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<!DOCTYPE html>

<title>P-Hacking</title>

</head>

<h1 id="firstHeading" class="firstHeading mw-first-heading"><i>p</i>-Hacking</h1>

</header>

</div>

<p><b><i>p</i>-Hacking,</b> auch als <b>specification searching</b> bekannt, bezeichnet die Verzerrung<sup id="cite_ref-Head1_1-0" class="reference"><a href="#cite_note-Head1-1"><span class="cite-bracket">[</span>1<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> und Manipulation von Forschungsresultaten, deren Ziel es ist, den <a href="P-Wert" title="P-Wert"><i>p</i>-Wert</a> (d. h. die statistische Signifikanz) durch nachträgliche Anpassung der Testparameter unter eine bestimmte Grenze zu reduzieren.

</p><p>Der <i>p</i>-Wert wird „gehackt“, also künstlich unter die 5-%-Grenze gedrückt. Auf diese Weise wird eine vermeintliche <a href="Statistische_Signifikanz" title="Statistische Signifikanz">statistische Signifikanz</a> der Ergebnisse erzeugt. Die <a href="P-Wert#Typische_Fehlinterpretationen" title="P-Wert">häufige Fehlinterpretation</a> von <i>p</i>-Werten sowie die Anwendung von <i>p</i>-Hacking haben zu unzähligen falschen Forschungsergebnissen geführt, die der Wissenschaft geschadet haben.<sup id="cite_ref-2" class="reference"><a href="#cite_note-2"><span class="cite-bracket">[</span>2<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> <i>p</i>-Hacking kann als Reaktion wissenschaftlicher Autoren auf die Tatsache angesehen werden, dass Studien mit signifikanten Ergebnissen für die Publikation präferiert werden und Analysen, die nichtsignifikante Resultate aufweisen, unveröffentlicht bleiben (<a href="Publikationsbias" title="Publikationsbias">File-Drawer-Problem</a>). Mithilfe von <a href="Metaanalyse" title="Metaanalyse">Metaanalysen</a> ist es möglich, <span class="mwe-math-element mwe-math-element-inline"><span class="mwe-math-mathml-inline mwe-math-mathml-a11y" style="display: none;"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle p}">

</mstyle>

</mrow>

<annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle p}</annotation>

</semantics>

</math></span><img src="./_assets_/eb734a37dd21ce173a46342d1cc64c92/81eac1e205430d1f40810df36a0edffdc367af36.svg" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.671ex; margin-left: -0.089ex; width:1.259ex; height:2.009ex;" alt="{\displaystyle p}" loading="lazy"></span>-Hacking aufzudecken.<sup id="cite_ref-Head1_1-1" class="reference"><a href="#cite_note-Head1-1"><span class="cite-bracket">[</span>1<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Statistische_Signifikanz_durch_Zufall">Statistische Signifikanz durch Zufall</h2></div>

<div class="hauptartikel" role="navigation"><span class="hauptartikel-pfeil" title="siehe" aria-hidden="true" role="presentation">→ </span><i><span class="hauptartikel-text">Hauptartikel</span>: <a href="Alphafehler-Kumulierung" title="Alphafehler-Kumulierung">Alphafehler-Kumulierung</a></i></div>

<p>Beim Prozess des <a href="Data-Mining" title="Data-Mining">Data-Minings</a> in einem einzigen <a href="Datensatz#Abweichende_Bedeutung_in_der_Statistik" title="Datensatz">Datensatz</a> werden durch automatisiertes Suchen von Variablenkombinationen, die eine <a href="Korrelation" title="Korrelation">Korrelation</a> aufweisen könnten, eine große Anzahl an Hypothesen getestet. Dieses Vorgehen kann jedoch das Problem der <a href="Alphafehler-Kumulierung" title="Alphafehler-Kumulierung">Alphafehler-Kumulierung</a> mit sich bringen:

Konventionelle Signifikanztests legen <a href="A_priori" title="A priori">a priori</a> eine Fehlerwahrscheinlichkeit (größer als Null) für einen <a href="Fehler_1._Art" class="mw-redirect" title="Fehler 1. Art">Fehler 1. Art</a> fest. Es muss also das Risiko akzeptiert werden, mit der Wahrscheinlichkeit <span class="mwe-math-element mwe-math-element-inline"><span class="mwe-math-mathml-inline mwe-math-mathml-a11y" style="display: none;"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \alpha }">

