Empirische Studien zu Forscherfreiheitsgraden bei der Analyse biomedizinischer Daten

• Antragstellerin: Professorin Dr. Anne-Laure Boulesteix
• Fachliche Zuordnung: Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik
• Förderung: Förderung seit 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 424874387

Dieses Projekt beschäftigt sich aus einer metawissenschaftlichen Perspektive mit statistischen Analysen, die im Rahmen von gesundheitswissenschaftlichen Interventions- oder Beobachtungsstudien durchgeführt werden. Es befindet sich daher an der Schnittstelle von Meta-Forschung, Statistik und Medizin. Ziele der Meta-Forschung sind: (i) Probleme zu identifizieren, (ii) Probleme zu untersuchen, (iii) Lösungen zu entwickeln und (iv) Lösungen zu evaluieren. Unser Projekt konzentriert sich hauptsächlich auf die Aspekte (ii) und (iii) und umfasst möglicherweise auch Komponenten von (i) und (iv). Die erste Projektphase befasste sich mit den Freiheitsgraden von Forschern bei statistischen Analysen. Während einige der neuen Teilprojekte (WP1.1 und 1.2) die in der ersten Periode durchgeführten Studien erweitern werden, um Lösungen näherzukommen, werden auch weitere Freiheitsgrade von Forschern untersucht: die Freiheitsgrade beim Design biomedizinischer Studien (WP2.1 und 2.2) und die Freiheitsgrade bei der Interpretation der Ergebnisse statistischer Analysen (WP3). In WP1.1 ist das Ziel ein Adjustierungsverfahren für multiples Testen zur Berücksichtigung einer Vielzahl von Analysestrategien zu entwickeln, das der minP-Prozedur ähnelt, aber nicht auf Permutationen beruht. Das Ziel von WP1.2 ist die Formalisierung, Erweiterung und empirische Untersuchung der folgenden, von uns vorgeschlagenen, informellen Regel: „Es sollte nur dann für multiples Testen adjustiert werden, wenn die Autoren bei der Darstellung, Diskussion und Interpretation ihrer Ergebnisse den Tests, die signifikante Ergebnisse liefern, aufgrund der Signifikanz mehr Gewicht beimessen.“ In WP2.1 werden wir die Freiheitsgrade des Forschers (und die damit einhergehende statistische Unsicherheit), die sich auf die Berechnung des Stichprobenumfangs bei der Planung medizinischer Studien auswirken, empirisch untersuchen und formalisieren, um vorläufige Empfehlungen zu geben. Das Ziel von WP2.2 besteht darin, die Durchführbarkeit sogenannter adaptiver Designs für nicht-klinische Studien zur Reduzierung der aus den Freiheitsgraden des Forschers resultierenden Unsicherheit zu untersuchen. In WP3 werden wir schließlich die statistische Analyse-Pipeline als feststehend betrachten und die Freiheitsgrade untersuchen, die bei der Interpretation und Visualisierung der Ergebnisse bestehen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen