Verzerrungspotenziale

Verzerrungspotenziale bezeichnet potenzielle Fehlerquellen, die Ergebnisse, Urteile oder Entscheidungen verzerren können. Sie treten in unterschiedlichen Kontexten auf, von theoretischen Modellen über empirische Studien bis hin zu datengetriebenen Entscheidungen und algorithmischen Systemen. Das frühzeitige Erkennen und systematische Management dieser Potenziale ist zentral für die Güte, Vergleichbarkeit und Nachprüfbarkeit von Ergebnissen.

In der Forschung spielen Verzerrungspotenziale eine zentrale Rolle: Auswahlverzerrungen durch unrepräsentative Stichproben, Messfehler bei Instrumenten, Beobachter- oder Bestätigungsfehler sowie Konfundierungen, die kausale Beziehungen verzerren. Veröffentlichungs- und Publikationsbias können Gesamtbefunde verzerren, wenn nur signifikante Ergebnisse berichtet werden. Auch mangelnde Reproduzierbarkeit und unklare Operationalisierung tragen dazu bei.

Bei Datenanalysen und Modellen entstehen Verzerrungen durch unvollständige Daten, fehlende Werte, Data Leakage, p-Hacking, Overfitting oder systematischen Modell-Bias gegen bestimmte Gruppen. In Algorithmen können Verzerrungen aus Trainingsdaten, fehlerhafter Labelung oder ungerechter Fairness-Bestimmungen resultieren. Ebenso können Interpretationsfehler und mangelnde Transparenz zu Fehlurteilen beitragen.

In Umfragen und Befragungen treten Verzerrungen durch soziale Erwünschtheit, Framing, Fragebogenkonstruktion, Skalenmuster und Interviewereffekte auf. Ebenso können Nichtantworten die Ergebnisse verzerren.

Zur Minimierung gehören robustes Studiendesign, Randomisierung, Verblindung, preregistrierte Hypothesen, Standardisierung, Pretests, Validierung, Sensitivitätsanalysen und Triangulation. Bei Algorithmen gelten sorgfältig kuratierte Trainingsdaten, Bias-Checks, faire Kriterien, Explainability und regelmäßige Audits. Transparenz und Replikation stärken die Vertrauenswürdigkeit von Befunden.