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Corona blockiert dein Medizinstudium? Dann gründe eine Studygroup und arbeite an deiner Diss!

Corona blockiert dein Medizinstudium? Dann gründe eine Studygroup und arbeite an deiner Diss!

Corona hat uns alle voll erwischt. Normalerweise wäre ich jetzt gerade unterwegs, würde meine Ärzte vor Ort besuchen und Projekte planen. Tja, das kann ich aktuell vergessen.

 

Wie sieht es bei dir aus? Viele Studenten, die ich betreue, erzählen mir, dass sie aktuell keine Vorlesungen mehr haben, wieder daheim bei ihren Eltern sind und frustriert rumsitzen. Wenigstens an der eigenen Diss arbeiten könnte man ja jetzt, aber nein:

 

Da eure Betreuer voll und ganz ins Krisenmanagement eingebunden sind, sind sie natürlich auch nicht mehr ansprechbar. Datenerhebungen finden nicht mehr statt und keiner zeigt euch, wie ihr weitermachen sollt. Total frustrierend.

 

Für mich ist die Situation seit Beginn der Coronakrise ähnlich blöd – aber es gibt da immerhin eine Sache, die ich seit langem machen wollte.

 

Eigentlich ist jetzt nämlich genau die richtige Zeit, um wieder enger mit euch Studenten zusammenzuarbeiten.

 

Ich habe ja schon bei der Einführung meiner Forschungsakademie erzählt, dass ich in meiner Zeit als Wissenschaftlerin unglaublich gerne mit Studenten und Doktoranden zusammengearbeitet habe.

 

Zu Spitzenzeiten hatte ich ein Team aus bis zu 20 Leuten, mit denen ich eine riesige Trainingsstudie durchgezogen habe. Sehr viele von denen (und viele weitere in den Jahren davor und danach) habe ich auch durch ihre Abschlussarbeiten und  Dissertationen geschleust. Und das in Rekordzeit!

 

Mein Ansatz als Betreuerin war damals immer, den Studenten so viel Hilfestellung und Erklärung wie möglich zu geben, damit sie ihre Arbeit Schritt für Schritt selbstständig durchführen können. Quasi Hilfe zur Selbsthilfe – und das hat jedes Mal super geklappt! Meine Studenten waren ruck zuck fertig, keine Frustration, keine Ängste, sondern sicheres und ruhiges Arbeiten.

 

Mich hat es immer tierisch aufgeregt, wenn andere Wissenschaftler im meinem Umfeld Forschungsthemen vergeben haben, sich dann aber im Laufe des Projektes nicht mehr um ihre Studenten kümmern wollten.

 

Den universitären Regeln zufolge sollte ein Student zwar fähig sein, eine wissenschaftliche Arbeit eigenständig zu bearbeiten, ich habe das aber nie so interpretiert, dass er sie auch allein bearbeiten muss.

 

„Eigenständig, aber unter schrittweiser Anleitung“ war mein Motto an der Uni . Das ergibt den besten Lerneffekt und optimale Ergebnisse.

 

Nun, wo ich genauso viel Zeit habe wie ihr, könnten wir also endlich mein nächstes Wunschthema anpacken: Wir gründen gemeinsame Studiengruppen!

 

Ihr wisst ja vielleicht, dass ich Kurzberatungen anbiete. Die werden normalerweise von arbeitenden Ärzten genutzt, die in einer Intensivsitzung von bis zu 90 Minuten fokussierte Fragestellungen bearbeiten wollen.

 

Das Ganze läuft dann meist über Telefon oder Bildschirm und funktioniert total gut. Natürlich ist so eine Beratung für die allermeisten Studenten ein bisschen kostspielig.

 

Außerdem brauchen Studenten kontinuierliche Hilfe mit stetigen Impulsen, und nicht unbedingt eine Einzelsitzung.

 

Daher habe ich mir überlegt, die Einzelsitzungen per Zoom in virtuelle Gruppensitzungen umzuwandeln. Organisiert euch in Teams von bis zu 5 Personen, die ähnliche Fragen haben, und bildet zusammen eine Studygroup.

 

Einmalig oder regelmäßig können wir uns per ZOOM treffen und eure Daten auswerten. Ihr gebt mir ein Wunschthema, mit dem wir beginnen, und Schritt für Schritt arbeiten wir uns durch eure Promotionen.

 

Fragen, die z. B. immer wieder auftreten, sind:

 

  • Wie programmiere ich Fragebögen?
  • Wie importiere und organisiere ich mein Datenfile in SPSS?
  • Wie gehe ich überhaupt mit den Daten um?
  • Wie macht man die Deskriptive Statistik?
  • Wie finde ich den richtigen Test?
  • Wie führe ich eine ANOVA durch?
  • Wie rechne ich eine Regression?

