Präregistrierung in der Wirtschaftsforschung

Ein Leitfaden für mehr Transparenz

In der Wissenschaft ist Transparenz essenziell, um die Glaubwürdigkeit und Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen zu gewährleisten. Die Präregistrierung, also die Dokumentation zentraler Aspekte einer Studie vor der Datenerhebung, gewinnt auch in der wirtschaftswissenschaftlichen Forschung an Bedeutung.

Dieser kurze Leitfaden erklärt die Vorteile der Präregistrierung, beschreibt die wesentlichen Schritte und bietet praktische Hinweise für die Umsetzung.

Warum ist Präregistrierung wichtig?

  • Vermeidung von HARKing (Hypothesizing After the Results are Known): Die nachträgliche Anpassung von Hypothesen an gefundene Ergebnisse wird verhindert.
  • Reduktion von p-Hacking: Durch vorher festgelegte Analysemethoden wird die selektive Datenanalyse minimiert.
  • Erhöhung der Replizierbarkeit: Andere Forscher:innen können die verwendeten Methoden nachvollziehen und Studien replizieren.
  • Stärkung der wissenschaftlichen Integrität: Transparenz steigert das Vertrauen in Forschungsergebnisse.

Schritte zur erfolgreichen Präregistrierung

  1. Festlegung der Forschungsfrage und Hypothesen
    • Formulierung klarer, testbarer Hypothesen.
    • Abgrenzung explorativer und konfirmatorischer Fragestellungen.
  2. Detaillierte Dokumentation des Studiendesigns
    • Beschreibung der Methodik (Experiment, Umfrage, Sekundärdatenanalyse etc.).
    • Angabe der Stichprobengröße und Rekrutierungsmethode.
  3. Definition der Variablen
    • Spezifikation unabhängiger und abhängiger Variablen.
    • Beschreibung möglicher Moderatoren oder Mediatoren.
  4. Vorgehen bei der Datenerhebung
    • Erhebung und Speicherung der Daten.
    • Definition von Ausschlusskriterien und Umgang mit fehlenden Werten.
  5. Analyseplan festlegen
    • Auswahl statistischer Tests.
    • Vorgehen bei der Korrektur multipler Vergleiche.
    • Vorgehensweise bei Datenbereinigungen.
  6. Veröffentlichung der Präregistrierung
    • Nutzung etablierter Plattformen wie Open Science Framework (OSF) oder AsPredicted.
    • Möglichkeit zur Embargovereinbarung, falls erforderlich.

Herausforderungen und Lösungen

  • Flexibilität vs. Strenge: In explorativen Studien können nicht alle Aspekte vorab festgelegt werden. Eine flexible Präregistrierung kann hier Abhilfe schaffen.
  • Aufwand vs. Nutzen: Die initiale Präregistrierung erfordert Zeit, spart jedoch langfristig Ressourcen durch eine strukturierte Planung.
  • Akzeptanz in der Fachgemeinschaft: Die zunehmende Forderung nach Präregistrierungen durch Fachzeitschriften und Institutionen erhöht die Relevanz dieser Praxis.

Hier sind einige Lese- und Linktipps zur Präregistrierung in der wirtschaftswissenschaftlichen Forschung:

Allgemeine Einführungen zur Präregistrierung

  1. Center for Open Science (COS) – https://www.cos.io/: Informationen über Open Science und Präregistrierungsplattformen wie das Open Science Framework (OSF).
  2. APA (American Psychological Association) zur Präregistrierung – https://www.apa.org/science/leadership/bsa/preregistration: Überblick über den Nutzen von Präregistrierung, insbesondere für empirische Forschung.
  3. Preregistration in Business Research – https://osf.io/z8k3c/ Ein Leitfaden für die Anwendung von Präregistrierung im Bereich der Wirtschaftswissenschaften.

Plattformen für Präregistrierung

  1. Open Science Framework (OSF) – https://osf.io/: Eine der wichtigsten Plattformen für die Präregistrierung von Studien. Sie finden hier Vorlagen und Schritt-für-Schritt-Anleitungen.
  2. AsPredicted – https://aspredicted.org/: Eine benutzerfreundliche Plattform für schnelle und einfache Präregistrierungen.
  3. Registered Reports – https://www.cos.io/initiatives/registered-reports: Informationen zum Peer-Review-Verfahren vor der Datenerhebung.

Lesetipps:

Chambers, C. D., & Tzavella, L. (2022). The past, present and future of Registered Reports. Nature human behaviour, 6(1), 29-42. https://doi.org/10.1038/s41562-021-01193-7

Hardwicke, T. E., & Ioannidis, J. P. (2018). Mapping the universe of registered reports. Nature Human Behaviour, 2(11), 793-796. https://doi.org/10.1038/s41562-018-0444-y

Hardwicke, T. E., & Wagenmakers, E. J. (2023). Reducing bias, increasing transparency and calibrating confidence with preregistration. Nature Human Behaviour, 7(1), 15-26. https://doi.org/10.1038/s41562-022-01497-2

Henderson, E. L., & Chambers, C. D. (2022). Ten simple rules for writing a Registered Report. PLoS computational biology, 18(10), e1010571. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010571

Mellor, D. T., & Nosek, B. A. (2018). Easy preregistration will benefit any research. Nature Human Behaviour, 2(2), 98-98. https://doi.org/10.1038/s41562-018-0294-7

Nosek, B. A., & Lakens, D. (2016). Registered Reports: A method to increase the credibility of published reports. https://doi.org/10.1027/1864-9335/a000192

Nosek, B. A., Beck, E. D., Campbell, L., Flake, J. K., Hardwicke, T. E., Mellor, D. T., … & Vazire, S. (2019). Preregistration is hard, and worthwhile. Trends in cognitive sciences, 23(10), 815-818. https://doi.org/10.1016/j.tics.2019.07.009

Nosek, B. A., Ebersole, C. R., DeHaven, A. C., & Mellor, D. T. (2018). The preregistration revolution. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(11), 2600-2606. https://doi.org/10.1073/pnas.1708274114

*Der Praxistipp wurde verfasst am 17. März 2025.