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PearSonS (1933) in den Philosophical Transactions of the Royal
Society of London begründeten, von sich aus Belege für die Richtigkeit
oder Unrichtigkeit einer Hypothese liefern. „Man sollte klinische
Forschung lieber so betreiben, dass man keine Hypothesentests
benötigt. Ganz offenbar geht es auch ohne Statistik sehr
gut und effizient voran“ (beck-bornholt und dubben 2001).
Konsequent wird in der klinischen Forschung verdrängt,
dass jedes Problem zunächst subjektiv nach einer gefühlten
Wahrscheinlichkeit und durch persönliches Vorwissen nach dem
Motto „es könnte doch sein, dass …“ angegangen wird. Dies wird
schlicht ignoriert und statt dessen der statistischen Signifikanz,
vermeintlich frei von jeder Subjektivität in Form des p-Wertes gehuldigt.
Die fundamentalen Fehler, die dabei gemacht werden,
werden als offiziell nicht existent erklärt, wodurch auch niemand
über Lösungen zu diesem Problem nachdenkt. Statistiker und
Mediziner reden hier konsequent aneinander vorbei. Da dies jedoch
für beide Gruppen in
Hinblick auf Karriere, Ruhm,
Ehre und Forschungsgelder
durchaus nützlich ist,
belässt man diesen irrwitzigen
Zustand.
Traurige Beispiele für
Verwirrung durch Erklären
mittels p-Wert gesichertem
Goldstandard sind die
im Zeitraum 2003 bis 2005
publizierten ART (Acupuncture
randomised trials)
und GERAC (German
Acupuncture Trials) Studien
zur Wirksamkeit der
Akupunktur bei Migräne,
Spannungskopfschmerz,
Gonarthrose und chronische
Lumbalgien (Literaturübersicht bei bäcker et al. 2006).
Als statistisch signifikant wurde die echte Nadelakupunktur bei
Gonarthrose und chronischer Lumbalgie herausgefiltert. Wie erläutert,
bedeuten aber statistisch signifikante Ergebnisse in der
klinischen Forschung gar nichts. Die Ergebnisse beider Studien
gehören daher ebenfalls in den Papierkorb. Die gebotenen Erklärungen
sind Verwirrungen und haben in der Diskussion zu
zahlreichen sonderbaren Hypothesen geführt (vgl. bäcker et al.
2006), wobei auch vollständig gesicherte Befunde z.B. die zur
Morphologie der Akupunkturpunkte schlicht zu Hypothesen erklärt
wurden (bäcker et al. 2006, heine 2006).
Erklären in der klinischen Forschung bedient sich stets der
Wahrscheinlichkeitsstatistik. Diese führt jedoch zu Irrtümern, was
wesentlich durch den unsinnigen p-Wert verursacht wird. Die
Wahrscheinlichkeitsstatistik wird aber in der Medizin unwissend
immer mit deterministischer Logik gleichgesetzt, die aber nur
Einmaliges, d.h. Individuelles beschreibt. Zum Beispiel fährt mein
Freund Paul ein altes Feuerwehrauto mit rot-grünen Streifen.
Er wohnt in meiner Nachbarschaft. Wenn ich dieses Auto sehe,
weiß ich, dass nur Paul drin sitzen kann. Meine Bekannte Marina,
allseits bekannt und beliebt, fährt dagegen einen blauen Golf
und wohnt in Berlin. Jedes Mal, wenn ich in Berlin bin und ein
blauer Golf an mir vorbei fährt, wäre es unsinnig, stehen zu bleiben
um zu winken, weil Marina drinsitzt. Die forschenden Medi-
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ziner stehen jedoch am Straßenrand und winken heftig jedem
blauen Golf zu, weil sie darin Marina vermuten (beck-bornholdt
und dubben 2002).
Wissenschaftliche Fragestellungen in der Naturheilkunde
und der Komplementärmedizin sollten daher stets so angelegt
werden, dass kein Signifikanztest nötig wird, sondern eine saubere
Dokumentation von Einzelfällen vorgelegt wird.
Verstehen
Der Literaturnobelpreisträger andré gide (1869-1951) war der
Ansicht „Verstehen heißt sich eine Frage stellen, die durch das,
was man versteht, genau beantwortet wird.“ C. F. von weiZSäcker
(1985) diskutierte das Paradoxon, dass man nur das sehen könne,
was man wisse. Forschung beginnt demnach mit vorstrukturierten
Fragestellungen,
die durch induktive Bestätigung
aus der Erfahrung
und im Vergleich mit den
denkmöglichen theoretischen
Antworten Konzepte
ergeben, die bei
Widerspruchsfreiheit zu
wertvollen Theorien führen
können oder, ohne in
einem überprüfbaren Sinn
richtig sein zu müssen, als
heuristische Prinzipien wissenschaftliche
Kreativität
anregen.
Zunächst ein Hinweis
aus der Praxis: Der Neurologe
gerhard kienle (Gründer
des Herdecker Gemeinschafts-Krankenhauses
und der Universität Witten/Herdecke),
hatte 1976 anhand publizierter empirischer Studien bereits darauf
hingewiesen, dass die subjektive ärztliche Einschätzung und
Erfahrung offenbar den gleichen Stellenwert hat wie die Ergebnisse
randomisierter klinischer Studien. Mit Einbringen eigenen
Vorwissens liegt nämlich eine völlig andere Denkweise der Hypothesenprüfung
vor. Sie wird nach dem englischen Geistlichen
rey t. bayeS (1702-1761) als bayESsches Theorem der Hypothesenprüfung
bezeichnet. Sein Manuskript wurde erst zwei Jahre
nach seinem Tod veröffentlicht. „Vielleicht hatte bayeS die Wahrscheinlichkeit,
dass sein Manuskript im 18. Jahrhundert verstanden
werden könnte, so niedrig eingeschätzt, dass er es vorzog,
im Wald von Kent spazieren zu gehen, statt das fertiggestellte
Manuskript, das man später in seinem Nachlass fand, zu publizieren“
(beck-bornholt und dubben 2001). Er ist einer der Vorväter
der induktiven Statistik. In einer Zeit, in der die Wahrscheinlichkeitsrechnung
noch in den Kinderschuhen steckte, befasste sich
bayeS bereits mit dem Problem, wie man spätere Erfahrungen
mit ursprünglichen a priori Annahmen („Vorwissen“) in Einklang
bringen könne. Es handelt sich gewissermaßen um eine dynamische
Hypothesenprüfung mit eingebauter Hypothesenkorrektur
(Swoboda 1971). Das heißt, es wird für den Therapeuten
eine Wirkungsrichtung erkennbar, die er aus Vorkenntnissen
heraus beurteilt. Dabei wird eine Synthese von Messwerten, der
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