 

Es gibt aber auch ganz praktische Fragen:

 

  • Wie benutze ich Zitationsprogramme oder suche Paper in Literaturdatenbanken?
  • Wie führe ich Telefoninterviews?
  • Und worauf kommt es eigentlich beim wissenschaftlichen Schreiben an?

 

So viele Bereiche, die man super in Kleingruppen bearbeiten kann!

 

Wenn ihr euch einfach den Beratungspreis von 170 € für 90 min teilt, wird es für alle bedeutend billiger (z. B. 35 € / Termin pro Person bei 5 Personen). Ihr bekommt eine an eure Bedürfnisse angepasste Beratung und arbeitet euch strukturiert durch eure Dissertationen.

 

Um zwischen den Treffen effektiv weiterarbeiten zu können, bekommt ihr nach jedem Termin eine Aufzeichnung der Sitzung.

 

Klingt das nicht super?! Genau. Machen wir also gemeinsam das Beste aus der Coronakrise!

 

Aber wie findet ihr eure Lernpartner?

 

Ganz einfach! Postet euer Interesse in meine Facebook-Gruppe: Promovieren in der Medizin – das schaffst du auch!

 

Gern helfe ich auch, Teams zusammenzustellen. Dann bucht einen Termin in meinem Kalender, sammelt die Einzelbeiträge über PayPal MoneyPool und los geht’s.

 

Ihr könnt mir dabei schon vor dem Termin das Thema samt einem Datensatz (oder einem Fragebogen, einer Studienidee oder was ihr so habt) zuschicken, damit ich unser Treffen vorbereiten kann.

 

Ich schicke euch dann eine Mail mit Link und schon treffen wir uns im virtuellen Kursraum.

 

Ganz wichtig: Auch wenn sich mein Angebot an Medizinstudenten richtet, ist diese Beratung im Rahmen von Corona auch für andere Fächer geöffnet. Fachspezifische Lerngruppen zu bauen, ist ja kein Problem.

 

Lasst uns also einfach das Beste aus dieser Zeit machen. Anstatt frustriert rumzusitzen, nutzen wir die Zeit im home office, um produktiv zu werden!

 

Und falls es euch aktuell nicht betrifft: Seid so lieb und leitet den Link zu diesem Artikel an eure Fachschaften oder über eure internen Emailverteiler / sozialen Netzwerke weiter. Die Nachricht soll so viele Studenten wie möglich erreichen.

 

Stellt euch mal vor: Wenn sich der Unibetrieb wieder normalisiert könntet ihr mit einer fertigen Dissertation da sitzen – super, oder?!

 

Als ehemalige Wissenschaftlerin und professionelle Statistikberaterin, die wirklich hunderte Medizinstudenten durch die Dissertation gelotst hat, kann ich sagen: Mit meiner Hilfe schafft ihr das!

 

Also meldet euch, ich freue mich sehr auf euch. Lasst uns starten!

 

Eure Magdalene

 

 

Corona ist hier – was wir jetzt tun müssen

Corona ist hier – was wir jetzt tun müssen

Corona ist auch bei uns angekommen. Das wird langsam allen klar. In diesem Artikel erkläre ich dir daher, was wir jetzt tun müssen, um unsere Familie, unsere Wirtschaft und unser gemeinschaftliches Leben zu schützen.

 

Ich bin Dr. Magdalene Ortmann, Medizinstatistikerin sowie ehemalige Wissenschaftlerin und somit von Haus aus sehr an Zahlen und Krankheiten interessiert. Beruflich mache ich nichts anderes als medizinische Daten auszuwerten, zu interpretieren und für meine Kunden verständlich aufzubereiten.

 

Als im Januar von einem neuartigen Virus in China berichtet wurde, das schwere Lungenentzündungen bis hin zum Lungenversagen auslöst und sich rasant verbreitet, erweckte das sofort mein Interesse (Berufskrankheit).

 

Dass Viren, die Tiere als Wirt benutzen, ab und zu den Sprung auf den Menschen schaffen, ist nicht ungewöhnlich – hier kann der Evolution beim Arbeiten zugeschaut werden. Dass dies nun aber ausgerechnet inmitten einer Großstadt passierte, war etwas unglücklich.

 

Wenn ein Virus auf ein unvorbereitetes „naives“ Immunsystem trifft, rennt es offene Türen ein. So ziemlich jeder, der Kontakt mit dem Virus hat, wird sich anstecken, zumindest solange die Viruskonzentration im Übertragungsmedium ausreichend hoch ist.

