Verzerrungsrisiken

Verzerrungsrisiken bezeichnen potenzielle Verzerrungen oder systematische Fehler, die bei der Erhebung, Verarbeitung oder Darstellung von Informationen auftreten können. Solche Verzerrungen können die Schlussfolgerungen beeinflussen, die auf Daten oder Analysen beruhen, und damit Ergebnisse sowie Entscheidungen verzerren.

Sie treten in Wissenschaft, Statistik, Journalismus, Marktforschung und maschinellem Lernen auf. Typisch sind Verzerrungen durch die Stichprobe, Messinstrumente, Datenverarbeitung oder Interpretation.

Wichtige Formen sind: Auswahlverzerrung (Sampling Bias) durch nicht-repräsentative Stichproben; Messverzerrung (Measurement Bias) durch fehlerhafte Instrumente oder Prozesse; Nonresponse-Bias durch ausbleibende Antworten; Survivorship Bias durch die Fokussierung auf überlebende oder sichtbare Fälle; Publikationsbias durch bevorzugte Veröffentlichung signifikanter Ergebnisse; Bestätigungsfehler (Confirmation Bias) in der Analyse.

Im Bereich des maschinellen Lernens treten zusätzlich Trainingsdatenverzerrung (Data Bias), Verteilungsverzerrungen (Distributional Shift) zwischen Trainings- und Einsatzdaten sowie Label-Verzerrung oder algorithmische Verzerrung auf, die zu ungerechter oder fehlerhafter Modellleistung führen können.

Gegenmaßnahmen umfassen robustes Studiendesign, zufällige Stichproben, Pre-Registration, Transparenz in Methoden, Reproduzierbarkeit, Validierung auf unabhängigen Datensätzen sowie Bias-Checks und faire Modellbewertung. Peer-Review und offene Datensätze fördern ebenfalls die Zuverlässigkeit.

Die Berücksichtigung von Verzerrungsrisiken stärkt die Vertrauenswürdigkeit von Forschung, Berichterstattung und praktischen Anwendungen. Sie hilft, Fehlentscheidungen zu vermeiden und Chancengerechtigkeit sowie Evidenzbasierung in unterschiedlichen Kontexten zu fördern.