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Publikationsbias

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Der Publikationsbias ist die statistisch verzerrte (engl. bias [ˈbaɪəs]) Darstellung der Datenlage in wissenschaftlichen Zeitschriften infolge einer bevorzugten Veröffentlichung von Studien mit „positiven“ bzw. signifikanten Ergebnissen. Er wurde 1959 von dem Statistiker Theodore Sterling entdeckt.[1][2][3] Positive Befunde sind leichter zu publizieren als solche mit „negativen“, also nicht-signifikanten Ergebnissen und sind zudem häufiger in Fachzeitschriften mit hohem Einflussfaktor veröffentlicht.

Beschreibung

Synonym zu Publikationsbias wird häufig auch der Begriff File Drawer Problem ("Schubladenproblem") verwendet, den der Psychologe Robert Rosenthal 1979 geprägt hatte.[4] Damit wird das mit dem Publikationsbias verwandte Phänomen beschrieben, dass Forscher zunehmend ihre nicht signifikanten Ergebnisse erst gar nicht mehr zur Veröffentlichung einreichen, sondern gleich in der Schublade verschwinden lassen.[5]

Aufgrund der erhöhten Häufigkeit positiver Ergebnisse kann in der Medizin etwa die Wirksamkeit von Therapien überschätzt werden, da Studien mit nachgewiesener Wirksamkeit leichter zu publizieren sind als solche, die die Wirksamkeit nicht nachweisen können. Dies ist besonders relevant, wenn aufgrund der bereits publizierten Datenlage anhand einer Metaanalyse Therapieempfehlungen generiert werden sollen. Der Verdacht auf einen Publikationsbias kann durch das Erstellen eines Funnel plots erhärtet werden.

Auch Interessenkonflikte können zu einem Publikationsbias führen, insbesondere wenn wirtschaftliche Interessen eine Rolle spielen. In der medizinischen Arzneimittelforschung wurde bei Antidepressiva herausgefunden, dass die in Zeitschriften publizierten Artikel einen positiveren Tenor hatten als die bei der amerikanischen Zulassungsbehörde FDA eingereichten Zulassungsdossiers.[6] Ein möglicher Grund ist hier ein wirtschaftliches Interesse, zum Beispiel ist eine Pharmafirma, die eine Studie gesponsert hat, deutlich interessierter an der Publikation positiver Ergebnisse zu ihren Produkten als an negativen Ergebnissen.

Aus den genannten Gründen verlangen mittlerweile einige der renommierten medizinischen Fachzeitschriften, dass alle durchgeführten Studien vorher bekannt gemacht werden müssen. Nur solche im Voraus publik gemachten Studien werden zur Publikation angenommen. Dies soll neben anderen Aspekten einen Überblick über die zum Thema durchgeführten Studien ermöglichen, um den Publikationsbias zumindest abschätzen zu können. Auch die Offenlegung von Interessenkonflikten der Autoren wird aus diesem Grund von vielen Fachzeitschriften verlangt.

Darüber hinaus gibt es bereits Fachzeitschriften (vorrangig im Internet, s.u.), die gezielt Studien mit „negativem“, d.h. im Sinne der Fragestellung nicht signifikanten Ergebnissen publizieren. Auch die Cochrane Collaboration ist an solchen Ergebnissen sehr interessiert, um sie in ihren Analysen zu den Standards in der Medizin verwenden zu können.

Methoden zur Bestimmung des Publikationsbias

Eine grundlegende Technik ist die Erstellung eines Funnel plot. Dieser wird oft durch den Egger-Test, welcher statistisch signifikante Asymmetrie des Funnel plots feststellt.

Relativ neu ist die Idee, die Rückfangmethode (engl. "capture-recapture method") auf Publikations-Datenbanken (und andere bibliografische Quellen) anzuwenden: Man sucht Artikel zu einem bestimmten Thema auf einer Datenbank, und speichert die Resultate ("capture"). Dieselbe Suche wird auf einer zweiten Datenbank wiederholt ("recapture"). Dies erlaubt die Abschätzung der wahren Anzahl Publikationen zu einem bestimmten Thema.[7]

Literatur

Quellen

  1. Arjo Klamer, Robert M. Solow, Donald N. McCloskey: The Consequences of economic rhetoric, S. 173–74, Cambridge University Press 1989, ISBN 978-0-521-34286-5
  2. Lehrer, Jonah: The Truth Wears Off. , 13. Dezember 2010. Abgerufen am 8. Juli 2015. 
  3. Theodore D. Sterling: Publication decisions and their possible effects on inferences drawn from tests of significance—or vice versa. In: Journal of the American Statistical Association. 54, Nr. 285, March 1959, S. 30–34. doi:10.2307/2282137. Abgerufen am 8. Juli 2015.
  4. PsychFileDrawer: The File Drawer Problem
  5. Daniele Fanelli: Negative results are disappearing from most disciplines and countries. Scientometrics, Vol. 90, Number 3 (2012), S. 891-904, doi:10.1007/s11192-011-0494-7; Manuela Lenzen: Journal zweiter Blicke. Eine Initiative fordert, mehr Experimente zu wiederholen. Frankfurter Allgemeine Zeitung, 6. Juni 2012, S. N 5
  6. Turner EH, Matthews AM, Linardatos E, Tell RA, Rosenthal R: Selective publication of antidepressant trials and its influence on apparent efficacy. In: N. Engl. J. Med.. 358, Nr. 3, Januar 2008, S. 252–60. doi:10.1056/NEJMsa065779. PMID 18199864.
  7. Poorolajal J, Haghdoost AA, Mahmoodi M, Majdzadeh R, Nasseri-Moghaddam S, Fotouhi A. Capture-recapture method for assessing publication bias. Journal of Research in Medical Sciences : The Official Journal of Isfahan University of Medical Sciences. 2010;15(2):107-115. PMC 3082794 (freier Volltext)

Weblinks

Dieser Artikel basiert ursprünglich auf dem Artikel Publikationsbias aus der freien Enzyklopädie Wikipedia und steht unter der Doppellizenz GNU-Lizenz für freie Dokumentation und Creative Commons CC-BY-SA 3.0 Unported. In der Wikipedia ist eine Liste der ursprünglichen Wikipedia-Autoren verfügbar.