Re: [AG-Gesundheit] Krebs - Forschung und Prävention

[LouisB <LouisB AT news.piratenpartei.de>]

LouisB schrieb:
> LeChuck schrieb:
> > Bernd Brägelmann schrieb:
> > > LeChuck schrieb:
> > > > Unabhängige Studien sind natürlich wünschenswert, aber wie kriegt 
> > > > man
> > > > sie finanziert?
> > > Wie kriegst Du eine Studie kontrolliert, wenn alle Mitarbeiter an der
> > > Studie wissen, wie das gewünschte Ergebnis aussehen soll ...
> >
> > Scheint mir nicht gänzlich unmöglich zu sein, oder wie kommt es, daß 
> > in letzter Zeit so viele Betrugsfälle aufgedeckt wurden?
> >
> > Es gibt ja viele Studien, die durchaus korrekt sind, aber in denen die 
> > Schlußfolgerungen im Widerspruch zum Ergebnis stehen. Das jedenfalls 
> > könnte man damit unterbinden - und das wäre schon ein erheblicher 
> > Fortschritt im Vergleich zu jetzt. Auch ob das Vorgehen methodisch 
> > korrekt war und dergleichen ließe sich so herausfinden. Bei 
> > Ergebnissen, die nachvollzogen werden können, aber nicht plausibel 
> > wirken, ist es zumindest möglich, auf die Widersprüche zu dem, was zu 
> > erwarten war, hinzuweisen und ggf. auf frühere Studien, in denen andere 
> > Ergebnisse aufgetreten sind.
> >
> > Man könnte aber auch speziell für solche Fälle, in denen die Prüfer 
> > den Eindruck haben, daß auf eine nicht nachweisbare Weise geschummelt 
> > wurde (etwa durch gefälschtes Datenmaterial), eine Wiederholung der 
> > Studie unter exakt gleichen Bedingungen durch eine unabhängige 
> > Institution vorsehen. Ich gehe davon aus, daß nach ein paar Jahren die 
> > kriminelle Energie drastisch sinken würde und man von diesem Instrument 
> > nur vorübergehend häufig Gebrauch machen muß. Je größer die Gefahr, 
> > erwischt zu werden, desto eher wird von vornherein nicht geschummelt. Im 
> > Moment wird es vor allem viel zu einfach gemacht.
>
> Zur qualität von studien kann ich 
> http://www.scienceblogs.de/astrodicticum-simplex/2011/06/gwup-tagung-in-wien-zweiter-tag-statistricks-lhc-und-haarp.php 
> empfehlen.

Ulrich Berger - Statistricks

In diesem Vortrag ging Ulrich Berger der Frage nach wie es sein kann, dass 
es anscheinend positive Studien gibt, die die Wirksamkeit von 
Placeboprodukten (wie z.B. Granderwasser, Power-Balance Armbänder, ATOX, 
Aquapol, Geowave, etc.) bestätigen.

Um dies genauer zu erläutern, brachte er ein hypothetisches Beispiel: Ein 
Hufeisen mit eingeprägten Quanteninformationen (welches er für schlappe 
1990€ verkaufen würde). Wie sowas funktionieren könnte, wissen wir 
spätestens seit "The Secret": Die Quantenschwingungen reisen ins 
Universum und ziehen die Glücksinformation an. Um dem Ganzen aber doch 
noch mehr Glaubwürdigkeit zu geben, muss eine Studie her.
Dazu gründet man am besten sein eigenes Institut, welches zumindest 
"international", "Forschung" und "Institut" enthalten sollte, um dem 
Ganzen noch mehr Seriosität zu verleihen. Also z.B. das internationale 
Institut zur Quanteninformationserforschung (kann mich an das von ihm 
genannte Institut leider nicht erinnern).

Bevor er nun im Folgenden die Statistricks präsentierte, wurde noch der 
Begriff der statistischen Signifikanz erklärt. Kurz: überlappen sich die 
95% Konfidenzintervalle so spricht man von einem nicht-signifikanten 
Effekt.

1. Statistrick: Anekdote

Das erfundene Institut schreibt eine Aussendung: "Bitte senden sie uns 
ihre Erfahrungen (jeglicher Art), und sie bekommen 5% des Einkaufspreises 
zurückerstattet."
Grundsätzlich lässt sich sagen, dass positive Erfahrungen eher dazu 
führen, dass man ein Antwortschreiben schickt. Aus diesen, vermutlich 
durchwegs positiven, Erfahrungsberichten sucht man sich die Besten aus und 
hat dann die bekannten "Testimonials", also z.B. Stefan (40) aus Wien: 
"Bei mir hat das fantastisch funktioniert. Ich habe sogleich einen 
Parkplatz vor meiner Haustür gefunden."