 

Anders als bei der Grippe gibt es also niemanden, der schon genug „Vorerfahrung“ mit ähnlichen Grippestämmen hat und die Ausbreitung verlangsamt.

 

Im Falle von Corona haben wir somit ein ziemlich verbreitungsfreudiges Virus. Jeder Erkrankte steckt im Schnitt zwischen 2,4 und 3,3 Familienmitglieder, Freunde oder Nachbarn an (Robert-Koch-Institut).

 

Das wiederum heißt, dass aus dem ersten Patienten im Schnitt 3 neue resultieren, die wiederum 9 weitere infizieren, aus denen dann 27 neue Fälle entstehen. Schon in der 3. Ansteckungsrunde erreichen wir also in Summe 40 Erkrankte. Führen wir das ein bisschen weiter, sind wir schnell bei Hunderten und schließlich Tausenden von Infizierten.

 

Das ist die sogenannte exponentielle Funktion, von der alle sprechen. In der folgenden Grafik habe ich die mal geplottet. Dabei habe ich verschiedene Ansteckungsraten (R0) angenommen, um zu zeigen, wie unterschiedlich so ein exponentielles Wachstum aussehen kann:

 

Vergleich 3er verschiedener exponentieller Wachstumskurven des Coronavirus.

 

Grün zeigt die Neuansteckung von 2 Patienten durch einen aktuell Erkrankten, rot von 2,2 und blau von 2,4.

 

Schon hier ist deutlich zu sehen, dass bereits eine kleine Steigerung der Ansteckungsrate eine massive Steigerung der Fallzahlen im späteren Verlauf zur Folge hat.

 

Es stellt sich natürlich die Frage, warum wir aktuell noch so “wenige“ Fälle in Deutschland sehen – schließlich ist das Virus ja nun schon seit 3 Wochen bei uns unterwegs.

 

Das liegt daran, dass wir zum einen nicht alle Erkrankten mit den durchgeführten Tests erfassen, weil ein extrem hoher Anteil nur leichte Symptome zeigt, die durchaus mit üblichen Erkältungen zu verwechseln sind. Zum anderen liegt es aber auch daran, dass es bis zu 4 Tage dauert, bis die Testergebnisse nach dem Abstrich vorliegen.

 

Was wir also aktuell sehen, sind die Erkrankungszahlen von vor 4 Tagen, zudem von einer Subgruppe, bei der wahrscheinlich nur die schweren Fälle sowie deren positiv getestete Kontaktpersonen erfasst wurden.

 

Sind die aktuellen Zahlen also realistisch? Auf keinen Fall.

 

Bis vor kurzem wurde ein Patient mit Beschwerden nur dann getestet, wenn er sich entweder kurz zuvor in einem Risikogebiet aufhielt oder vorab Kontakt zu einer infizierten Person hatte.

 

Berücksichtigt man aber, dass sehr viele Menschen nur leichte, mit einfachen Erkältungen zu vergleichende Symptome haben und somit nie zum Arzt gehen, muss davon ausgegangen werden, dass in Deutschland sehr viele infizierte Personen umherlaufen, die andere anstecken, ohne überhaupt zu wissen, dass sie infektiös sind. Und diese angesteckten Personen haben keine Chance getestet zu werden, da Sie ja keinen Kontakt zu einer schwer erkrankten, nachweislich infizierten Person hatten.

 

Ihr seht an dieser Stelle beißt sich die Katze irgendwie in den Schwanz.

 

Zu erkennen ist das Problem der hohen Dunkelziffer auch daran, dass aktuell immer wieder größere Erkrankungsherde wie aus dem Nichts auftauchen, bei denen der sogenannte Patient 0, wie auch im Kreis Heinsberg, nicht gefunden werden kann. Patient 0 weiß nämlich gar nicht, dass er Patient 0 ist, weil er mit leichtem Husten durch die Gegend tingelt, falls er nicht ohnehin schon längst wieder gesund ist.

 

 

Klar ist: Nur wer sehr schwer erkrankt ist, fällt auf und wird getestet. Alle anderen nicht.

 

Ein weiterer Hinweis auf eine hohe Dunkelziffer sind auch die enormen Todesraten in Iran und Italien. 

 

Überall dort, wo nur die allerschwersten Fälle und die Toten auf Corona getestet werden, muss die Letalität, also die Zahl der Toten in Bezug auf die Anzahl der Erkrankten, anteilig erhöht sein, denn das Virus verändert sich nicht, sobald es Ländergrenzen überschreitet. Selbst wenn man die Qualität des jeweiligen Gesundheitssystems berücksichtigt, erklärt das nicht diese enormen Unterschiede.

