Selektionsverzerrungen

Selektionsverzerrungen bezeichnen systematische Verzerrungen in Studienergebnissen, die auftreten, wenn die für die Analyse herangezogene Stichprobe nicht repräsentativ ist oder der Auswahlprozess mit dem Ergebnis zusammenhängt. Dadurch können Ergebnisse verzerrt erscheinen; Verallgemeinerungen von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit sind eingeschränkt.

Ursachen und Typen: In der Statistik spielen unterschiedliche Formen eine Rolle: Sampling bias (bei der Stichprobenauswahl), Nonresponse bias (Nicht-Antwort-Verzerrung), Freiwilligenbias, Verfügbarkeitseffekte, Attritionsverzerrung bei Längsschnittstudien, Survivorship bias (nur Überlebende ausgewählt) und Publikationsbias in der Forschung. Auch measurement bias und zeitliche oder geografische Einschränkungen können Verzerrungen verursachen, wenn Messungen oder Kontextbedingungen nicht konsistent sind.

Auswirkungen: Verzerrte Effektgrößen, fehlerhafte Schätzungen und verzerrte Kausalzusammenhänge vermindern die interne und externe Validität von Studien. In der Praxis kann dies zu falschen Schlussfolgerungen führen und politische, klinische oder wirtschaftliche Entscheidungen beeinträchtigen, insbesondere wenn Ergebnisse auf nicht repräsentativen Daten beruhen.

Vermeidung und Umgang: Maßnahmen umfassen Randomisierung und kontrollierte Studiendesigns, strikte Stichprobenplanung, klare Ein- und Ausschlusskriterien, Minimierung von Verlusten trotz Nachbeobachtung, Gewichtung von Stichproben, Anpassungen durch Regression oder Propensity-Score-Methoden, Sensitivitätsanalysen und Imputation bei fehlenden Daten. Transparente Berichte, Pre-Registration und die Veröffentlichung von negativen Ergebnissen unterstützen ebenfalls eine robustere Wissenschaft.