Analyseprotokoll
In diesem Beitrag
Was versteht man unter Analyseprotokoll?
Ein Analyseprotokoll (englisch: Statistical Analysis Plan, kurz SAP) ist ein vorab erstelltes, schriftliches Dokument, das detailliert festlegt, wie Daten in einer wissenschaftlichen Studie ausgewertet werden sollen. Es beschreibt die geplanten statistischen Methoden, Hypothesen, Variablen und Auswertungsschritte – idealerweise bevor die Datenerhebung beginnt oder zumindest bevor die Daten eingesehen werden.
Typische Bestandteile eines Analyseprotokolls sind:
- Formulierung der Forschungsfragen und Hypothesen (z. B. Null- und Alternativhypothese)
- Definition der abhängigen und unabhängigen Variablen
- Festlegung der statistischen Testverfahren (z. B. t-Test, Regressionsanalyse)
- Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern
- Festlegung des Signifikanzniveaus (z. B. α = 0,05)
- Geplante Subgruppenanalysen oder Sensitivitätsanalysen
Warum ist ein Analyseprotokoll für statistische Analysen wichtig?
Das Analyseprotokoll ist ein zentrales Instrument zur Sicherung der wissenschaftlichen Integrität. Es schützt vor einer der häufigsten Fehlerquellen in der empirischen Forschung: dem sogenannten HARKing (Hypothesizing After Results are Known) und dem p-Hacking.
Wer erst nach dem Anschauen der Daten entscheidet, welche Hypothesen oder Methoden verwendet werden, kann – bewusst oder unbewusst – Ergebnisse in eine gewünschte Richtung lenken. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit falsch-positiver Befunde erheblich und untergräbt die Reproduzierbarkeit von Studien.
Darüber hinaus erleichtert ein Analyseprotokoll die Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit der Studie: Gutachter, Betreuende und andere Forschende können exakt nachvollziehen, was geplant war und was tatsächlich durchgeführt wurde. Abweichungen vom Plan können transparent kommuniziert und begründet werden.
Praxisbeispiel zu Analyseprotokoll
Eine Psychologiestudentin schreibt ihre Masterarbeit zum Thema: „Beeinflusst regelmäßiges Ausdauertraining die wahrgenommene Stressbelastung bei Studierenden?“
Bevor sie ihre Daten erhebt, erstellt sie ein Analyseprotokoll und hält darin fest:
| Element | Festlegung im Protokoll |
|---|---|
| Hypothese | H₁: Studierende mit ≥ 3 Trainingseinheiten/Woche berichten geringeren Stress als Studierende ohne Training. |
| Abhängige Variable | Perceived Stress Scale (PSS-10), Gesamtscore |
| Statistisches Verfahren | Unabhängiger t-Test (zweiseitig) |
| Signifikanzniveau | α = 0,05 |
| Umgang mit Ausreißern | Ausschluss bei z-Wert > ±3,29 |
| Fehlende Werte | Ausschluss bei > 20 % fehlenden Items im PSS-10 |
Als sie später die Daten auswertet, stellt sie fest, dass der t-Test nicht signifikant ist (p = 0,09). Da sie sich an ihr Protokoll hält, berichtet sie dieses Ergebnis korrekt als nicht signifikant – anstatt nachträglich auf einen anderen Test zu wechseln, der vielleicht ein p < 0,05 liefern würde. Die Transparenz ihres Vorgehens stärkt die Glaubwürdigkeit ihrer Arbeit erheblich.
