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Denn es hat einen Grund, warum wissenschaftliche Studien so durchgeführt werden, wie sie eben durchgeführt werden. Und zwar funktioniert das bei experimentellen Studien so:

  • Stellen einer spezifische Forschungsfrageresearch question“, die innerhalb eines breiten Themengebiets noch ungeklärt ist „research gap-> Entwicklung einer Hypothese mit testbaren Vorhersagen
  • Beobachtung (möglichst) vieler Individuen unter bestimmten Rahmenbedingungen, die in min. zwei Gruppen entweder einem bestimmten Faktor ausgesetzt sind (experimentelle Gruppe) oder eben nicht (Kontrollgruppe) -> Empirische Datenerhebung
  • Der Kern der wissenschaftlichen Studie: Statistische Auswertung inwieweit dieser Faktor (z.B. Haltung im Offenstall) die Beobachtung (z.B. den Gesundheitsstatus) beeinflusst -> Ermittlung der Wahrscheinlichkeit der Hypothese, indem die getroffenen Vorhersagen bestätigt werden oder nicht
  • Diskussion der erlangten Ergebnisse auch im Zusammenhang mit ähnlichen, bereits publizierten Studien -> Bewertung der evaluierten Wahrscheinlichkeit der Hypothese

Und wenn das alles Hand und Fuß hat, interessant ist und weiteren Formalitäten (z.B. der guten wissenschaftlichen Praxis) folgt, dann wird die Studie in einer passenden Fachzeitschrift publiziert. Allerdings nur, wenn sie die „Qualitätskontrolle“ von (unabhängigen) Fachkollegen bestanden haben. Man nennt das „peer-review process“. Dabei überprüfen andere Forschende des gleichen oder angrenzenden Fachgebiets die Studie u.a. auf Genauigkeit, Logik, Vollständigkeit und ihren Erkenntniswert.

Im Grunde ist der Aufbau allerdings immer gleich:

  • Einleitung: Hintergrundinformationen zum Thema, Herleitung der spezifischen Fragestellung ” Relevanz der Erforschung: Worum geht’s und warum ist das wichtig?
  • Methoden (da haben wir’s schon wieder): Studienobjekte (also die Individuen), Rahmenbedingungen, Definitionen (z.B. von Verhaltensweisen), Durchführung (Versuchsaufbau, Beobachtungsschema, etc.), Kontrollfaktoren (z. B. Rasse, Persönlichkeit), (statistische) Auswertung ” Wie wurde Was gemacht?
  • Ergebnisse: Visualisierung der aufgenommenen Daten, objektive Beschreibung der Messwerte und ihren Beziehungen zueinander, Evaluierung der Muster durch statistische Tests ” Was kam dabei raus?
  • Diskussion: Interpretation der Ergebnisse, Zusammenhänge und Unterschiede zu vorherigen Studien, potenzielle Limitierungen, Offene oder Folge-Fragen ” Einordnung in den Kontext: Inwiefern sind wir jetzt schlauer und was bringt uns dieses Wissen?

Diese Teile werden übrigens nur bei besonderem Interesse gelesen. Am wichtigsten ist der Titel und die Zusammenfassung Abstract der Publikation. Ähnlich wie bei einem Buch: Wenn dir der Titel nicht zusagt, liest du dir den Rückseitentext nicht durch und dieser Text entscheidet dann, ob du das Buch kaufst oder nicht. So funktioniert auch die Auswahl an Publikationen, die die Forschenden lesen (und wieder publizieren). Nachdem der Abstract als interessant befunden wurde, wird noch das Ende der Einleitung (hier steht die Forschungsfrage), der Anfang der Diskussion (eine Zusammenfassung und erste Interpreation der Ergebnisse) und das Ende der Diskussion (Schlussfolgerung) gelesen und die Grafiken (Visualisierung der Ergebnisse) angesehen. Nur bei explizitem Interesse liest man sich auch die Methoden und den Rest durch. … Das ist schade, ja, aber könnt ihr euch vorstellen wie viel Zeit man braucht, um jede Studie im Detail zu lesen?

So, jetzt wissen wir,

-> dass eine wissenschaftliche Studie einer festgelegten Methode folgt

-> dass ein Teil dieser Studien in wissenschaftlichen Publikationen nachzulesen sind.

Das ist kritisch
  • Einzelfälle können abweichen: Wenn man alle aufgenommenen Daten in einem Graph visualisiert, dann kommt optimalerweise eine “Normalverteilung” raus und diese Einzelfälle sind die Datenpunkte, die aus dem Muster fallen.
  • Stichproben können verfälscht sein (z.B. nur eine Rasse wurde untersucht)
  • Fragestellungen sind häufig breit formuliert und Antworten (meist) limitiert
  • Einflussfaktoren sind vielfältig und können nicht alle berücksichtigt werden
  • Ergebnisse sind nicht immer replizierbar
  • Hypothesen werden u.U. als unwahrscheinlich betrachtet, weil zu wenig oder unpassende Daten aufgenommen wurden, nicht alle Einflussfaktoren berücksichtigt wurden, unpassende Vorhersagen getroffen wurden