Schweige-Verzerrung (engl. nonresponse bias) ist die Verzerrung, die auftritt, wenn die Personen, die auf eine Umfrage antworten, sich signifikant von den Personen unterscheiden, die nicht auf die Umfrage antworten.
Schweige-Verzerrung …
Beobachter-Verzerrung tritt in der Forschung auf, wenn die Überzeugungen oder Erwartungen eines Beobachters (oder Prüfers) die in einer Studie erhobenen Daten beeinflussen können.
Das führt dazu, dass die Ergebnisse einer Studie unzuverlässig und in anderen Forschungsumgebungen schwer zu reproduzieren sind.
In diesem Artikel werden zwei berühmte Beispiele für Beobachter-Verzerrungen sowie eine Strategie vorgestellt, mit der diese Art von Verzerrung in der Praxis minimiert werden kann.
Beispiel 1: Kluger Hans
Anfang 1900 gab es ein Pferd namens Kluger Hans, von dem behauptet wurde, dass es extrem gut rechnen konnte.
Der Besitzer, Wilhelm von Olson, stellte dem klugen Hans verschiedene Fragen, bei denen es um Addieren, Subtrahieren, Multiplizieren und andere arithmetische Operationen ging, und Kluger Hans gab eine Antwort, indem er eine bestimmte Anzahl von Malen mit dem Huf klopfte.
Der Psychologe Oskar Pfungst untersuchte diese Situation und fand heraus, dass der kluge Hans nur dann die richtige Antwort geben konnte, wenn der Besitzer die richtige Antwort auf die Frage tatsächlich wusste.
Es stellte sich heraus, dass, wenn der kluge Hans sich der richtigen Anzahl von Klopfzeichen näherte, der Besitzer Wilhelm von Olson auf eine bestimmte Weise zu reagieren begann, die ihm signalisierte, dass Hans aufhören sollte zu klopfen.
Ohne es zu merken, gab der Besitzer Hans subtile Hinweise auf die richtige Anzahl von Klopfzeichen. Aber wenn der Besitzer selbst die Antwort auf die Fragen, die er stellte, nicht kannte, war Hans nicht in der Lage, die richtige Antwort zu geben, weil der Besitzer keine subtilen Hinweise darauf gab, wann er aufhören sollte zu tippen.
Dies ist ein Beispiel für eine Verzerrung durch den Beobachter, weil die Erwartungen des Besitzers den schlauen Hans zu einem bestimmten Verhalten veranlassten, was zu fehlerhaften Daten führte.
Beispiel 2: Kluge & dumme Ratten
Im Jahr 1963 ließ der Psychologe Robert Rosenthal zwei Gruppen von Studenten Ratten testen. Die Ratten wurden in Bezug auf ihre Fähigkeit, Labyrinthe zu bewältigen, als "intelligent" oder "dumm" eingestuft, obwohl sie in Wirklichkeit alle dieselbe Art von Standard-Laborratte waren.
Die Ergebnisse der Studie zeigten, dass die Studenten, die dachten, sie hätten es mit "intelligenten" Ratten zu tun, bestimmte Verhaltensweisen an den Tag legten, um sicherzustellen, dass die Ratten eine bessere Chance hatten, das Labyrinth zu bewältigen, während die Studenten, die dachten, sie hätten es mit "langweiligen" Ratten zu tun, Verhaltensweisen an den Tag legten, die die Chancen der Ratten, das Labyrinth zu bewältigen, verringerten.
Dies ist ein Beispiel für die Verzerrung durch den Beobachter, denn es stellte sich heraus, dass die Erwartungen der Studenten die Leistung der verschiedenen Rattengruppen beeinflussten.
Wie man Beobachter-Verzerrung minimiert
Der einfachste Weg, die Voreingenommenheit des Beobachters zu minimieren, besteht darin, sicherzustellen, dass der Beobachter keine Erwartungen an die Personen hat, für die er Daten erhebt.
Fachsprachlich sagt man, dass die Beobachter blind gegenüber den Fähigkeiten der Probanden oder den erwarteten Ergebnissen der Probanden sein sollten.
Zum Beispiel sollte die Person, die dem klugen Hans Rechenaufgaben stellt, die Antwort auf die Frage, die er stellt, nicht kennen. So kann sie Hans keine subtilen Hinweise geben, wie die richtige Antwort lauten sollte.
Oder, im Beispiel mit den Ratten, sollten die Schüler nicht wissen, mit welcher "Art" von Ratte sie es zu tun haben. Stattdessen sollten sie einfach aufgefordert werden, die Ratten im Labyrinth zu testen, und es sollte nicht unterschieden werden, ob sie mit "hellen" oder "dumpfen" Ratten umgehen.
Zusätzliche Ressourcen
Die folgenden Artikel enthalten Erläuterungen zu anderen Arten von Verzerrungen, die in der Forschung auftreten können:
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