 

Es ist sehr wahrscheinlich viel eher so, dass die leicht Infizierten – du kannst es mittlerweile mitsingen – nicht durch Tests erfasst werden. Statt dessen laufen sie unerkannt herum und stecken andere an.

 

So lange leicht erkrankte Personen nicht identifiziert werden, werden wir Covid-19 nicht kontrollieren können. Stattdessen werden wir weiterhin einen enormen Anstieg von Erkrankten haben.

 

Jetzt könnte natürlich so argumentiert werden: Ist ja egal, schließlich sind es ja nur wenige, die sehr krank werden und auf der Intensivstation behandelt werden müssen. Das ist aber ein Fehlschluss!

 

Auch hier kommt wieder unsere exponentielle Wachstumskurve ins Spiel. Wenn 5% der Erkrankten beatmet werden müssen, dann sind das bei 40 Patienten nur 2, bei 30.000 Infizierten aber schon 1500 und bei 100.000 unglaubliche 5.000 ITS-Patienten – auf unsere Bevölkerung von 83 Millionen und einer finalen Durchseuchung von 60 bis 70% innerhalb weniger (!) Wochen oder Monate will ich das lieber mal gar nicht anwenden (wobei auch hier eine Korrektur nach unten stattfinden muss, da sich die 5% auf die diagnostizierten Fälle bezieht und die Dunkelziffer ignoriert).

 

Aktuell wird überall gemeldet, dass wir mit 28.000 Intensivbetten bestens ausgestattet wären. Gesetzt dem Fall, diese Betten wären leer und die Stationen bestens mit Ärzten und Pflegekräften ausgestattet, würde ich das ja gern glauben. Fragt man aber die Ärzte direkt (und das tue ich berufsbedingt sehr oft), klingt die Einschätzung schon ganz anders.

 

In den letzten 10 bis 15 Jahren wurden die Krankenhäuser kaputt gespart. Das Personal auf den Intensivstationen ist extrem überlastet, auch ohne Corona.

 

Selbst wenn alle planbaren OPs verschoben werden könnten, wären dort immer noch viele schwerstkranke Patienten, die versorgt werden müssen. Wenn ich Ärzte in den Kliniken besuche, um Projekte zu besprechen, kann ich sicher sein, dass bei den Intensivmedizinern alle 3 Minuten das Telefon klingelt und irgendjemand Hilfe braucht. 

 

Können wir uns somit darauf verlassen, dass wir alle im Notfall gut versorgt werden können? Never ever.

 

Was können wir also tun?

 

1.  In einer idealen Welt könnten wir einfach mehr und schneller testen, um einen realistischen IST-Zustand zu bekommen. Danach würden wir alle Infizierten in Quarantäne stecken, die schweren Fälle behandeln – und schwupp, wäre alles ok.

Das ist aber leider absolut unmöglich, da wir keine Kapazitäten haben, um so viele Menschen zu testen.

 

2.  In einer idealen Welt könnten wir außerdem impfen, aber bis der Impfstoff marktreif ist, hat sich der Großteil der Gesellschaft längst mit Covid-19 infiziert.

 

3.  Übrig bleibt die unbequeme Wahrheit, dass allein eine Änderung der Verbreitungsgeschwindigkeit das Virus verlangsamen kann.

 

Wir müssen also mit allen Mitteln dafür sorgen, dass das Virus weniger leicht weitergegeben werden kann.

 

Und wie machen wir das, wenn sich aktuell potenziell jeder anstecken kann?

 

Indem wir uns isolieren.

 

Es führt kein Weg daran vorbei. Natürlich nicht für immer, aber während der kommenden Wochen.

 

Wir müssen beginnen zu verstehen, dass die Verbreitung des Corona-Virus reine Mathematik ist und wir nur gemeinsam in der Lage sind, die Verbreitung zu reduzieren.

 

Und damit meine ich nicht, einfach häufiger mal die Hände zu waschen und in die Armbeuge zu niesen. Nein, gemeint ist, ernsthaft zuhause zu bleiben, Treffen mit Freunden, wo immer es möglich ist, zu vermeiden, und keine älteren Verwandten in Heimen zu besuchen (die teilweise immer noch für Besucher geöffnet sind!).

 

Denkt daran: Es gibt eine sehr hohe Dunkelziffer an halbwegs gesunden Corona-Infizierten, die das Virus stetig weitergeben. Jeder Besuch alter Verwandter erhöht also das Risiko, dass unsere Großeltern oder Eltern an Corona erkranken. Und wie ja mittlerweile jeder weiß, steigt das Sterberisiko bei alten Leuten enorm an.

