Statistische Berichtsstandards: Transparente Berichterstattung von Analysen
Die transparente Berichterstattung statistischer Ergebnisse – einschließlich Effektstärken, Konfidenzintervallen, p-Werten und Annahmen – ist für wissenschaftliche Integrität und Reproduzierbarkeit unerlässlich. Viele veröffentlichte Studien berichten p-Werte isoliert ohne Effektstärken oder Konfidenzintervalle, was es den Lesern unmöglich macht, die Größenordnung der Befunde zu beurteilen. Statistische Berichtsstandards, betont von Cumming (2013), der American Statistical Association und der ICMJE, fordern Effektstärken, Konfidenzintervalle und eine Diskussion der Unsicherheit. Dies ermöglicht es den Lesern zu beurteilen, ob Befunde praktisch bedeutsam (nicht nur statistisch signifikant) sind, und Effektstärken über Studien hinweg in Meta-Analysen zu vergleichen. Schlechte statistische Berichterstattung verschwendet Forschung und verhindert eine angemessene Synthese von Evidenz.
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Quellen
- Cumming, G. (2013). The new statistics: Why and how. Psychological Science, 25(1), 7–29. DOI: 10.1177/0956797613504966 ↗
- Fidler, F., Thomason, N., Cumming, G., Finch, S., & Leeman, J. (2005). Editors can lead researchers to confidence intervals, but can't make them think: Statistical reform lessons from medicine. Psychological Science, 15(2), 119–126. DOI: 10.1111/j.0963-7214.2004.01502008.x ↗
- International Committee of Medical Journal Editors (2023). Recommendations for the Conduct, Reporting, Editing, and Publication of Scholarly Work in Medical Journals. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Guidelines for Reporting Statistical Analyses and Results. ScholarGate. https://scholargate.app/de/academic-writing/statistical-reporting-standards
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