Dr. Stefan Lang am 27. April 2022
Doktorarbeit Medizin: No-Go’s bei der Datenauswertung
Kategorie Doktorarbeit strukturieren und schreiben
Es gibt wissenschaftliche No-Go’s bei der Datenauswertung in der Doktorarbeit, die fast zwangsläufig zu einer schlechteren Note führen. Manchmal sogar zur vollständigen Ablehnung der Doktorarbeit durch die Prüfungskommission.
Was sind diese No-Go’s, auf welche Fehler in der Datenauswertung reagieren die Gutachter einer Doktorarbeit besonders allergisch? Hier die beiden „was garnicht geht“-Fehler.
Rosinenpicken bei der Datenauswertung in der Doktorarbeit
„Rosinenpicken“ klingt so harmlos. Jedoch handelt es sich im Kern um Datenmanipulation, also eine Todsünde in der Wissenschaft. Das führt zwangsläufig zu einer schlechten Note oder Ablehnung der Doktorarbeit. Hier zwei Beispiele:
Beispiel: Datenmanipulation
Du hast in einem Zellkultur-Experiment zwei Ansätze unterschiedlich behandelt (mit/ohne Medikament) und anschließend die Zellen gezählt. Pro Ansatz hattest du fünf Proben (z.B. fünf Petrischalen). Das Ergebnis: Vielleicht glaubst du zu erkennen, dass der behandelte Ansatz mehr Zellen enthält. Aber in jedem Versuchsansatz gab es 1 bis 2 „Ausreißer“, die weit über oder unter dem Durchschnitt lagen. Im Balkendiagramm sind die Fehlerbalken riesig und das Ergebnis zeigt keinen statistischen Unterschied.
Wenn du nun diese Ausreißer bei der Datenauswertung entfernst und nur die Proben auswertest, die zu einem signifikanten Ergebnis führen, dann manipulierst du deine Daten. Sehr unwissenschaftlich.
Beispiel: Rosinenpickerei in der Diskussion
Wenn du die Diskussion deiner Doktorarbeit schreibst, vergleichst du deine Daten mit Literaturdaten. Vielleicht stellst du fest, dass andere Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen Ergebnisse publiziert haben, die im krassen Widerspruch zu deinen Daten stehen. Wenn du diese widersprechende Literatur in der Diskussion verschweigst und unter den Teppich kehrst, ist auch das unwissenschaftliche Rosinenpickerei. Die Note der Doktorarbeit leidet.
Konstruktion von Ursache-Wirkung
Zwei Ereignisse, die zufällig gleichzeitig auftreten (oder auch nicht, man weiß es einfach nicht), werden in kausalen Zusammenhang gebracht. Dieses Verwechseln von Korrelation und Kausalität ist der Klassiker im Querdenker-Wahn und würden den Gutachtern einer medizinischen Doktorarbeit sehr sauer aufstoßen.
Beispiel: Konstruierte Kausalität
Ein 90-jähriger Mann wird geimpft und verstirbt 14 Tage später. Da muss man nicht drüber reden: Es gibt 1000 mögliche Gründe, warum jemand in diesem Alter verstirbt. Hier eine Kausalität zu konstruieren, ist natürlich ein Unsinn, der zur Abwertung der Doktorarbeit führt.
Beispiel: Beobachtungsbias
Das nächste Beispiel ist etwas tricky, weil man sich hier bereits bei der Versuchsplanung genau überlegen muss, ob man eine fundierte Ursache-Wirkung Beziehung herstellen kann.
Du entwickelst ein Schulungsprogramm, um z.B. Diabetes-Patienten etwas über gesunde Ernährung beizubringen. Anschließend machst du den Test und legst den Studienteilnehmern drei Lebensmittel vor: Obst, Schokolade, Sahnetorte. Wenn nun 90% der Teilnehmenden sich für Obst entscheiden, kann man natürlich schlussfolgern, dass die Schulung funktioniert hat. Man kann aber auch schlussfolgern, dass die Teilnehmenden einfach das taten, was von ihnen erwartet wurde. Merke: Menschen, die wissen, dass sie beobachtet werden, verhalten sich anders als im Alltag.
Manchmal kann man eine solche Verzerrung nicht vollständig ausschließen. Dann muss man sie jedoch ausreichend diskutieren. Wenn man das tut, dann leidet auch die Note nicht.
Weitere No-Go’s: Mangehalfte Datenauswertung in der Doktorarbeit
In diesem Blog habe ich weitere Fehler in der Datenauswertung in einer Doktorarbeit beschrieben, die auch zu einer schlechteren Note führen können, wenn sie gehäuft auftreten:
- Prozentuale Zusammenfassung von Daten ohne Angabe des Stichprobenumfangs
- Standardabweichung oder mittlerer Fehler nach Gusto
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