 

Wer also noch etwas von seinen Großeltern haben will, steigt aufs Telefon um.

 

Es ist außerdem notwendig, dass wir unsere älteren Nachbarn, Verwandten und Freunde stetig darüber informieren, dass sie wirklich zuhause bleiben müssen.

 

Ich finde es aktuell ziemlich irritierend, dass wir jungen Leute zuhause bleiben, die Kinder aus den Schulen genommen werden, auf Homeoffice umgestiegen wird, während draußen eine große Zahl älterer Menschen unterwegs ist.

 

 

Das liegt natürlich zum einen daran, dass alle, auch hochgefährdete Menschen, davon ausgehen, dass es sie schon nicht treffen wird. Schließlich haben sie ja bis dato noch alles überlebt (was ja auch stimmt, sonst wären sie ja schließlich tot).

 

Zum anderen liegt es aber sicherlich auch daran, dass ältere Menschen weniger Zugang zum Internet und anderen schnellen Medien haben und somit einfach noch nicht oft genug gehört haben, dass wir uns in einer sehr ernsten Lage befinden, die jetzt strenge Konsequenz erfordert.

 

Das Beste, was wir also neben der eigenen sozialen Isolation machen können, ist, allen älteren Menschen in unserem Umfeld mit der immer gleichen Botschaft auf die Nerven zu gehen: Bleibt zu Hause.

 

Nun ist die Frage: Werden wir durch soziale Isolation weniger Corona-Fälle haben?

 

Nein. 60 bis 70 % der Bevölkerung werden sich anstecken. So oder so. Für alles andere ist es zu spät.

 

Was wir aber durch die Quarantäne erleben werden, ist, dass die Ausbreitung weniger schnell verläuft.

 

Dieser Punkt wird ja aktuell sehr oft in den Medien besprochen. Wir werden damit erreichen, dass die Kapazität der Intensivbetten für die Anzahl der jeweils schwererkrankten Patienten ausreicht. Auch das wird dann noch einmal die Todesrate reduzieren.

 

Wir werden nicht, wie in Italien, Ärzte entscheiden lassen müssen, wer eine Beatmung bekommen soll – der 50-jährige Familienvater oder die 80-jährige Großmutter. Wir werden alle Patienten ausreichend gut behandeln können.

 

Jetzt möchte ich aber noch auf einen sehr wichtigen Punkt eingehen, der in den nächsten Wochen entscheidend sein wird.

 

Wenn die Regierung den großen Shutdown veranlasst, alle Geschäfte schließen und sich die Menschen zuhause fast vollständig isolieren, werden wir alle auf ein Abflachen der Infektionskurve hoffen.

 

Aber dieses Abflachen wird sehr lange auf sich warten lassen – nämlich ca. 2 Wochen.

 

Um das zu verstehen, muss man sich die folgende Grafik ein bisschen näher ansehen. Bitte keinen Schreck bekommen, konzentriert euch einfach auf den blauen und den orangenen Hügel, sowie die gelbe Fläche darunter.

 

Quelle: Wu & McCoogan in JAMA (2020) copyright

 

In dieser Grafik ist der chinesische Verlauf der Corona-Pandemie zu sehen. Die orangenen Balken zeigen das, was die Statistiken der deutschen Zählungen aktuell berichten: die Anzahl der positiv getesteten Corona-Fälle, allerdings nicht, wie sonst üblich, als Summe aller bisher Infizierten, sondern als neu identifizierte Fälle pro Tag.

 

Als die chinesische Regierung am 23. Januar die Gefahr durch das Corona-Virus endgültig verstand (Beginn der gelb markierten Fläche unter den Balken), riegelte sie die Großstadt Wuhan ab.

 

Alle Menschen bekamen Ausgehverbot. Die Schulen wurden geschlossen, die Firmen produzierten nichts mehr. Alles stand still.

 

Und trotzdem stiegen die Fallzahlen pro Tag weiter an. Bis zum 05. Februar, also über ganze 14 Tage breitete sich das Virus immer weiter aus.

 

Die Quarantäne schien völlig sinnlos zu sein.

 

Aber das war nicht die Realität.

 

Wie ich bereits erklärt habe, haben wir zum einen ein wirkliches Diagnostikproblem. Wir testen Menschen zu spät, nämlich dann, wenn sie mit wirklich schlimmen Symptomen zum Arzt oder direkt ins Krankenhaus kommen, und übersehen somit einen Großteil der Kranken.

