VorherNachherAnalysen

VorherNachherAnalysen bezeichnen eine Analysestrategie, bei der Ergebnisse vor und nach einer Intervention, einem Ereignis oder einer Änderung verglichen werden, um deren Auswirkungen abzuschätzen. Sie kommen in vielen Disziplinen vor, darunter Medizin, Umweltforschung, Bildung, Wirtschaft und öffentlicher Sektor. Das zentrale Element ist der direkte Vergleich derselben Einheiten oder ähnlicher Gruppen zu zwei Zeitpunkten.

Methodisch reicht es von einfachen Pre-Post-Vergleichen bis zu komplexeren Kontrollgruppendesigns wie Difference-in-Differences. Typische Datenformate umfassen gepaarte Messungen oder wiederholte Beobachtungen. Statistische Techniken können Paired t-Test oder nonparametrische Gegenstücke, sowie regressionsbasierte Ansätze zur Berücksichtigung zeitlicher Trends umfassen. Visualisierungen wie Vorher-Nachher-Plots helfen, Muster zu erkennen. Bei der Aufbereitung von Daten, fehlenden Werten oder saisonalen Effekten ist sorgfältige Planung wichtig.

Anwendungsbeispiele umfassen die Bewertung therapeutischer Maßnahmen, die Wirkung politischer Programme, Effizienzsteigerungen in Organisationen, Umwelt- bzw. Klimaschutzmaßnahmen und Marketingkampagnen, bei denen Kennzahlen vor und nach der Intervention verglichen werden. In der Praxis dienen VorherNachherAnalysen dazu, schnelle Einschätzungen zu liefern, die weitere kausale Analysen anstoßen können.

Zu den zentralen Herausforderungen gehören Konfundierung durch zeitliche Trends, Regression zur Mitte, Selektionseffekte und unvollständige Daten. Eine robuste Interpretation erfordert geeignete Kontroll- oder randomisierte Designs, Sensitivitätsanalysen und Transparenz über Annahmen.

Verwandte Ansätze sind Pre-Post-Verfahren, Difference-in-Differences, Zeitreihenanalysen und Paardatenanalysen.