</mstyle>

</mrow>

<annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \alpha }</annotation>

</semantics>

</math></span><img src="./_assets_/eb734a37dd21ce173a46342d1cc64c92/b79333175c8b3f0840bfb4ec41b8072c83ea88d3.svg" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:1.488ex; height:1.676ex;" alt="{\displaystyle \alpha }" loading="lazy"></span> ein falsch positives Testergebnis zu erhalten (d. h. ein positives Ergebnis, obwohl tatsächlich die Nullhypothese gilt). Wenn eine Vielzahl von <a href="Statistischer_Test" title="Statistischer Test">statistischen Tests</a> (wie beispielsweise bei <a href="Genomweite_Assoziationsstudie" title="Genomweite Assoziationsstudie">genomweiten Assoziationsstudien</a>) durchgeführt wird, dann produzieren einige der Tests per Konstruktion durch Zufall falsch positive (scheinbar signifikante) Ergebnisse<sup id="cite_ref-3" class="reference"><a href="#cite_note-3"><span class="cite-bracket">[</span>3<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>. Somit stellt sich heraus, dass 5 % der zufällig ausgewählten Hypothesen nur durch Zufall signifikant auf dem 5-%-Level sind, 1 % auf dem 1-%-Level usw. Wenn ausreichend viele Hypothesen getestet wurden, ist es praktisch sicher, dass manche Hypothesen fälschlicherweise als statistisch signifikant erscheinen.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Beispiel:_Schokoladendiät"><span id="Beispiel:_Schokoladendi.C3.A4t"></span>Beispiel: Schokoladendiät</h3></div>

<p>In einer satirisch angelegten Studie<sup id="cite_ref-4" class="reference"><a href="#cite_note-4"><span class="cite-bracket">[</span>4<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> behauptete John Bohannon 2015, dass Bitterschokolade als Teil einer Diät zu Gewichtsreduktion führen könne.

</p><p>Um diese Behauptung mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit kleiner als 5 % zu veröffentlichen (also <span class="mwe-math-element mwe-math-element-inline"><span class="mwe-math-mathml-inline mwe-math-mathml-a11y" style="display: none;"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle p<0{,}05}">

</mrow>

</mstyle>

</mrow>

<annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle p<0{,}05}</annotation>

</semantics>

</math></span><img src="./_assets_/eb734a37dd21ce173a46342d1cc64c92/95e81e7cffa5ac3b41e1776af0645e2fb5d41b43.svg" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.671ex; margin-left: -0.089ex; width:8.492ex; height:2.509ex;" alt="{\displaystyle p<0{,}05}" loading="lazy"></span>), dachte er sich im Vorfeld 18 unterschiedliche Kriterien aus, auf die Bitterschokolade eine Wirkung haben könnte, beispielsweise Gewicht, Cholesterol-Wert, Blutdruck, Schlafqualität etc. Einzeln für sich war es sehr unwahrscheinlich, dass Bitterschokolade eines dieser Kriterien statistisch signifikant beeinflusst. Aber dadurch, dass es so viele Kriterien waren, war von Anfang an die Wahrscheinlichkeit hoch, dass irgendeine von ihnen (zufälligerweise) signifikant mit dem Konsum von Bitterschokolade korrelieren würde. In dieser Studie ergab sich, dass die Behauptung mit der Gewichtsreduktion „statistisch signifikant“ war.

</p><p>Die Studie wies absichtlich zahlreiche andere methodische Fehler auf und wollte dadurch auf genau diese Missstände hinweisen.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Weitere_Praktiken">Weitere Praktiken</h2></div>

<p>Eine Variante des <i>p</i>-Hackings liegt vor, wenn während einer Studie die statistische Relevanz der Daten geprüft wird, um vom Ergebnis dieser Prüfung abhängig zu machen, ob weitere zusätzliche Daten erhoben werden. Desgleichen, wenn die Erhebung von Daten nach einer solchen Zwischenprüfung vorzeitig beendet wird. Stattdessen sollte vorab festgelegt werden, welche Datenmenge untersucht wird. Auch das nachträgliche Ausschließen, Kombinieren oder Aufteilen von Beobachtungsgruppen weist auf versuchtes <span class="mwe-math-element mwe-math-element-inline"><span class="mwe-math-mathml-inline mwe-math-mathml-a11y" style="display: none;"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle p}">