 

Zum anderen dauert es bis zum Testergebnis ca. 4 Tage. Addiert man nun die Tage der Inkubationszeit (also die Zeit zwischen der Infektion und dem Auftreten der ersten leichten Symptome (ca. 5 bis 6 Tage) und die Dauer, bis die ersten schweren Symptome auftreten (Tag des Arztbesuches inkl. Abstrich nach weiteren 4 Tagen), und addiert dazu die 4 Tage, die der Test braucht um ein Ergebnis zu liefern, kommen wir auf eine Verzögerung von ziemlich genau 2 Wochen.

 

Rechnet man nun also rückwärts, was die Autoren der Studie, aus der diese Grafik stammt, gemacht haben (hier dargestellt als blaue Balkenkurve), kann man abschätzen, wie sich der wirkliche zeitliche Ablauf abgespielt haben muss. Und dort sieht man, dass genau zu dem Zeitpunkt, als Wuhan abgeriegelt wurde und sich die Menschen in strenge soziale Isolation begeben haben, die Zahl der Neuansteckungen deutlich zurückgegangen ist.

 

Und das muss unsere Motivation sein!

 

Wenn in den kommenden Tagen also unser Leben massiv runtergefahren wird und wir die Wachstumskurve in den Zeitungen verfolgen, dann müssen wir damit rechnen, dass es bis zu zwei Wochen dauern kann, bis die Kurve abflacht.

 

Wir müssen Geduld haben und weiterhin aushalten. Wir dürfen auf keinen Fall aufgeben und die Isolation beenden, weil die Zahlen zu zeigen scheinen, dass soziale Isolation keinen Effekt hat. Das hat sie.

 

Wenn wir diese Zeit durchhalten, werden wir den wirtschaftlichen Schaden begrenzen können. Wir werden deutlich weniger Freunde und Verwandte verlieren. Wir werden unsere Häuser und unsere Arbeitsplätze behalten.

 

Wenn wir nun also in die Isolation gehen, dann werden wir das mit der Gewissheit tun, dass wir diese Krise überwinden werden. Und zwar mit Disziplin und Geduld. Lasst es uns also anpacken und durchhalten.

 

Auf einen Sommer in Freiheit, mit frischer Luft, Altstadtfesten und Wein. Bald. Nach der Quarantäne. Wir schaffen das.

 

(Und immer dran denken: Corona ist ein Zahlenspiel – und wir haben die Regeln verstanden. Auf geht‘s.)

 

 

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Zur weiteren Recherche und für alle, die Zahlen mögen:

 

Ein grandioser Artikel von Tomas Pueyo, der noch viele weitere Aspekte anspricht, und sich direkt an Entscheidungsträger aus Politik und Wirtschaft richtet.

Der Steckbrief des Robert-Koch-Institutes zu Covid-19 mit allen Zahlen, die man sich nur wünschen kann.

 

 

 

 

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Wie schreibt man den Methodenteil einer medizinischen Dissertation?

Wie schreibt man den Methodenteil einer medizinischen Dissertation?

In meinem vorherigen Artikel habe ich dir erklärt, warum es absolut notwendig ist, die Einleitung nicht am Anfang, sondern erst ganz am Ende deiner wissenschaftlichen Arbeit zu schreiben – du erinnerst dich? (Wenn nicht, kannst du die Gründe noch einmal in diesem Artikel nachlesen)

 

Stattdessen empfehle ich, immer zuerst mit dem Methodenteil zu beginnen. Warum?

 

Weil dir das Schreiben des Methodenteils helfen wird, deine Studie noch einmal zu strukturieren, sodass du ein gutes Grundgerüst für alle weiteren Teile hast.

 

In diesem Artikel werde ich dir daher genau erklären, WIE du den Methodenteil schreibst und WAS alles darin enthalten sein muss.

 

Elementar wichtig ist dabei aber zu verstehen, WARUM du den Methodenteil überhaupt schreiben musst.

 

In der Forschung streben wir alle nach Erkenntnisgewinn – wir versuchen also herauszufinden, wie die Welt / das Gehirn / unser Körper oder was auch immer funktioniert. Dazu eignen sich am besten Studien, die möglichst gut designt und ausgewertet wurden.

Ein Kriterium für eine gute Studie ist dabei die Replizierbarkeit der Ergebnisse – und genau die stellt ein guter Methodenteil sicher.

 

Der Methodenteil ist nämlich nichts anderes als eine genaue Anleitung, die anderen Forschern
ermöglichen soll, die Untersuchung zu wiederholen  – bei hoffentlich gleichen Resultaten.

 

Mich ärgert es daher sehr, wenn ich Publikationen lese, die ungenau geschrieben sind.

Wenn du nun also beginnst, deinen Methodenteil zu schreiben, überlege genau, welche Informationen der Leser bräuchte, um deine Studie nachzubauen.

