Statistik als sozialer Prozess

Quelle: J. Krüger

Wenn Ihr Experiment Statistiken benötigt, sollten Sie ein besseres Experiment durchgeführt haben. ~ Ernest Rutherford

Viele Psychologiestudenten (und Leser von Psychology Today ) hassen Statistiken, p <.05. Während meines ersten Semesters des Studiums der Psychologie an der Universität Bielefeld im damaligen Westdeutschland (1977) haben meine Kommilitonen und ich gelernt, dass es in der Statistik zwei obligatorische Kurse geben sollte, einen im zweiten Semester des ersten und einen weiteren im Semester I des Jahres II. Die meisten meiner Klassenkameraden hofften, sich auf klinische Psychologie oder Beratung zu spezialisieren und dachten, sie würden, würden und sollten nicht mit Statistiken belästigt werden. Statistiken, so dachten sie, handeln von Zahlen, angewandter Mathematik und seelenlosen Aggregaten. Psychologie ist (oder sollte es sein) über Menschen, und nur Individuen sind echte Menschen. Statistiken zu studieren wäre Zeitverschwendung, besonders für all diejenigen, die in der Welt der persönlichen Begegnungen arbeiten wollen. Fügen Sie dazu Mathe-Phobie hinzu und Sie haben einen starken Cocktail aus Unzufriedenheit und Widerstand.

Mir war das damals egal, weil ich kein Interesse daran hatte, Kliniker oder Berater zu werden. Ich sah, dass meine Zukunft in der Organisationspsychologie und -statistik dort von einiger Relevanz zu sein schien. Also dachte ich mir 'Bring es an.' Und sie taten es. Professor Ulrich Schulz, der aus Marburg, einer Bastion der quantitativen Psychologie, nach Bielefeld gekommen war, nahm den Unterricht geradlinig auf. Er war vielleicht nicht der zugänglichste Mensch, aber wir hielten ihn für hart und fair. Er ließ uns tief in die Welt von Fisher, Kolmogoroff und Pearson eintauchen. Tschebyschews Ungleichheit warf einen großen Schatten auf das Semester. Insbesondere der erste Statistikkurs war so anspruchsvoll und zeitraubend, dass wir uns darüber lustig machten, dass wir in einem Dual-Degree-Programm in Psychologie und Statistik gelandet waren.

Als die beiden Statistikkurse abgeschlossen waren und die meisten von uns bestanden hatten, brauchten wir einen dritten Methodenkurs und eine umfassende Prüfung. Ein populärer dritter Kurs war Wolf Nowacks "Testaufbau", der leicht in der Mathematik war, aber stark in der praktischen Erfahrung war. Mathias Geyers "Testtheorie" war weit weniger gut besucht, vor allem, weil sie (glaube ich) fest in der Marburger Mathematik verankert war. Meine eigene Einstellung zu Statistiken und Methoden verbesserte sich allmählich, nicht weil ich gekämpft hatte (oder vielleicht deswegen, wenn die Dissonanzreduktion eine Rolle spielte), sondern weil ich dachte, dass Statistiken die Sache sein könnten, die die Psychologie hart und respektabel machen könnte. Viele Seminardiskussionen waren so frei fließend, dass es schien, dass jeder Standpunkt verteidigt werden konnte. Mit Statistiken, dachte ich, könnten schlechte Ideen aussortiert werden.

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Ein von Andrea Abele geleitetes Seminar über soziale Kognition brachte eine ganz neue Perspektive. Wir lesen die heiß inspirierte menschliche Inferenz von Nisbett & Ross (1980), ein Traktat mit einer treibenden Kraft irgendwo zwischen Marx und Engels ' Manifest und der Apokalypse nach John von Patmos. Tissky & Kahnmans jüngere Arbeit über Heuristiken und Verzerrungen führte Nisbett & Ross zu einer neuen Sicht auf soziale Kognition. Unsere Wahrnehmungen und Urteile sind grundlegend fehlerhaft, behaupteten sie, nicht weil wir träge oder emotional sind, sondern weil wir nicht wie Statistiker denken. Plötzlich verschmolzen zwei verschiedene Welten der Psychologie und Statistik im zweiten Semester zu einer einzigen, und die Statistik wurde beherrscht. Statistiken setzen den Standard; es lieferte Hypothesen darüber, wie Menschen denken sollten, die dann mithilfe von Statistiken zurückgewiesen werden könnten. Für mich war das ein entscheidender Moment. Ich war auf ein Forschungsparadigma gestoßen, das die Psychologie in der Theorie (Statistiken als Norm) und in der Praxis (Statistiken als Werkzeug) hart machte und eine Fülle von Phänomenen (Fehlern und Irrationalitäten) hervorbrachte, die sowohl im Gespräch als auch im Versprechungen machen, dass etwas geschieht (Leute erziehen).