</mstyle>

</mrow>

<annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle p}</annotation>

</semantics>

</p><p>Wenn zur Messung eines Effektes Störfaktoren herausgerechnet werden müssen, die Auswahl der zu berücksichtigenden Störfaktoren aber von der sich jeweils ergebenden Größe des gemessenen Effekts abhängig gemacht wird, ist dies ebenfalls <i>p</i>-Hacking. Eine weitere Variante ist das Abrunden eines <i>p</i>-Wertes, der die vorgegebene Schwelle in nicht angegebenen Nachkommastellen überschreitet.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Gegenmaßnahmen"><span id="Gegenma.C3.9Fnahmen"></span>Gegenmaßnahmen</h2></div>

<p>Untersuchungen können alternativ mit dem <a href="Kreuzvalidierungsverfahren" title="Kreuzvalidierungsverfahren">Kreuzvalidierungsverfahren</a> und einem separaten Validierungsdatensatz oder der <a href="Bonferroni-Korrektur" title="Bonferroni-Korrektur">Bonferroni-Korrektur</a> durchgeführt werden, um das Problem des <i>p</i>-Hacking zu verringern.

</p><p>In einigen <a href="Fachzeitschrift" title="Fachzeitschrift">Fachzeitschriften</a> geht man mittlerweile zum Format des <a href="Registrierter_Bericht" class="mw-redirect" title="Registrierter Bericht">registrierten Berichts</a> über (in dem nicht wie bisher nur positive Befunde berichtet werden können, sondern auch negative Befunde). Ziel ist es, <a href="Publikationsbias" title="Publikationsbias">Publikationsbias</a> wie <i>p</i>-Hacking und <a href="HARKing" title="HARKing">HARKing</a> entgegenzutreten.<sup id="cite_ref-5" class="reference"><a href="#cite_note-5"><span class="cite-bracket">[</span>5<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>

</p><p><a href="Power-Analyse#Trennschärfe-Analysen" class="mw-redirect" title="Power-Analyse">Power-Analysen</a> sollten verwendet werden, um Tests mit der nötigen Power zu designen, damit die Stichprobengröße nicht im Nachhinein so lange angepasst wird, bis ein signifikantes Ergebnis erhalten wird (was <i>p</i>-Hacking wäre).

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Literatur">Literatur</h2></div>

<ul><li><a href="John_Ioannidis" title="John Ioannidis">John P. A. Ioannidis</a>: <cite class="lang" lang="en" dir="auto" style="font-style:italic">Why Most Published Research Findings Are False</cite>. In: <cite class="lang" lang="en" dir="auto" style="font-style:italic"><a href="PLOS_Medicine" title="PLOS Medicine">PLOS Medicine</a></cite>. 2. Jahrgang, <span style="white-space:nowrap">Nr.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>8</span>. Public Library of Science, San Francisco 30. August 2005, <span style="white-space:nowrap">S.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>e124</span>, <a href="Digital_Object_Identifier" title="Digital Object Identifier">doi</a>:<span class="uri-handle" style="white-space:nowrap"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0020124">10.1371/journal.pmed.0020124</a></span>, <a class="external mw-magiclink-pmid" rel="nofollow" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16060722?dopt=Abstract">PMID 16060722</a>, <a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1182327/">PMC 1182327</a> (freier Volltext) – (englisch).<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:P-Hacking&rft.atitle=Why+Most+Published+Research+Findings+Are+False&rft.au=John+P.+A.%26%2332%3BIoannidis&rft.date=2005-08-30&rft.doi=10.1371%2Fjournal.pmed.0020124&rft.genre=journal&rft.issue=8&rft.jtitle=PLOS+Medicine&rft.pages=e124&rft.place=San+Francisco&rft.pmc=1182327&rft.pmid=16060722&rft.pub=Public+Library+of+Science&rft.volume=2.+Jahrgang" style="display:none"> </span></li>

