• Sunday June 16,2019

Sind Underpowered-Studien immer gerechtfertigt?

Anonim

Ist eine kleine wissenschaftliche Studie besser als gar keine? Ein provokatives Stück in Frontiers in Psychology wirft die Frage auf, ob wir jemals unterversorgte Studien machen sollten. Die Autoren sind die niederländischen Forscher Rik Crutzen und Gjalt-Jorn Y. Peters.

Crutzen und Peters hinterfragen zunächst die Idee, dass selbst ein kleiner Beweis immer wertvoll ist. Am Beispiel einer Studie, die nur eine Handvoll Patienten rekrutiert, weil sie eine seltene Krankheit untersucht, sagen die Autoren:

Underpowered-Studien können oft nicht dazu beitragen, Forschungsfragen zu beantworten.

Manchmal ist die tugendhaftere Entscheidung die Entscheidung, dass die derzeitigen Mittel die Untersuchung der Forschungsfrage nicht erlauben.

Was ist mit Vorstudien oder Pilotstudien, die oft klein sind? Crutzen und Peters sind der Meinung, dass kleine Pilotstudien nützlich sind, um zu überprüfen, ob eine Forschungsmethode funktioniert und durchführbar ist, dass wir uns jedoch nicht auf die Daten verlassen sollten, die sie produzieren, nicht einmal als Hinweis darauf, wie viele Teilnehmer wir in Zukunft benötigen Studie:

Eine frühe Phase-Studie ist nicht geeignet, um eine genaue Abschätzung der Effektgröße zu erhalten. Diese mangelnde Genauigkeit beeinflusst zukünftige Berechnungen der Probengröße. Wenn Forscher beispielsweise in einer Frühphasenstudie mit N = 100 eine Effektgröße von (Cohens) d = 0, 50 finden, liegt das 95% -Konfidenzintervall zwischen 0, 12 und 0, 91.

Was müssen die Forscher dann tun? Sollten wir immer nur Daten aus leistungsfähigen Studien berücksichtigen? Dies scheint das zu sein, was Crutzen und Peters implizieren. Sie argumentieren, dass es selten unmöglich ist, eine gut durchdachte Studie durchzuführen, obwohl dies mehr Ressourcen erfordern würde:

Wenn Forscher behaupten, eine seltene Population zu untersuchen, bedeutet dies tatsächlich, dass die Ressourcen, die ihnen zu diesem Zeitpunkt zur Verfügung stehen, nur die Sammlung einer begrenzten Stichprobe (innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens oder einer bestimmten Region) erlauben. Weitere Ressourcen ermöglichen häufig eine internationale Koordination, um Daten zu sammeln oder Daten über einen längeren Zeitraum zu sammeln.

Sie schließen daraus

In fast allen vorstellbaren Szenarien und sicherlich in solchen, in denen Forscher eine Forschungsfrage beantworten wollen, ist eine ausreichende Leistung (oder genauer ausreichend Datenpunkte) erforderlich.

Crutzen und Peters führen weiter aus, dass psychologische Lehrbücher und Kurse die Forschung mit wenig Leistung fördern und so eine Kultur schaffen, in der kleine Studien akzeptiert werden. Dasselbe könnte man von den Neurowissenschaften sagen. Aber in diesem Beitrag werde ich mich auf die Idee konzentrieren, dass Forschung "niemals unterlastet werden sollte".

Zunächst einmal glaube ich nicht, dass Crutzen und Peters wirklich die Frage beantworten, ob eine kleine Studie besser als gar nichts ist. Sie sagen, dass kleine Studien möglicherweise nicht in der Lage sind, Forschungsfragen zu beantworten, aber sollten wir damit rechnen? Sicherlich handelt es sich bei einer kleinen Datenmenge immer noch um Daten und könnte eine teilweise Antwort geben. Probleme entstehen sicherlich, wenn wir kleine Datenmengen überinterpretieren, aber wir können die Daten nicht dafür verantwortlich machen. Vielmehr sollten wir unsere Interpretationen mildern, auch wenn dies bei Fragen von öffentlichem Interesse leichter gesagt als getan werden kann.

Es ist wahr, dass es in den meisten Fällen (wenn auch nicht in allen) möglich wäre, Studien zu vergrößern. Allerdings (wenn wir die Gesamtmittel für die Wissenschaft nicht aufgestockt haben), bedeutet dies, dass weniger Studien durchgeführt werden müssen. Da alles andere gleich ist, würden wir (sagen wir) eine Studie mit n = 1000 anstelle von zehn verschiedenen Studien mit n = 100 durchführen.

Aus statistischer Sicht könnte eine Studie mit n = 1000 tatsächlich besser sein, aber ich mache mir Sorgen über die Auswirkungen auf wissenschaftliche Innovation und Fortschritt. Woher wissen wir, was wir in unserem Projekt n = 1000 studieren sollten, wenn wir keine kleineren Studien hätten, die uns leiten würden?

Größere Studien würden auch zu einer Zentralisierung der Macht in der Wissenschaft führen. Anstatt, dass die meisten Forscher über eigene Stipendien verfügen und eigene Experimente entwerfen, würden sich die Finanzierung und die Entscheidungsfindung in einer geringeren Anzahl von Händen konzentrieren. Zum Teil geschieht dies bereits z. B. mit dem Aufkommen von "Megaprojekten" in der Neurowissenschaft. Viele Menschen sind damit nicht zufrieden, obwohl ein Teil des Problems die traditionelle Top-down-Struktur der Führung in der Wissenschaft sein kann. Wenn es gelingen würde, größere Projekte "demokratischer" zu organisieren, könnten sie insbesondere für Nachwuchswissenschaftler schmackhafter sein.


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