Welche Verzerrungen von Stichproben und -ergebnissen gibt es?

Verzerrungen von Stichproben und -ergebnissen, auch als Bias bezeichnet, können in verschiedenen Formen auftreten und die Validität und Zuverlässigkeit von Forschungsergebnissen beeinträchtigen. Hier sind einige häufige Arten von Verzerrungen:

1. **Auswahlverzerrung (Selection Bias)**: Tritt auf, wenn die Stichprobe nicht repräsentativ für die Grundgesamtheit ist. Dies kann passieren, wenn bestimmte Gruppen über- oder unterrepräsentiert sind.

2. **Antwortverzerrung (Response Bias)**: Entsteht, wenn die Antworten der Teilnehmer systematisch von der Wahrheit abweichen. Dies kann durch die Formulierung der Fragen, den Kontext der Befragung oder die Erwartungen der Teilnehmer beeinflusst werden.

3. **Beobachtungsverzerrung (Observer Bias)**: Tritt auf, wenn die Erwartungen oder Vorurteile des Beobachters die Datenerhebung oder -interpretation beeinflussen.

4. **Überlebensverzerrung (Survivorship Bias)**: Entsteht, wenn nur die "Überlebenden" einer Gruppe analysiert werden, während diejenigen, die ausgeschieden sind, nicht berücksichtigt werden. Dies kann zu einer verzerrten Sichtweise führen.

5. **Bestätigungsverzerrung (Confirmation Bias)**: Tritt auf, wenn Forscher nur die Daten oder Ergebnisse beachten, die ihre Hypothesen unterstützen, und widersprüchliche Informationen ignorieren.

6. **Publikationsverzerrung (Publication Bias)**: Entsteht, wenn Studien mit positiven Ergebnissen eher veröffentlicht werden als solche mit negativen oder nicht signifikanten Ergebnissen.

7. **Messverzerrung (Measurement Bias)**: Tritt auf, wenn die Messinstrumente oder -methoden systematisch falsche Werte liefern.

Um Verzerrungen zu minimieren, ist es wichtig, sorgfältige Stichprobenmethoden zu verwenden, die Datenerhebung und -analyse zu standardisieren und sich der potenziellen Verzerrungen bewusst zu sein, um sie zu kontrollieren oder zu korrigieren.