A. Was bedeutet evidenzbasiertes Arbeiten?

„Evidence Based Practice“, also die evidenzbasierte Arbeit, wird mehr und mehr fokussiert und die Erwartung an Trainerinnen, Therapeutinnen und angrenzende Professionen wächst. Grundlegend ist davon auszugehen, dass moderne, klinische Arbeit auf informierter Forschung basieren sollte – so wird es auch zunehmend von der Bevölkerung, öffentlichen Einrichtungen und dem Selbstanspruch der jeweiligen wissenschaftlichen Professionen erwartet.

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Wissenschaft für nicht Wissenschaftler:innen
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Doch es gibt auch Barrieren: Zeit, Wissen über die Methodik und Interpretation von wissenschaftlichen Arbeiten, kognitive Verzerrungen, kritisches Hinterfragen und eine notwendige Bereitschaft zur Selbstkritik stellen Hürden für die Umsetzung in die Praxis dar.

Grundlage für das evidenzbasierte Praktizieren ist das sprachliche und methodische Verständnis von wissenschaftlichen Arbeiten. Nur so ist es möglich, den Forschungsstand auch in den Umgang mit Sportlerinnen zu integrieren.

Diese Beitragsreihe soll den Einstieg erleichtern, altes Wissen auffrischen oder als schnelles Nachschlagewerk bei Fragen dienen, sodass evidenzbasiertes Arbeiten immer einfacher in den Alltag integrierbar ist.

Es ist nicht immer einfach festzustellen, dass eigene Überzeugungen nicht von der Forschung gestützt werden – noch schwieriger ist es, diese Erkenntnis im Anschluss umzusetzen. Besonders Wissen über unterschiedliche Formen der kognitiven Verzerrung ist wichtig, um selbstkritisch die eigenen Erfahrungen hinterfragen und evidenzbasiert arbeiten zu können.

B. Hypothesenstellung

Am Anfang einer wissenschaftlichen Arbeit steht die Aufstellung von Hypothesen. Über diese werden die in der Arbeit thematisierten Themen und Fragestellungen definiert. Sie werden anhand von Empirie, wissenschaftlichen Grundlagen oder anderweitigen logischen Überlegungen abgeleitet.

Jede Hypothese sollte empirisch untersuchbar, generalisierbar und potenziell falsifizierbar sein, um so die weitere Forschung auch durchführen zu können. Außerdem basieren sie auf einem Bedingungssatz, also einer „wenn-dann-Beziehung“.

B.1 Inhaltlichen Hypothesen

Inhaltlich lassen sich Hypothesen in drei Klassen einteilen: Unterschiedshypothesen, Zusammenhangshypothesen und Veränderungshypothesen. Diese Klassen entstehen aus den „wenn-dann-Beziehungen“ der betroffenen Variablen.

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Unabhängige Variable: Eine Eigenschaft oder Maßnahme, die einen Einfluss bewirken könnte.
Abhängige Variable: Eine Eigenschaft, die beeinflusst werden könnte.

Unterschiedshypothesen
Behaupten, dass es einen Unterschied zwischen zwei Variablen aufgrund der unabhängigen Variable gibt.

  • Sportlerinnen, die einen hohen Kraftwert im Kreuzheben haben, haben auch bessere Ergebnisse bei Kniebeugen, als die, die einen niedrigen Kraftwert beim Kreuzheben haben.“
    Unabhängige Variable = „Kraftwert Kreuzheben”
    Abhängige Variable = „Ergebnisse Kniebeugen”

Zusammenhangshypothesen
Behaupten, dass es eine Korrelation zwischen zwei oder mehreren Variablen gibt. Diese Korrelation kann sowohl positiv (Wenn A steigt, dann steigt B), als auch negativ (Wenn A steigt, dann fällt B) gerichtet sein. Auch ist es möglich, dass nur eine Korrelation festgestellt wird, ohne genaue Richtungsbeziehung der Variablen.

  • Je höher die Kraftleistung bei einer Kniebeuge, desto geringer die Verletzungsgefahr bei Sprints.“
    Unabhängige Variable = „Kraftleistung Kniebeuge”
    Abhängige Variable = „Verletzungsgefahr bei Sprints”

Veränderungshypothesen
Behaupten, dass es Veränderungen zwischen zwei Variablen über einen Zeitraum gibt, welche mit verschiedenen Messpunkten bestätigt werden.

  • Untrainierte Probandinnen zwischen 20 und 30, haben nach einem dreimonatigen Krafttrainings-Programm rund 80 % höhere Kraftwerte als vor dem Trainingsprogramm.“
    Unabhängige Variable = Krafttrainingsprogramm über drei Monate
    Abhängige Variable = Kraftwerte nach der Intervention

B.2 Statistische Hypothesen

Neben den oben genannten inhaltlichen Hypothesen, welche sich anhand der Variable-Beziehung definieren, gibt es auch Forschungshypothesen (auch Alternativhypothesen genannt). Diese setzen Existenz, Richtung und Stärke von Effektgrößen voraus. Sie werden von Theorien, Empirie oder bereits zugrundeliegender Forschung abgeleitet.

