… so scheint es, wenigstens für politisch bedeutsame Forschungsfragen. Die Wahl statistischer Instrumente und die Interpretation von Ergebnissen scheint einem experimenter bias zu unterliegen. 158 Forschende in 71 Gruppen sollten auf Basis derselben Rohdaten die Hypothese “Beeinflusst Einwanderung die öffentliche Unterstützung von Sozialhilfeprogrammen?” mithilfe statistischer Instrumente prüfen. Bei gleichen Daten sollten alle Ergebnisse in die gleiche Richtung weisen, möchte man meinen. Tatsächlich aber schwankten die Interpretationen zwischen stark negativ bis stark positivem Zusammenhängen. Wie kann das sein, eklatant verschiedene Interpretationen bei gleichen Rohdaten?

Borjas & Preznau stellen in ihren Korrelationen fest, dass Forschungsgruppen mit positiver Einstellung zu Einwanderung eher positive Effekte fanden und einwanderungskritische eher negative. Die Unterschiede in den Korrelationen entstünden, weil verschiedene Teams unterschiedliche statistische Modelle fachlich korrekt verwendeten. Die Auswahl der Methoden geschah scheinbar jeweils passend zur eigenen Haltung und im impliziten Wissen um den twist, den die Wahl der Methode auf das Ergebnis haben würde.

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Borjas, G. J., & Breznau, N. (2026). Ideological bias in the production of research findings. Science Advances, 12(1), eadz7173. https://doi.org/10.1126/sciadv.adz7173

Aufmerksam darauf machte Sebastian Herrmann in der SZ am 16.1.26 im Wissen, S. 12 “Ein Datensatz und viele Ergebnisse: Die Einstellung der Forscher beeinflusst Studien, selbst wenn sie korrekt arbeiten.”