 

WAS muss nun in den Methodenteil einer medizinischen Promotion hinein?

 

Für ein gelungenes Manuskript brauchst du 7 Teilbereiche. Du beginnst dabei eher breit mit der Beschreibung deines Studiendesigns und gehst dann immer mehr ins Detail, bis du bei der Statistik angekommen bist. So gelingt dann auch der perfekte Übergang zum Ergebnisteil.

 

Aber erstmal von vorn:

 

1. Das Studiendesign:

 

In diesem Abschnitt müssen die Grundzüge deiner Studie kurz und prägnant dargelegt werden:

Welche Art von Studie wurde durchgeführt? Bsp: Eine Beobachtungs- oder eine Interventionsstudie?

Wie wurden die Daten erhoben? Rückwirkend aus Akten (retrospektiv) oder während der laufenden Studie (prospektiv)?

Wie viele Patienten wurden insgesamt gemessen?

In welchem Zeitraum wurden Patienten in die Studie aufgenommen und untersucht? Bsp: Alle Patienten, die von Mai bis Oktober 2019 in Klinik x behandelt wurden und die Aufnahmekriterien erfüllten.

Welche Interventionsgruppen gab es? Bsp: Vergleich einer neuen vs. einer erprobten Operationsmethode.

Wie wurden die Patienten den Interventionsgruppen zugeordnet?  – Hier bitte die Art der Randomisierung und das Verhältnis der Gruppengrößen zueinander (1:1, 1:3 o. Ä.) angeben.

Im diesem Abschnitt bekommt der Leser also eine sehr knappe Zusammenfassung der Studie, deren Teilaspekte dann in den folgenden Abschnitten vertieft werden.

 

 

2. Das Ethikstatement:

 

Hier dreht sich alles um das Thema Patientenschutz. Es müssen dabei folgende Punkte angesprochen werden:

Der Name der Ethikkommission, bei der das Ethikvotum eingeholt wurde (inkl. der Registrierungsnummer der Studie im Deutschen Register klinischer Studien und der Nummer des Ethikantrags).

Ein Verweis darauf, dass die Studie z.B. die Richtlinien der Deklaration von Helsinki (2004) eingehalten hat.

Die Bestätigung darüber, dass alle Patienten über den Inhalt und den Ablauf der Studie informiert wurden.

 

Außerdem ein Vermerk, dass der Untersucher Sie darüber aufgeklärt hat, dass es ihr Recht war die Teilnahme an der Studie ohne negative Konsequenzen zu jedem Zeitpunkt abzubrechen.

Die Belehrung der Patienten muss dabei schriftlich durchgeführt und dokumentiert werden (via Aufklärungsbogen mit Unterschrift von Untersucher und Patienten).

Ihr merkt wahrscheinlich schon beim Lesen, dass das Ethikstatement einer festen Formulierung folgt. Man kann sie sehr gut aus den meisten deutschen oder englischen Publikationen abschreiben und an die eigene Studie anpassen.

 

 

3. Die Patientenpopulation:

 

Dieser Abschnitt beschreibt, wie die Teilnehmer der Studie gefunden wurden und welche Kriterien sie erfüllen mussten, um teilnehmen zu dürfen. Dabei werden drei Bereiche adressiert:

Rekrutierungsmethoden: Hier muss beschrieben werden, wie die Patienten für die Studie rekrutiert wurden (z.B. alle Patienten mit einer akuten Sinusitis, die vom Hausarzt in die Klinik überwiesen wurden)

Aufnahmekriterien:  An dieser Stelle müssen nun die Merkmale genannt werden, die ein Patient erfüllen musste, um an der Studie teilnehmen zu dürfen

Ausschlusskriterien:  Hier werden logischerweise die Merkmale aufgeführt, die ein Patient nicht haben durfte, da er sonst von der Teilnahme ausgeschlossen wurde.

 

Kurz, knackig, das reicht.

 

 

4. Die Intervention:

 

Hast du eine Interventionsstudie durchgeführt, muss in diesem Teil beschrieben werden, WIE die Interventionen aussahen, die von den Patienten durchlaufen wurden.

Dabei ist besonders wichtig, dass vorab ein grober Ablaufplan beschrieben wird. Hier muss erläutert werden, wann und wie oft ein Patient untersucht / behandelt wurde und was während der einzelnen Termine geschah.

Es könnte z.B. dargelegt werden, dass der Patient nach Aufnahme und Zustimmung zur Studienteilnahme eine erste Untersuchung bzgl. der Parameter abc bekam, um Baselinewerte für die Zielvariablen der Studie zu bekommen, sowie demografische Merkmale und die Krankheitsgeschichte des Patienten notiert wurden.