<li>Megan L. Head, Luke Holman, Rob Lanfear, Andrew T. Kahn, Michael D. Jennions: <cite class="lang" lang="en" dir="auto" style="font-style:italic">The Extent and Consequences of P-Hacking in Science</cite>. In: <cite class="lang" lang="en" dir="auto" style="font-style:italic">PLOS Biology</cite>. 13. Jahrgang, <span style="white-space:nowrap">Nr.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>3</span>, 13. März 2015, <span style="white-space:nowrap">S.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>e1002106</span>, <a href="Digital_Object_Identifier" title="Digital Object Identifier">doi</a>:<span class="uri-handle" style="white-space:nowrap"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002106">10.1371/journal.pbio.1002106</a></span>, <a class="external mw-magiclink-pmid" rel="nofollow" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25768323?dopt=Abstract">PMID 25768323</a>, <a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4359000/">PMC 4359000</a> (freier Volltext) – (englisch).<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:P-Hacking&rft.atitle=The+Extent+and+Consequences+of+P-Hacking+in+Science&rft.au=Megan+L.%26%2332%3BHead%2C%26%2332%3BLuke%26%2332%3BHolman%2C%26%2332%3BRob%26%2332%3BLanfear%2C+...&rft.date=2015-03-13&rft.doi=10.1371%2Fjournal.pbio.1002106&rft.genre=journal&rft.issue=3&rft.jtitle=PLOS+Biology&rft.pages=e1002106&rft.pmc=4359000&rft.pmid=25768323&rft.volume=13.+Jahrgang" style="display:none"> </span></li></ul>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Weblinks">Weblinks</h2></div>

<ul><li><span class="cite">Martin Sewell: <a rel="nofollow" class="external text" href="https://data-snooping.martinsewell.com/"><i>Data Snooping. Data snooping occurs when a set of data is used more than once for purposes of inference or model selection.</i></a> A bibliography on data-snooping bias. 21. Januar 2013,<span class="Abrufdatum"> abgerufen am 28. September 2024</span>.</span><span style="display: none;" class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Adc&rfr_id=info%3Asid%2Fde.wikipedia.org%3AP-Hacking&rft.title=Data+Snooping.+Data+snooping+occurs+when+a+set+of+data+is+used+more+than+once+for+purposes+of+inference+or+model+selection&rft.description=Data+Snooping.+Data+snooping+occurs+when+a+set+of+data+is+used+more+than+once+for+purposes+of+inference+or+model+selection&rft.identifier=https%3A%2F%2Fdata-snooping.martinsewell.com%2F&rft.creator=Martin+Sewell&rft.date=2013-01-21"> </span></li>

<li><span class="cite">Tyler Vigen: <a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.tylervigen.com/spurious-correlations"><i>Spurious Correlations.</i></a> 28. Januar 2022,<span class="Abrufdatum"> abgerufen am 28. September 2024</span> (englisch).</span><span style="display: none;" class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Adc&rfr_id=info%3Asid%2Fde.wikipedia.org%3AP-Hacking&rft.title=Spurious+Correlations&rft.description=Spurious+Correlations&rft.identifier=https%3A%2F%2Fwww.tylervigen.com%2Fspurious-correlations&rft.creator=Tyler+Vigen&rft.date=2022-01-28&rft.language=en"> </span></li>

<li><span class="cite">Regina Nuzzo: <a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.spektrum.de/alias/umstrittene-statistik/wenn-forscher-durch-den-signifikanztest-fallen/1224727/"><i>Wenn Forscher durch den Signifikanztest fallen.</i></a> In: <i>Spektrum.de.</i> 13. März 2017,<span class="Abrufdatum"> abgerufen am 28. September 2024</span>.</span><span style="display: none;" class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Adc&rfr_id=info%3Asid%2Fde.wikipedia.org%3AP-Hacking&rft.title=Wenn+Forscher+durch+den+Signifikanztest+fallen&rft.description=Wenn+Forscher+durch+den+Signifikanztest+fallen&rft.identifier=http%3A%2F%2Fwww.spektrum.de%2Falias%2Fumstrittene-statistik%2Fwenn-forscher-durch-den-signifikanztest-fallen%2F1224727%2F&rft.creator=Regina+Nuzzo&rft.date=2017-03-13"> </span> Kritik am <i>p</i>-Wert.</li></ul>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Einzelnachweise">Einzelnachweise</h2></div>

