Vorabannahmen

Vorabannahmen sind Prämissen oder Voraussetzungen, die einer Argumentation, einem Modell oder einer Untersuchung zugrunde liegen, bevor neue Daten erhoben oder analysiert werden. Sie dienen als Orientierung für Schlussfolgerungen und Entscheidungen und können theoretischer, empirischer oder kognitiver Natur sein. Beispiele umfassen Annahmen über den Zustand der Umwelt, Ressourcenverfügbarkeit, politische oder wirtschaftliche Rahmenbedingungen sowie Annahmen über die Verteilung oder Abhängigkeit von Variablen.

In der Logik und Philosophie beziehen sich Vorabannahmen auf grundlegende Prämissen oder Annahmen, die nicht bewiesen, sondern angenommen werden. In den Wissenschaften dienen sie oft dazu, Theorien oder Modelle abzuleiten. In der Statistik entsprechen ähnliche Konzepte häufig den priors oder dem Vorwissen, das vor der Datenanalyse festgelegt wird und die Verteilung oder die Werte der Parameter widerspiegelt. Stillschweigende Vorabannahmen können bewusst oder unbewusst sein und die Interpretation von Ergebnissen beeinflussen.

Vorteil ist Transparenz: Klare Vorabannahmen machen zugrunde liegende Prämissen sichtbar und erleichtern die Prüfung von Ergebnissen. Nachteil ist, dass unbegründete oder zu starre Vorabannahmen zu Verzerrungen, Fehlschlüssen oder Bestätigungsvorurteilen führen können. Um dem vorzubeugen, sollten Vorabannahmen explizit ausgesprochen, verschiedene Szenarien geprüft und Sensitivitätsanalysen durchgeführt sowie Reflexion über potenzielle Biases und gegebenenfalls Peer-Review genutzt werden.

Im praktischen Einsatz sollten Wissenschaftler Datenquellen, Rahmenbedingungen und Annahmen vergleichen und dokumentieren, wie empfindlich Ergebnisse gegenüber Veränderungen der Vorabannahmen sind. Durch klare Kommunikation helfen Vorabannahmen, Theorie und Evidenz sichtbar zu machen und Missverständnisse zu vermeiden.