Was ist Kontamination in der Forschung?

Unter Kontamination versteht man die unerwünschte Einführung von Variablen oder Einflüssen in eine Forschungsstudie, die die Ergebnisse ungültig machen oder beeinträchtigen können. Sie kann in verschiedenen Phasen des Forschungsprozesses auftreten und je nach Forschungsdesign und verwendeter Methodik unterschiedliche Formen annehmen. Hier sind einige häufige Arten von Kontaminationen in der Forschung:

1. Teilnehmerkontamination:Dies geschieht, wenn Teilnehmer einer Studie über Vorkenntnisse oder Erfahrungen verfügen, die ihre Reaktionen oder ihr Verhalten auf eine Weise beeinflussen, die im Forschungsdesign nicht berücksichtigt wird. Beispielsweise könnten in einer Studie zur Wirksamkeit eines neuen Medikaments Teilnehmer, die zuvor ein ähnliches Medikament eingenommen haben, voreingenommene Wahrnehmungen oder Erfahrungen haben, die sich auf die Ergebnisse auswirken.

2. Kontamination des Experimentators:Dies geschieht, wenn die Erwartungen, Überzeugungen oder Verhaltensweisen des Forschers unbeabsichtigt die Antworten der Teilnehmer oder den Forschungsprozess beeinflussen. Wenn ein Forscher beispielsweise übermäßig begeistert von einer bestimmten Hypothese ist, kann es sein, dass er dies unbeabsichtigt den Teilnehmern mitteilt, was zu voreingenommenen Antworten führt.

3. Instrumentenkontamination:Dies bezieht sich auf die Einführung von Verzerrungen oder Fehlern aufgrund der bei der Datenerfassung verwendeten Instrumente oder Werkzeuge. Wenn beispielsweise ein fehlerhafter Fragebogen oder eine fehlerhafte Messskala verwendet wird, kann dies zu ungenauen oder irreführenden Daten führen.

4. Umweltverschmutzung:Dies geschieht, wenn externe Faktoren, die nichts mit den Forschungsvariablen zu tun haben, die Studienergebnisse beeinflussen. Beispielsweise können bei einem Feldexperiment unerwartete Wetterbedingungen oder Störungen in der Umgebung die Ergebnisse beeinträchtigen.

5. Datenkontamination:Dies beinhaltet die Einführung von Fehlern oder Inkonsistenzen im Datenerfassungs- oder Analyseprozess. Dies kann auf menschliches Versagen, Fehler bei der Dateneingabe oder falsche statistische Verfahren zurückzuführen sein und zu verzerrten oder ungenauen Ergebnissen führen.

6. Auswahlkontamination:Dies tritt auf, wenn die Auswahl der Teilnehmer oder Proben zu Verzerrungen in der Studie führt. Wenn sich eine Studie beispielsweise auf selbst ausgewählte Stichproben (z. B. Freiwillige) stützt, stellt sie die Zielpopulation möglicherweise nicht genau dar, was zu verzerrten Ergebnissen führt.

7. Historische Kontamination:Dies bezieht sich auf den Einfluss vergangener Ereignisse oder Erfahrungen, die sich auf die aktuellen Studienteilnehmer oder -ergebnisse auswirken können. In Längsschnittstudien können sich beispielsweise historische Ereignisse, die zwischen Datenerhebungswellen auftreten, auf die Ergebnisse auswirken.

Die Minimierung der Kontamination ist von entscheidender Bedeutung, um die Gültigkeit und Integrität von Forschungsergebnissen sicherzustellen. Forscher wenden verschiedene Strategien an, um potenzielle Kontaminationen anzugehen, wie z. B. Randomisierung, Verblindung (Teilnehmer und Forscher über Gruppenzuordnungen nicht informieren), sorgfältige Versuchsplanung, Datenqualitätskontrolle und strenge Datenanalyseverfahren.