2. Statistrick: Unkontrollierte Beobachtungsstudie mit subjektivem Endpunkt

Man führe eine visuelle Analogskala ein (von 1-10), damit die 
Versuchsteilnehmer subjektiv bewerten können, wieviel Glück sie denn 
hatten. Nachdem die Kunden freiwillig an dieser Studie teilnehmen, gilt 
wie vorhin, dass diese von vornherein eine positive Erwartungshaltung 
haben. Diese Studie wird nun sehr stark beeinflusst von a) der selektiven 
Erinnerung, b) der Bestätigungstendenz, c) der Gefälligkeit gegenüber 
dem Studienleiter und d) der suggestiven Fragestellung des Studienleiters.
Diese Gründe führen allesamt zu einer systematischen Verzerrung ("Bias") 
nach oben, also hin zu "es hat funktioniert" und "ich hatte mehr Glück". 
In diesem Fall wird der Placeboeffekt des Quantenhufeisens gemessen.

3. Statistrick: Unkontrollierte Beobachtungsstudie mit objektivem Endpunkt

Hier lässt an ein unabhängiges Institut anhand eines Kriterienkatalogs 
die Wirksamkeit des Quantenhufeisens bestimmen. Hier hat man als 
Placeboerfinder den Vorteil, dass sich die Leute so einen Gegenstand eher 
dann kaufen werden, wenn sie gerade sehr viel Pech haben. Das Glückslevel 
einer jeden Person, ist ja auch zeitlichen Schwankungen um einen neutralen 
Wert (also weder Glück noch Pech) unterworfen. In so einem Fall ist die 
Wahrscheinlichkeit sehr groß, dass man nach dem Kauf wieder in eine 
Glücksphase kommt. Man spricht von der Regression zur Mitte.

4. Statistrick: unverblindete Placebo kontrollierte Studie

Die Probanden wissen durch die fehlende Verblindung des Versuchs, ob sie 
das QH oder ein normales Hufeisen bekommen haben. Dieselben Effekte, die 
bereits oben genannt wurden, spielen nun wieder eine nicht 
vernachlässigbare Rolle in der Bestimmung der Signifikanz (selektive 
Wahrnehmung, Erwartungshaltung, etc.)

5. Statistrick: Randomisierte Doppelblindstudie mit objektivem Endpunkt

Vergleicht man nun den Glücksindex der Kontroll- und Testgruppe, so wird 
man zum ersten Mal einen nicht signifikanten Unterschied beider Gruppen 
feststellen, d.h. also beide Gruppen hatten gleich viel Glück und Pech 
unabhängig davon, ob sie ein QH oder normales Hufeisen hatten. Jetzt hat 
man aber den Vorteil, dass der Glücksindex ein gewichteter Mittelwert 
verschiedener Subindizes ist. Die Subindizes sind also all jenen 
Kriterien, die den Gesamtglücksindex bestimmen. Die Wahrscheinlichkeit, 
dass man bei einem Konfidenzintervall von 95% zumindest einen Subindex 
findet, der eine statistische Abweichung (der gewünschten Gruppe) zeigt, 
ist relativ groß. Hat man Pech, so kann man einfach die Subindizes auch 
noch nach anderen Kriterien (Männer und Frauen, Links- und Rechtshänder, 
nach Alter, Haarfarbe, Sternzeichen, etc.) aufteilen. Die 
Wahrscheinlichkeit dabei ein Falsch-Positiv zu finden, erhöhen sich damit 
ungemein (siehe auch dieses Comic von XKCD).

6. Statistrick: Meta-Analyse von Doppelblindstudien

Hier gilt zunächst, wie bereits gestern erwähnt, dass ein 
Publikationsbias herrscht: Also Studien, die einen signifikanten Effekt 
zeigen, werden öfter und schneller publiziert. Trägt man nun die 
Präzision der Studie gegen das "odds ratio" auf (verspüren zum Beispiel 
Personen OHNE Quantenhufeisen ein Glücksniveau von 45% und Personen mit 
Quantenhufeisen ein Glücksniveau von 53%, so ist das odds ratio = 45/53 = 
0.85. Je kleiner der Wert, umso größer ist der Effekt des 
Quantenhufeisens), so erhält man einen Trichter Plot. Allerdings würden 
in so einem Trichter Plot viele negative (weil unpublizierte) Studien 
wegfallen, und damit würde die Effektivität des Quantenhufeisens 
künstlich erhöht werden. Mittels einer Meta-Regression kann man nun aber 
den Publikationsbias korrigieren, um auf die wahre Signifikanz bzw. 
Wirksamkeit des Quantenhufeisens zu schließen (die ja bei 50% liegen 
sollte).
Gegen so eine Meta-Regression gibt es zur Zeit keinen anwendbaren Trick. 
D.h. diese Art von Studie, sollte wohl die Zuverlässigste sein.

Was ich aus diesem Vortrag mitnehme und mich ziemlich beeindruckt hat ist 
der Umstand, dass man selbst bei randomisierten Doppelblindstudien, das 
eigentliche