<li id="cite_note-Head1-1"><span class="mw-cite-backlink">↑ <sup><a href="#cite_ref-Head1_1-0">a</a></sup> <sup><a href="#cite_ref-Head1_1-1">b</a></sup></span> <span class="reference-text">Megan L. Head u. a.: <i>The Extent and Consequences of P-Hacking in Science.</i> In: <i>PLOS Biology.</i> 13. März 2015, <a href="https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002106" class="extiw external" title="doi:10.1371/journal.pbio.1002106">doi:10.1371/journal.pbio.1002106</a>. S. 1.</span>

</li>

<li id="cite_note-2"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-2">↑</a></span> <span class="reference-text">Regina Nuzzo: <a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.spektrum.de/alias/umstrittene-statistik/wenn-forscher-durch-den-signifikanztest-fallen/1224727"><i>Wenn Forscher durch den Signifikanztest fallen.</i></a> In: <i>Spektrum.de.</i> 2. Februar 2014, abgerufen am 28. September 2024.</span>

</li>

<li id="cite_note-3"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-3">↑</a></span> <span class="reference-text">Thomas B. Dodson: <cite style="font-style:italic">The Problem With P-Hacking</cite>. In: <cite style="font-style:italic">Journal of Oral and Maxillofacial Surgery</cite>. <span style="white-space:nowrap">Band<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>77</span>, <span style="white-space:nowrap">Nr.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>3</span>, März 2019, <a href="Internationale_Standardnummer_f%C3%BCr_fortlaufende_Sammelwerke" title="Internationale Standardnummer für fortlaufende Sammelwerke">ISSN</a> <span style="white-space:nowrap"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://zdb-katalog.de/list.xhtml?t=iss%3D%220278-2391%22&key=cql">0278-2391</a></span>, <span style="white-space:nowrap">S.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>459–460</span>, <a href="Digital_Object_Identifier" title="Digital Object Identifier">doi</a>:<span class="uri-handle" style="white-space:nowrap"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://doi.org/10.1016/j.joms.2018.12.034">10.1016/j.joms.2018.12.034</a></span>.<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:P-Hacking&rft.atitle=The+Problem+With+P-Hacking&rft.au=Thomas+B.+Dodson&rft.date=2019-03&rft.doi=10.1016%2Fj.joms.2018.12.034&rft.genre=journal&rft.issn=0278-2391&rft.issue=3&rft.jtitle=Journal+of+Oral+and+Maxillofacial+Surgery&rft.pages=459-460&rft.volume=77" style="display:none"> </span></span>

</li>

<li id="cite_note-4"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-4">↑</a></span> <span class="reference-text"><span class="cite">John Bohannon: <a rel="nofollow" class="external text" href="https://gizmodo.com/i-fooled-millions-into-thinking-chocolate-helps-weight-1707251800"><i>I Fooled Millions Into Thinking Chocolate Helps Weight Loss. Here’s How.</i></a> 27. Mai 2015,<span class="Abrufdatum"> abgerufen am 28. September 2024</span> (amerikanisches Englisch).</span><span style="display: none;" class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Adc&rfr_id=info%3Asid%2Fde.wikipedia.org%3AP-Hacking&rft.title=I+Fooled+Millions+Into+Thinking+Chocolate+Helps+Weight+Loss.+Here%E2%80%99s+How&rft.description=I+Fooled+Millions+Into+Thinking+Chocolate+Helps+Weight+Loss.+Here%E2%80%99s+How&rft.identifier=https%3A%2F%2Fgizmodo.com%2Fi-fooled-millions-into-thinking-chocolate-helps-weight-1707251800&rft.creator=John+Bohannon&rft.date=2015-05-27&rft.language=en-US"> </span></span>

</li>

<li id="cite_note-5"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-5">↑</a></span> <span class="reference-text"><i>Promoting reproducibility with registered reports.</i> In: <i>Nature.com.</i> 10. Januar 2017, <a href="https://doi.org/10.1038/s41562-016-0034" class="extiw external" title="doi:10.1038/s41562-016-0034">doi:10.1038/s41562-016-0034</a>.</span>

</li>

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