Eines der Hauptprobleme bei wissenschaftlichen Studien ist, dass Voreingenommenheit (die bewusste oder unbewusste Beeinflussung der Studie und ihrer Ergebnisse) sie weniger verlässlich machen kann. Voreingenommenheit kann auf verschiedene Weise auftreten und es ist wichtig für Forscher, sich dieser bewusst zu sein und Wege zu finden, Voreingenommenheit zu minimieren. Es gibt eine große Anzahl von Möglichkeiten, wie Verzerrungen auftreten können, dies sind ein paar häufige Beispiele:
Recall bias
Wenn die Befragten gebeten werden, Fragen über Dinge zu beantworten, die ihnen in der Vergangenheit passiert sind, müssen sich die Forscher auf die Erinnerungen der Befragten an die Vergangenheit verlassen. Manchmal ist es wahrscheinlicher, dass verschiedene Arten von Ereignissen erinnert werden als andere, was die Befragten dazu veranlasst, diese Arten von Erlebnissen eher zu berichten. Dies führt zu einer Form der Verzerrung, die Recall Bias genannt wird.
Auswahlverzerrung
Forschungsstichproben können manchmal bestimmte Personen oder Gruppen unterrepräsentieren und andere überrepräsentieren. Dies wird als Stichprobenauswahlverzerrung bezeichnet. Der beste Weg, Menschen für die Forschung auszuwählen, ist die Verwendung der Basis des Zufalls, mit anderen Worten, so dass jeder in der untersuchten Population die gleiche Chance hat, ausgewählt zu werden. Dies nennt man Randomisierung, da die Personen nach dem Zufallsprinzip ausgewählt werden, um an der Studie teilzunehmen.
Observationsbias (auch Hawthorne-Effekt genannt)
Observationsbias tritt auf, wenn die Teilnehmer einer Studie sich bewusst sind, dass sie von Wissenschaftlern beobachtet werden und entweder bewusst oder unbewusst ihr Verhalten oder die Antworten, die sie geben, verändern.
Bestätigungsvoreingenommenheit
Bestätigungsvoreingenommenheit ist eine Art von Voreingenommenheit, die bei der Interpretation von Studiendaten auftreten kann, wenn Forscher, bewusst oder unbewusst, nach Informationen oder Mustern in ihren Daten suchen, die die Ideen oder Meinungen, die sie bereits haben, bestätigen.
Publishing bias
Studien mit negativen Ergebnissen (d.h. Studien, in denen keine signifikanten Ergebnisse gefunden werden) werden von Wissenschaftlern seltener eingereicht oder von wissenschaftlichen Zeitschriften veröffentlicht, weil sie als weniger interessant wahrgenommen werden. Diese „negativen“ Ergebnisse sind für das Verständnis eines wissenschaftlichen Themas genauso wichtig wie signifikante Ergebnisse, aber sie werden seltener veröffentlicht. Dies kann unser Verständnis eines Themas verzerren, denn wenn zum Beispiel bei einer Übersichtsarbeit oder einer Meta-Analyse zu einer neuen medikamentösen Behandlung diese Art von Daten fehlt, kann es den Anschein erwecken, dass ein Medikament mehr oder weniger wirksam ist, als es tatsächlich ist. Dies wird als „publishing bias“ bezeichnet.