Sasori-sama
sasori-sama schrieb:Es geht mir im Prinzip darum, dass auch für einen wissenschaftlichen Beweis keiner eine derart genau Reproduktion verlangt, siehe Gedankenbeispiel des Telekinese-Tests.
Richtig, aber was anderes wollte ich auch nicht sagen. Daher ist die Forderung der Reproduzierbarkeit so eine Sache. Ein Ergebnis reproduzieren bedeutet in diesem Fall ein signifikantes Ergebnis hinzubekommen, dieses muss aber nicht exakt übereinstimmen.
Mit anderen Worten muss das Ergebnis nicht immer gleich sein, aber die Richtung muss stimmen - soweit klar. Wenn man mit Statistiken arbeitet ist das jedoch mitunter problematisch. Beispiel:
Ich habe eine Gruppe von Basketballspielern, die ich in zwei Klassen, nämlich "gut" und "schlecht" einteilen will. Nun denke ich mir dazu ein Kriterium aus. Gut sind all die, die von 100 Würfen 80 treffen. Schlecht der ganze Rest. Nun lasse ich sie werfen. Wiederhole ich das Experiment, so ist es durchaus möglich, dass manche Spieler, die eben noch "gut" waren, nun nicht mehr gut sind, eben weil die menschliche Leistung nicht exakt reproduzierbar ist.
Wenn man nun solche Ergebnisse gegen Zufall aufrechnen will, wie das oft getan wird, z.B. auch bei Medikamententests, steht man vor dem Problem, dass die Anzahl der Probanden eine große Rolle spielt. Eine Studie mit 1000 Leuten könnte noch ein signifikant positives Ergebnis bringen, eine Studie mit 10 Leuten, die exakt das selbe Ergebnis liefert (bei der 1. werden 30 Leute gesund, bei der 2. 3), wäre plötzlich nicht mehr signifikant, obwohl die Ergebnisse reproduziert wurden.
Dies liegt an den mathematischen Modellen, die dem zugrunde liegen.
Man muss also bei der Wiederholung eines Experiments, gerade wenn man mit Statistik arbeitet, doch arg aufpassen.