Eine Replikationskrise in der methodologischen computationalen Forschung?
StatistikerInnen analysieren oftmals die statistischen Aspekte der sogenannten “Replikationskrise” und warnen etwa vor “P-Hacking”/Überoptimismus, unpräzisen Forschungshypothesen und Analyseplänen, fehlender Power oder Publikationsbias in verschiedenen Anwendungsbereichen der Statistik wie etwa in der medizinischen Forschung. Aber wie verhält es sich mit der von ihnen vertretenen methodischen Strenge, wenn es um ihre eigene methodologische Forschung geht? Halten sich StatistikerInnen und Datenwissenschaftler bei der Entwicklung neuer Methoden und ihrer Bewertung durch Vergleichsstudien an die Empfehlungen, die sie in der klinischen Forschung propagieren? Ich plädiere dafür, dass StatistikerInnen erhebliche Anstrengungen unternehmen sollten, um die im Zuge der Replikationskrise offenbarten Probleme im Kontext ihrer eigenen methodologischen Forschung anzugehen.