Nachanalyse

Nachanalyse bezeichnet die rückwirkende Auswertung von Daten, Ereignissen oder Maßnahmen nach deren Abschluss, mit dem Ziel, Ursachen zu verstehen, Ergebnisse zu bewerten oder Lehren für zukünftiges Handeln abzuleiten. Der Begriff ist allgemeinverständlich, wird aber vor allem in Wissenschaft, Technik, Wirtschaft, Politik, Sport und Verwaltung verwendet. Oft wird er auch als post-hoc-Analyse oder retrospektive Analyse bezeichnet.

Im Gegensatz zur ursprünglichen Analyse, die während eines Prozesses auf vorher festgelegten Hypothesen basiert, konzentriert sich die Nachanalyse auf bereits vorhandene Daten und Ereignisse. Sie kann neue Hypothesen generieren und explorativ vorgehen. Methoden umfassen sowohl quantitative Ansätze wie statistische Auswertungen oder Datenmining als auch qualitative Verfahren wie Dokumentenstudien oder Interviews.

Zu den typischen Anwendungsfeldern gehören klinische Studien (Post-hoc-Analysen von Subgruppen), Qualitäts- und Incident-Management (Root-Cause-Analysen, Lessons-Learned-Reviews), Softwareentwicklung (Retrospektiven und Postmortems) sowie historische oder archäologische Reanalysen. In der Praxis dient die Nachanalyse der Überprüfung von Ergebnissen, der Identifikation von Einflussfaktoren und der Ableitung von Verbesserungspotenzialen.

Wichtige Einschränkungen sind Hindsight-Bias, Daten-Dredging und eine potenziell geringe externe Validität der gewonnenen Erkenntnisse. Ergebnisse sollten daher als explorativ angesehen und, wenn möglich, in unabhängigen Studien bestätigt werden. Abgrenzung: Die Nachanalyse ergänzt die ursprüngliche Planung und Analyse, ersetzt sie aber nicht; sie dient primär der Hypothesen-Generierung und Lernprozessen.