Der Forschungshypothese steht die Nullhypothese entgegen. Sie ist ein Gegenstück und widerspricht dem postulierten Effekt der Forschungshypothese.

Gemeinsam bilden sie ein Hypothesen-Paar, welches der weiteren Forschung Grundlage bietet und Untersuchungsergebnisse vorhersagbar machen soll – die Treffsicherheit kann mithilfe des P-Wertes definiert werden.

C. Wissenschaftliches Denken

C.1 Kausalität & Korrelation

Grundlegend für die Erstellung und Interpretation von wissenschaftlichen Arbeiten ist die Unterscheidung zwischen Kausalität und Korrelation. Zwei stark zusammenhängende Variablen sind noch kein Garant für eine tatsächliche Ursächlichkeit. Nur weil eine Besserung im Anschluss an eine Intervention vorliegt, heißt es nicht, dass diese Intervention auch tatsächlich ursächlich war.

Hier knüpft auch die „Natural History“ an, also der natürliche Verlauf eines Prozesses über eine Zeitspanne. Die Zeit, welche über einen Behandlungszeitraum verstreicht, kann zu einer Besserung der Symptomatik führen – die Behandlungsmethode ist hierbei nebensächlich. Auch wenn eine direkte Korrelation vorliegt, ist diese nicht zwangsläufig kausal.

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Die Aussagen „Cum hoc ergo propter hoc“ (lat. „mit diesem, folglich deswegen“) und „Post hoc ergo propter hoc“ (lat. „danach, also deswegen“) werden in Diskussionen häufig eingeworfen.

Sie beschreiben beide Fehlschlüsse aufgrund von Korrelationen. Der Erfolg, der nach einer bestimmten Intervention auftritt, muss also nicht aus dieser resultieren, sondern kann u. a. auch aus dem natürlichen Heilungsverlauf entstehen – man würde hier also von „post hoc ergo propter hoc“ sprechen.

C.2 Ockhams Rasiermesser

Dieses Forschungsprinzip (auch Sparsamkeitsprinzip genannt) findet seine Anwendung in der Wissenschaftstheorie und besagt vereinfacht formuliert:

Wenn mehrere Theorien den gleichen Effekt erklären, dann nutze die einfachste zugrundeliegende Theorie."

Einfach bedeutet in diesem Fall, dass sie die wenigsten Variablen oder Teilannahmen benötigt, um die Beobachtung zu erklären. Alternativ könnte man sagen: Gehe so wenig Wege wie möglich, aber so viele wie nötig.

C.3 Falsifikation

Um eine überprüfbare wissenschaftliche Theorie aufzustellen, muss es potenziell möglich sein, diese theoretische Annahme als falsch zu erweisen.

Während die Bestätigung einer eigenen These eine leicht zu verzerrende Vorgehensweise darstellt und häufig dem Confirmation Bias unterliegt, setzen sich gut aufgebaute Studien das Ziel, die eigens aufgestellte Hypothese zu widerlegen, also zu falsifizieren.

Dabei ermöglicht diese Vorgehensweise keine Aufstellung absoluter Hypothesen und Antworten, sondern fördert das kritische Denken durch die Suche nach Gegenbeweisen:

Die Hypothese „Zuckerwatte ist immer süß“ kann nicht endgültig bestätigt werden, indem man zeigt, dass hunderte von Zuckerwatte Proben süß sind. Sie kann aber endgültig verworfen werden, indem eine Zuckerwatte Probe überprüft wird, welche sich als salzig und damit als nicht süß erweist.

D. Studienverständnis schaffen

Ein grundlegendes Studienverständnis kann eine große Herausforderung darstellen. Besonders der Ausschluss von schlechtem Studiendesign ist relevant, um Zeit zu sparen und Fehlinformationen keine Bedeutung zuzuschreiben. Das Verständnis über die aufgestellten Hypothesen ist dabei grundlegend, um die aufbauende Studie weiter zu verstehen.

Folgende Hilfsmittel für die Leserin von Studien können dafür festgehalten werden:

  • Die mögliche Falsifikation einer These sollte jederzeit gegeben sein und zudem das primäre Ziel darstellen.
  • Das „Ockhams Rasiermesser” kann als Hilfsmittel dienen, um die Theorien hinter den Studien zu hinterfragen.
  • Die Frage nach der Kausalität oder Korrelation zwischen zwei (oder mehreren) Variablen hilft, die Zusammenhänge richtig einzuordnen.

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