Wie wird Voreingenommenheit in der Forschung minimiert?
Voreingenommenheit gibt es in allen Studiendesigns, und obwohl Forscher versuchen sollten, Voreingenommenheit zu minimieren, ermöglicht das Aufzeigen potenzieller Quellen von Voreingenommenheit eine bessere kritische Bewertung der Forschungsergebnisse und Schlussfolgerungen. Forscher bringen in jede Studie ihre Erfahrungen, Ideen, Vorurteile und persönlichen Philosophien ein, die, wenn sie im Vorfeld der Studie berücksichtigt werden, die Transparenz möglicher Forschungsvoreingenommenheit erhöhen. Die klare Darlegung der Gründe für die Wahl eines geeigneten Forschungsdesigns, um die Studienziele zu erreichen, kann häufige Fallstricke in Bezug auf Befangenheit reduzieren. Ethikkommissionen spielen eine wichtige Rolle bei der Prüfung, ob das Forschungsdesign und die methodischen Ansätze voreingenommen und geeignet sind, das zu untersuchende Problem anzugehen. Das Feedback von Fachkollegen, Geldgebern und Ethikkommissionen ist ein wesentlicher Bestandteil des Designs von Forschungsstudien und liefert oft wertvolle praktische Hinweise für die Entwicklung einer robusten Forschung.
In quantitativen Studien wird der Selektionsbias oft durch die zufällige Auswahl der Teilnehmer und im Fall von klinischen Studien durch die Randomisierung der Teilnehmer in Vergleichsgruppen reduziert. Allerdings kann die Nichtberücksichtigung von Teilnehmern, die aus der Studie ausscheiden oder bei der Nachbeobachtung verloren gehen, zu einer Verzerrung der Stichprobe führen oder die Charakteristika der Teilnehmer in den Vergleichsgruppen verändern.7 In der qualitativen Forschung hat die gezielte Stichprobenziehung gegenüber der Zufallsstichprobe den Vorteil, dass die Verzerrung reduziert wird, weil die Stichprobe ständig verfeinert wird, um die Studienziele zu erreichen. Ein vorzeitiger Abschluss der Teilnehmerauswahl vor Abschluss der Analyse kann die Validität einer qualitativen Studie gefährden. Dies kann überwunden werden, indem während der Datenanalyse immer wieder neue Teilnehmer in die Studie aufgenommen werden, bis keine neuen Informationen mehr auftauchen, was als Datensättigung bezeichnet wird.8
In quantitativen Studien kann ein gut durchdachtes Forschungsprotokoll, das die Datenerhebung und -analyse explizit beschreibt, helfen, Verzerrungen zu reduzieren. Machbarkeitsstudien werden oft durchgeführt, um Protokolle und Verfahren zu verfeinern. In randomisierten Kontrollstudien sollte die Analyse auf dem Intention-to-treat-Prinzip basieren, einer Strategie zur Bewertung der klinischen Wirksamkeit, da nicht jeder die Behandlung einhält und die Behandlung je nach Reaktion der Patienten geändert werden kann. Qualitative Forschung wurde wegen mangelnder Transparenz in Bezug auf die angewandten Analyseverfahren kritisiert.4 Qualitative Forscher müssen Strenge demonstrieren, die mit Offenheit, Relevanz für die Praxis und Kongruenz des methodischen Ansatzes verbunden ist. Auch wenn andere Forscher die Daten möglicherweise anders interpretieren, ist die Einschätzung und das Verständnis, wie die Themen entwickelt wurden, ein wesentlicher Teil des Nachweises der Robustheit der Ergebnisse. Die Verringerung von Verzerrungen kann die Validierung der Befragten, ständige Vergleiche zwischen den Konten der Teilnehmer, die Darstellung abweichender Fälle und Ausreißer, eine längere Beteiligung oder anhaltende Beobachtung der Teilnehmer, eine unabhängige Analyse der Daten durch andere Forscher und Triangulation umfassen.4
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Minimierung von Verzerrungen eine wichtige Überlegung bei der Planung und Durchführung von Forschung ist. Forscher haben die ethische Pflicht, die Grenzen von Studien aufzuzeigen und mögliche Quellen von Verzerrungen zu berücksichtigen. Dies ermöglicht es Fachleuten im Gesundheitswesen und politischen Entscheidungsträgern, Studienergebnisse zu bewerten und zu hinterfragen und diese bei der Anwendung der Ergebnisse in der Praxis oder Politik zu berücksichtigen.