Prof. Dr. Anne-Laure Boulesteix

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.

Biografie

Nach einem Studium der Mathematik und allgemeinen Ingenieurwissenschaften in Paris und Stuttgart (Abschluss 2001), einer Promotion in Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) München (2005) und verschiedenen Postdoc-Tätigkeiten im Bereich der medizinischen Statistik wurde Anne-Laure Boulesteix 2009 Juniorprofessorin und ist seit 2012 Professorin am Institut für Medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie an der LMU. Neben ihren Forschungsinteressen an der Schnittstelle zwischen medizinischer Statistik, Bioinformatik und Machine Learning mit dem Schwerpunkt prognostische Modellierung ist sie seit mehr als 10 Jahren im Bereich Metascience aktiv. Sie ist gewähltes Vorstandsmitglied der LMU Open Science Center, Mitglied im Steering Committee der STRATOS-Initiative und Co-Chair des STRATOS-Simulationspanels.