Reproduzierbare Wissenschaft
In Zeiten von "Fake News" und "alternativen Fakten" wird in dieser Lernressource besonders die Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Ergebnisse angestrebt.
Einführung
BearbeitenReproduzierbarkeit[1] ist die Möglichkeit
- (Ergebnis) dieselben Forschungsergebnisse oder Schlussfolgerungen,
- (Daten)
- basierend auf den gleichen Rohdaten oder
- mit Daten, die mit den gleichen oder sehr ähnlichen Stichproben- und Forschungsverfahren erhoben wurden (Reproduzierbarkeit)
und schließlich
- (Algorithmen) die gleichen Computerprogramme (z.B. Open Source R oder KnitR), die von Forschern zur Verfügung gestellt werden.
- Der optionale Zugriff auf Material zum Kapazitätsaufbau ermöglicht anderen Wissenschaftlern die Wiederverwendung des bereitgestellten Ansatzes für ihre Versuchsplanung (siehe Open Educational Resources).
Ein verwandtes Konzept zur Reproduzierbarkeit ist Replizierbarkeit, d.h. die Fähigkeit, unabhängig voneinander nicht identische Schlussfolgerungen zu erzielen, die zumindest ähnlich sind, wenn Unterschiede in der Stichprobenziehung, den Forschungsverfahren und den Datenanalysemethoden bestehen können. [2] Reproduzierbarkeit und Replizierbarkeit zusammen gehören zu den Hauptüberzeugungen der ' wissenschaftlichen Methode' - wobei die konkreten Ausdrücke des Ideals/Idee einer solchen Methode in den verschiedenen Forschungsdisziplinen und Fachgebieten erheblich variieren [3].
Aufgaben
Bearbeiten- Erforschen Sie das KnitR-Konzept der Integration von Inhalt, Daten und Algorithmen zur Datenverarbeitung.
- Vergleichen Sie die folgenden zwei verschiedenen Szenarien:
- Ein Forscher sammelt Daten und wendet verschiedene Methoden der Datenanalyse (statistische und/oder numerische Ansätze) auf die Daten an, bis ein signifikantes, publizierbares Ergebnis gefunden wurde.
- Ein Forscher muss ein KnitR-Dokument (R-Markdown) veröffentlichen, bevor er die Daten beprobt. Nach Abschluss der Probenahme wurden die Daten mit dem KnitR-Dokument verarbeitet und die Ergebnisse werden als signifikant oder nicht signifikant veröffentlicht.
- Analysieren Sie das WHO Dokument über klinische Studien[4]. Erklären Sie, warum es wichtig ist, negative Ergebnisse zu veröffentlichen (z.B. statistische Verzerrung)! Warum trägt die Veröffentlichung negativer Ergebnisse zum Konzept Reproduzierbarkeit bei?
Siehe auch
BearbeitenExterne Referenzen
Bearbeiten- Foundation for Open Access Statistics (FOAS) - Statistische Perspektive zur reproduzierbaren Wissenschaft,
Referenzen
Bearbeiten- ↑ Reproduzierbarkeit. (2020, Januar 12). In Wikipedia, die freie Enzyklopädie. Abgerufen am 09:15, April 8, 2020, von https://de.wikipedia.org/wiki/Reproduzierbarkeit
- ↑ Jeffrey T Leek, Roger D Peng: Reproducible research can still be wrong: Adopting a prevention approach. In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 112. Jahrgang, Nr. 6, 10. Februar 2015, S. 1645–1646, doi:10.1073/pnas.1421412111 ((Seite nicht mehr abrufbar, Suche in Webarchiven: pnas.org) [abgerufen am -11-]).
- ↑ Repko, Allen F.,, Szostak, Rick, 1959-: Interdisciplinary research : process and theory. Third edition Auflage. Los Angeles, ISBN 978-1-5063-3048-8, [ ] (Vorlage:Cite book/URL [abgerufen am -11-]).Vorlage:Cite book/URL
- ↑ WHO Statement on Public Disclosure of Clinical Trial Results, (2015) WHO-Web-Portal - http://www.who.int/ictrp/results/reporting/en/ (Zugriff am 2017/01/20)