Seither – wie einige von Ihnen vielleicht wissen – ist mein Enthusiasmus für die Schule der Heuristik und Voreingenommenheit zurückgegangen, hauptsächlich weil ich erkannt habe, dass ihr Fokus auf die Nachteile des heuristischen Denkens viele ihrer Erfolge vernachlässigt. Man könnte sogar sagen, dass diese Forschungsstrategie einen eigenen systematischen Fehler erzeugt. Wir können es Erfolgsvernachlässigung nennen, wo Erfolg sich auf adaptive und lohnende Urteile und Entscheidungen bezieht, die mit Hilfe von Heuristiken gemacht werden können, die nicht den unversöhnlichen Kriterien der statistischen Rationalität entsprechen.

Vor allem aber wurde deutlich, dass es keine "Statistiken" in einem einzigen begrifflichen Sinne gibt. Es gibt und gab immer konkurrierende – sogar kriegsführende – Denkschulen im statistischen Bereich. Sie stimmen sehr wenig überein, nicht einmal über die Bedeutung ihres Grundbegriffs: Wahrscheinlichkeit. Natürlich können Statistiken innerhalb einer bestimmten Schule und innerhalb eines bestimmten Bezugsrahmens sehr gut funktionieren. Dies gilt für viele Arten von wissenschaftlichen Bemühungen. Expertenarbeit in der Relativitätstheorie oder in der Quantentheorie kann zu erstaunlichen und nützlichen, sogar ästhetischen Einsichten führen. Aber sobald Sie die Anhänger dieser Paradigmen dazu bringen, grundlegende Annahmen zu diskutieren, ist das Paradies (und die Ruhe) verloren (Felin, Koenderink & Krueger, 2016).

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Und hier ist mein Punkt (es ist kein originärer): Die Auswahl des Paradigmas und das Erreichen jeglichen Konsenses zwischen Experten ist ein sozialer Prozess. Wenn du Kuhn denkst, denke ich Fleck, der Kuhns Vordenker war . Ludwik Fleck (Österreicher, Jude, Pole und Meister der deutschen Sprache) prägte das heute vergessene Wort Denkstil , eine Denkweise, eine Art des Wahrnehmens und eine Art, Fragen zu stellen. In Kuhns Händen wurde Denkstil zum Paradigma. Egal, Statistiker machen tiefe Annahmen darüber, was variiert: die Daten oder die Hypothesen, und ob Wahrscheinlichkeit ob- oder subjektiv ist – unter anderen Dolores de Cabeza . Sie können sich gegenseitig die Unwissenheit vorwerfen, wenn es nicht gelingt, zentrale Annahmen zu teilen.

In letzter Zeit bin ich wieder ins Spiel gekommen, über Statistiken nachzudenken. Patrick Heck und ich haben eine Abhandlung über den heuristischen Wert von p in induktiven statistischen Schlußfolgerungen über Frontiers in Psychology geschrieben . Der p- Wert, der eine Wahrscheinlichkeit darstellt, die bei den meisten statistischen Tests nicht berücksichtigt wird, hat viel auf sein kleines Kinn genommen, weil er nicht perfekt ist. Nichts ist in der Welt der Induktion. Wenn Sie es nicht mögen, tun Sie es, aber Sie werden nichts Neues lernen. Aber p hat einen "heuristischen" Wert. Es macht insgesamt einen ziemlich guten Job und akzeptiert systematische Voreingenommenheit. Mit anderen Worten, der p- Wert verhält sich wie jede andere psychologische Heuristik.

Und so schließt sich der Kreis. Aus einer Zeit, als die Statistik behauptete, der königliche Weg zur Wahrheit zu sein und der menschliche Geist sich besser damit beschäftigte, sind wir zu einer Zeit gekommen, in der Statistiken nicht mit einer Psychologie, die Energie und Richtung liefert, auf den Plan treten können.

Felin, T., Koenderink, J. & Krueger, JI (2017). Rationalität, Wahrnehmung und das allsehende Auge. Psychonomic Bulletin & Review . Online zuerst, 7. Dezember 2016. DOI 10.3758 / s13423-016-1198-z

Krüger, JI & Heck, PR (2017). Der heuristische Wert von p in der induktiven statistischen Inferenz. Grenzen in der Psychologie . https://doi.org/10.3389/fpyg.2017.0908

Nisbett, R. & Ross, L. (1980). Menschliche Schlussfolgerung . Englewood-Klippen, NJ: Prentice-Hall.