Wissenschaftliche Praxis bei der Auswertung von Daten Gleich und doch verschieden: Warum wissenschaftliche Ergebnisse variieren

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Wenn zwei das gleiche forschen, ist es noch lange nicht dasselbe. Sogar identische Daten werden teils signifikant unterschiedlich interpretiert. Dies demonstriert eine Studie, die den gleichen Datensatz aus der biologischen Forschung in 174 unabhängigen Analysen auswerten ließ.

Unterschiedliche analytische Methoden haben einen starken Einfluss auf die Ergebnisse wissenschaftlicher Untersuchungen. Das zeigt die Studie eines internationalen Forschungsteams mit Beteiligung der Universität Bielefeld. In der Untersuchung aus dem Fachbereich der Biologie wurden 174 unabhängige Analysen desselben Datensatzes verglichen – mit dennoch sehr unterschiedlichen Resultaten. Die Ergebnisse zeigen, dass unterschiedliche Wissenschaftler mit denselben Datensätzen zu teils stark abweichenden Ergebnissen kommen.

Damit verdeutlicht die Studie, dass analytische Entscheidungen erhebliche Auswirkungen auf wissenschaftliche Schlussfolgerungen haben können. „Unsere Arbeit zeigt, dass wissenschaftliche Analysen nicht nur von den zugrunde liegenden Daten abhängen, sondern auch von den Entscheidungen, die Forschende während der Analyse treffen“, erklärt Alfredo Sánchez-Tójar von der Fakultät für Biologie der Universität Bielefeld. „Das unterstreicht die Notwendigkeit transparenter Forschungspraktiken und verstärkter Replikationsstudien.“

Analyse offenbart drastische Ergebnisunterschiede

Die Methodenstudie, an der mehr als 300 Wissenschaftler mitwirkten, ergab, dass verschiedene statistische Methoden und analytische Herangehensweisen zu erheblich variierenden Ergebnissen führen können. Diese Erkenntnisse werfen zentrale Fragen zur Reproduzierbarkeit und Reliabilität wissenschaftlicher Ergebnisse auf.

Zehntausende Mikroben noch ohne Namen

Big Data hilft bei der Mikroben-Namensgebung

Nicht nur für den untersuchten Bereich der ökologischen und evolutionären Biologie sind die Erkenntnisse der Forscher wichtig. So betont das Studienteam allgemein die Bedeutung von Big-Team-Science und offenen Wissenschaftspraktiken, um Verzerrungen in wissenschaftlichen Ergebnissen zu minimieren. Die Studie bestätigt auch Erkenntnisse aus früheren Arbeiten der Universität zur Publikationsverzerrung in der Biologie und unterstreicht die Notwendigkeit struktureller Veränderungen in den wissenschaftlichen Anreizen.

Methoden transparent machen, um Verzerrungen vorzubeugen

Im Sonderforschungsbereich TRR 212 („NC³“), der auch von der Universität Bielefeld getragen wird, arbeiten Wissenschaftler aktiv an Strategien, um die Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit wissenschaftlicher Ergebnisse zu verbessern. Insbesondere das Teilprojekt D05 setzt sich für eine transparente Meta-Analyse und Schulungen für Forscher in frühen Karrierephasen ein. Zudem sind mehrere Angestellte der Universität Bielefeld Mitglieder der Gesellschaft für offene, verlässliche und transparente Ökologie und Evolutionsbiologie (SORTEE), die sich für nachhaltige Reformen in der Wissenschaft engagiert.

„Keine einzelne Analyse sollte als vollständige oder verlässliche Antwort auf eine Forschungsfrage angesehen werden“, sagt Sánchez-Tójar. „Deshalb ist die bewährte wissenschaftliche Praxis so wichtig, zu dokumentieren, mit welcher Methode die Daten bearbeitet wurden, um Transparenz der Ergebnisse zu sichern.“

Originalpublikation: Elliot Gould, Hannah S. Fraser, Timothy H. Parker, Shinichi Nakagawa et al.: Same data, different analysts: variation in effect sizes due to analytical decisions in ecology and evolutionary biology, BMC Biology., 23, Article number: 35, veröffentlicht am 6. Februar 2025; DOI: 10.1186/s12915-024-02101-x

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