Bad Science
Die dunkle Seite der Statistik
Zusammenfassung
DIE SENSIBILITÄT FÜR DEN MISSBRAUCH STATISTISCHER METHODEN ERHÖHEN
Unter dem Begriff „Bad Science“ verstehen die Autoren und Herausgeber dieses Bandes sowohl schlampiges Vorgehen beim wissenschaftlichen Arbeiten, als auch auf Grund von Vorurteilen zu einseitig geratene Untersuchungen, bis hin zum Fälschen von Ergebnissen.
Die Beiträge dieses Sammelbandes basieren auf Seminararbeiten des „Blockseminar Survey Methodik“, das im Rahmen des Masterstudiengangs Survey-Statistik von der Otto-Friedrich-Universität Bamberg angeboten wurde.
Die Verfassenden der Beiträge sind somit alle Studierende, die an diesem Seminar teilgenommen und sich thematisch mit der Problematik „Bad Science“ auseinandergesetzt haben. Auf Grund der großen Relevanz des Themas wurde die Veröffentlichung der Artikel im Rahmen dieses Sammelbandes beschlossen, damit noch mehr Leser von den Erkenntnissen profitieren können. Inhaltlich wird eine theoretische Auseinandersetzung mit dem p-Wert allgemein, mit der Größe von Stichproben, dem Vorgehen des p-Hacking, der Schwäche von klassischen Hypothesentests und dem Vorgehen des HARKing aufgearbeitet.
AUS DEM INHALT: I. Methodische Grundlagen II. (K)eine Anleitung zum Mogeln III. Wie man unter Zuhilfenahme statistischer Methoden Nonsens-Forschung einen wissenschaftlichen Anstrich verpasst IV. Handfeste Konsequenzen in der wirklichen Welt
DIE HERAUSGEBER:Rebekka Kluge, GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, Mannheim, Dr. Florian Meinfelder, Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie, Otto-Friedrich-Universität Bamberg
- I–XII Titelei/Inhaltsverzeichnis I–XII
- 1–42 I. Methodische Grundlagen 1–42
- 1. Wie man Bad Science nicht auf den Leim geht – Michael Bergrab und Anne Meyer
- 2. Schluss mit Sterne-Gucken! – Anna-Carolina Haensch, Doris Stingl und Corinna Stöckinger
- 3. Fallstricke des Nullhypothesen-Signifikanztests und bayesianische Alternativen – Kilian Heck, Benedikt Müller und Marc Zerwas
- 43–70 II. (K)eine Anleitung zum Mogeln 43–70
- 4. Schritt für Schritt zum falsch-positiven Ergebnis – Kristina M. Neufang
- 5. HARKing: Hypothesizing After Results are Known – Jonas Levin Kreusel
- 6. p-Hacking: Methodische Erläuterungen zum Artikel „Flüchtlinge wollen in Länder mit langen Ländernamen immigrieren“ – Thomas Goerttler
- 71–90 III. Wie man unter Zuhilfenahme statistischer Methoden Nonsens-Forschung einen wissenschaftlichen Anstrich verpasst 71–90
- 7. Flüchtlinge wollen in Länder mit langen Ländernamen immigrieren – Eine fiktive Anwendung zu p-Hacking – Thomas Goerttler
- 8. Verursacht Reality-TV Augenkrebs? – Simon Kupferer und Dominik Seitz
- 91–134 IV. Handfeste Konsequenzen in der wirklichen Welt 91–134
- 9. Das Problem mit Glyphosat – ist es nun krebserregend oder nicht? – Anja Rappl
- 10. Coke macht mehr draus – Lisa Hepp, Rebekka Kluge, Silvia Schwanhäuser und Katharina Stark
- 11. Herangehensweise zur Einordnung von Publikationen als Bad Science anhand unterschiedlicher Merkmale – Michael Bergrab und Anne Meyer
- 135–138 Nachwort: Die Dunkle Seite ist ein „Missing Data“-Problem 135–138
- 139–150 Literaturverzeichnis 139–150
- 151–152 Stichwortverzeichnis 151–152
