ob man z.B. nur dann neue Substanzen freigibt, wenn zuvor durch intensive Untersuchungen deren Unschädlichkeit bewiesen wurde.
Das habe ich schon weiter oben als Unmöglichkeit gekennzeichnet: Es ist prinzipiell unmöglich, eine nicht-Wirkung bzw. einen nicht-Zusammenhang festzustellen, weil immer der Einwand kommen kann, man hätte nicht intensiv - lang genug - danach gesucht. Statistik kann immer nur einen Zusammenhang bzw. einen Unterschied bei einem bestimmten Irrtumsvorbehalt (in der Sozialwissenschaften überlicherweise 5% Irrtumsvorbehalt) feststellen, aber NIE zu der Aussage kommen, dass es _keinen_ Unterschied / Zusammenhang gibt. (Im Fachchinesisch heißt das: "Die Nullhypothese (d. i., die Behauptung, es gibt _keinen_ Zusammenhang) kann nicht bewiesen werden!"). Wer also das fordert - psychologisch ein durchaus verständliches Anliegen - verkennt die Möglichkeiten statistischer Aussagen. Man kann das auch relativ leicht einsehen: Unter der Voraussetzung, dass irgend eine Messgröße einer statistischen Verteilung unterliegt (z. B. die Anzahl Unfälle in einem Land), und ich untersuche die Anzahl Unfälle / Einwohner in einem anderen Land mit der Frage, ob es da signifikante Unterschiede zwischen den Ländern gibt, und die Stichprobe des 2. Landes hat den selben MIttelwert und Verteilung wie jene des ersten Landes, so kann das eben _reiner _Zufall_ sein, denn würde ich die Stichprobe vergrößern oder gleich nochmals eine gleich große Stichprobe ziehen, könnten sich eben durchaus Unterschiede zeigen. Das ist genauso, als würde ich beliebige 10 Menschen, die bei meiner Türe vorbeilaufen, nehmen, und die durchschnittliche Körpergröße ermitteln. Wenn ich das selbe mit den nächsten 10 Personen mache, kriege ich mit großer Wahrscheinlichkeit einen doch etwas unterschiedlichen Wert. Würde ich bis auf den mm genau den selben Durchschnittswert bekommen, so wird man das eher dem Zufall zuschreiben und nicht behaupten, die ersten 10 Personen seien mit den zweiten 10 identisch. Aber selbst wenn ich die selben 10 Personen mehrmals messe, wird, bei entsprechender Messgenauigkeit, z. B. auf Mikrometer genau, jedesmal was anderes herauskommen: a) weil die Körpergröße keine Konstante ist und b) - und das ist der wichtigste Grund - weil es keine Messung ohne Messfehler gibt. Ich könnte daher mit diesem Verfahren nie Identität der 10 Personen feststellen, denn wenn ich nur genau genug messe, finde ich immer Unterschiede. Und das ist genau der Grund, warum Menschen, die den Zusammenhang, aus A folgt B behaupten, nicht zu widerlegen sind, weil sie immer mit dem Argument kommen: Wenn man nur lange genug - genau genug misst, würde man schon die Unterschiede/Wirkungen/Zusammenhänge finden. Und damit haben sie natürlich Recht, was umgekehrt bedeutet, das ein Nicht-Unterschied, Nicht-Wirkung, Nicht-Zusammenhang nicht beweisbar ist (weil die Nullhypothese eben nicht bewiesen werden kann). Das einzige, was man erreichen kann ist das Zugeständnis, dass der behauptete Zusammenhang zwischen A und B, sollte er überhaupt bestehen, so gering ist, dass er - für die konkreten praktischen Zwecke - vernachlässigbar wird.
Die Argumentation muss man umdrehen: "Mit der vorliegenden Untersuchung konnte kein signifikanter Unterschied auf dem 5%-Niveau nachgewiesen werden" ist die Aussage, die die Statistik machen kann. Der Umkehrschluss: "Also besteht kein Unterschied" ist unzulässig.Ist man bereit, die Irrtumswahrscheinlichkeit zu erhöhen, kann es durchaus sein, dass auf dem 20%-Signifikanzniveau die Untersuchung einen Unterschied ergibt - allerdings heißt das dann auch: Die Behauptung, es besteht ein Unterschied/Zusammenhang zwischen A und B, ist mit 20%iger Wahrscheinlichkeit falsch. Da man üblicherweise keine großartigen Entscheidungen auf Aussagen bauen will, die mit 20%iger Wahrscheinlichkeit falsch sind, hat sich 5% als üblicher Irrtumsvorbehalt (in den Sozialwissenschaften) eingebürgert. Wenn es in der Medizin jedoch darum geht, nach jedem Strohhalm zu greifen, z. B. bei einer sonst nicht behandelbaren Tumorerkrankung, wird man auch 20%ige Irrtumswahrscheinlichkeit oder mehr in Kauf nehmen: "Das Medikament zeigt eine günstige Wirkung ... auf dem 20% Signifikanzniveau". Obwohl die Aussage inhaltlich gleich ist, wird man kaum zögern, dieses Medikament einzusetzen, denn 80% Wahrscheinlichkeit, dass es doch irgendwie wirkt, sind besser als gar nichts und dem sicheren Tod vor Augen.
Wenn es andererseits in der Technik um die Zuverlässigkeit von entscheidenden Komponenten geht, wird man bei einem heiklen Projekt auch noch viel geringere Irrtumsvorbehalte fordern: "Die Brücke / das Flugzeug / das Spaceshuttle wird der Belastung mit 0,01%igem Irrtumsvorbehalt standhalten." Aber nie und nimmer wird ein seriöser Statistiker sagen: Die Brücke ... hält die ... Belastung _sicher_ aus!"
Das heißt: Wichtig sind a) die Größe der behaupteten Wirkung und b) die Wahrscheinlichkeit, mit der die in a) gemachte Aussage auch falsch sein kann für eine Gesamtbewertung, wie man damit umgehen will. Aber "sicher unschädlich" gibt es nicht - die Statistik kann solche Behauptungen nicht aufstellen und schon Parazelsus sagte: "Die Dosis macht das Gift". Besonders krass wird das bei Medikamenten: Die therapeutische Breite (d. i., welche Dosis heilsam wirkt und welche Dosis bereits schädigend wirkt bzw. gar nicht wirkt) ist oft recht schmal. Jeder Mensch braucht Salz - aber wehe, Du isst 1 kg Salz auf einmal. Radioaktivität kann zu Genschäden führen und Krebs auslösen: "Ein Strahl genügt!" - theoretisch. Aber in Bad Gastein gibt es einen Heilstollen, bei dem die heilsame Wirkung dem dort vorhandenen Edelgas Radon (radioaktiv) zugeschrieben wird und bei Geschwulstkrankheiten gehört eine Strahlentherapie nach wie vor zum Standard, obwohl die selben Strahlen (potentiell) krebserzeugend sind.
Alles nicht so einfach
Gruß, Gerhard
gerhard38
shrek3
