsprechend ein geeignetes Verfahren gewählt haben.
Achten Sie darauf, dass ihre Ergebnisse eindeutig auf die Beantwortung ihrer Forschungsfragen abzielen.
Letztendlich bezieht sich diese Richtlinie auf die Situation in der Sie weiteres Analysepotential sehen, wenn Sie ihre Datenanalyse ausweiten würden. Ob sie eine konkrete Analyse durchführen oder nicht, sollte sich immer der Frage unterordnen, ob sie helfen kann ihre Forschungsfrage zu beantworten. Ergebnisse können dabei sowohl für ihre Forschungshypothese sprechen als auch dagegen. Oft ist es die Diskussion und Gegenüberstellung verschiedener Ergebnisse, die den größten Erkenntnisgewinn liefern. Behalten Sie dabei im Kopf, dass ihre Leser nicht unbedingt direkten Zugriff auf ihre Daten haben, es ist also neben der 'finalen' Analyse (schließende Statistik) auch ihre Aufgabe ihre Daten zu beschreiben (deskriptive Statistik).
Veröffentlichen Sie auch eine Analyse die nicht eindeutig ihre Forschungshypothese bestätigen.
Aus Sicht der Forschungsdisziplin Statistik ist es weder hilfreich noch empfehlenswert sich an Konzepten wie 'statistischer Signifikanz' festzuhalten. In der Forschungspraxis führt dieses zu einem Publikations-Bias. Das heißt es werden überwiegend 'signifikante' Ergebnisse publiziert, nicht signifikante werden hingegen verschwiegen. Damit ergibt sich bei der Betrachtung verschiedener Forschungsfelder ein Verzerrtes Bild. Zudem werden durch die Fokussierung auf statistisch signifikante Resultate statistische Tests zweckentfremdet. Statistische Tests können einen Mehrwert bei der Überprüfung von Hypothesen liefern. Sie sind nahezu unbrauchbar wenn sie dazu genutzt werden Theorien abzuleiten.