Im Anschluss sollte der weitere Ablauf beschrieben werden, dass also je nach zugeordnetem Studienarm Intervention A oder B durchgeführt wurde und dann zu den Zeitpunkten 1, 2, 3 die schon in Prä erhobenen klinischen Zielvariablen noch einmal erhoben wurden. Das reicht.

 

Im nächsten Schritt muss nun die durchgeführte Intervention im Detail beschrieben werden.  

 

Die Kunst ist es dabei, den feinen Grad zwischen zu viel und zu wenig Information zu finden. Der Leser muss verstehen können, was genau gemacht wurde, damit er es nachmachen oder zumindest die fachliche Sinnhaftigkeit der Intervention beurteilen kann.

Eine detaillierte Beschreibung absoluter Selbstverständlichkeiten (Und dann wurde dem Patienten der Ärmel hochgekrempelt, ein venöser Zugang gelegt und mit einem Pflaster fixiert …) sollte aber unbedingt vermieden werden.

Stattdessen können man eher schreiben: Während der gesamten Intervention wurden Sauerstoffsättigung und Puls (Produktname des Messgeräts, Firma ) überwacht.

Es sollten also alle verwendeten Geräte / Medikamente inkl. der wichtigsten Parameter (Einstellungen / Dosierungen)  genannt werden. Außerdem müssen sämtliche Abbruchkriterien beschrieben werden, also die klinischen Grenzwerte, die nicht überschritten werden durften, um die Intervention durchführen zu können.

Am Ende dieses Abschnitts muss dann nur noch der Ablauf der post-interventionellen Phase, also der Zeit nach der Intervention beschrieben werden – wiederum mit allen erhobenen Parametern, zeitlichen Abständen, verwendeten Medikamenten und Messverfahren.

 

 

5. Die klinischen Endpunkte:

 

Hat man die Beschreibung der Intervention erledigt, müssen die verschiedenen Zielparameter der Studie definiert werden.

Hier unterscheidet man zwischen den primären und sekundären Endpunkten.

Primäre Endpunkte könnten z.B. beim Vergleich zweier OP-Methoden, von denen die neue deutlich schonender sein soll, die Anzahl der aufgetretenen Komplikationen sein oder der Verlauf und die Höhe der Schmerzkurve in der post-interventionellen Phase.

Die primären Endpunkte sind also die wichtigsten Zielparameter der Studie, da sie die Kernhypothesen in messbare Werte übersetzen. Sie sollten daher fehlerfrei und für absolut jeden Messzeitzeitpunkt erhoben werden.

Die sekundären Endpunkte sind ebenfalls interessante Variablen, aber ein bisschen weniger wichtig. Sie komplementieren den Wissensgewinn, kommen aber in den Hypothesen eher weiter hinten.

Für jeden klinischen Endpunkt, ob primär oder sekundär, muss beschrieben werden, WIE, WOMIT, DURCH WEN und WIE OFT er gemessen wurde.

Außerdem muss erläutert werden, ob eine Verblindung des Untersuchers und / oder des Patienten stattfand sowie wo und wie die Ergebnisse dokumentiert wurden.

 

Wichtig: Die Reihenfolge der klinischen Endpunkte sollte die der Hypothesen in der Einleitung widerspiegeln und sich auch im Ergebnisteil wiederholen.

Das erleichtert das Leseverständnis enorm. Gibt es thematische Teilbereiche (z.B. Verhaltensdaten und physiologische Daten), die verschiedene Aspekte einer Fragestellung untersuchen, sollten auch diese getrennt und immer in der gleichen Reihfolge abgehandelt werden.

 

Hat man einen präzisen Methodenteil geschrieben, weiß der Leser danach nicht nur, wie er die Studie replizieren kann, sondern auch, welche Störvariablen sich ggf. negativ auf die Messung ausgewirkt haben könnten. Das ist besonders für mögliche Gutachter der Studie sehr wichtig.

 

 

6. Fallzahlschätzung

 

Du merkst wahrscheinlich schon, dass wir uns immer mehr in Richtung Auswertung bewegen. Vorab wird aber mittlerweile in fast jeder Publikation (und somit garantiert auch in deiner Dissertation) eine Fallzahlschätzung verlangt.

Eine Fallzahlschätzung leitet anhand vorheriger Studien, die ähnliche Fragestellungen bearbeitet haben, die benötigte Größe deiner Stichprobe ab. Berücksichtigt werden müssen dabei die Effektstärken der Studien, an denen du dich orientierst, und dein Studiendesign, denn daraus resultieren die zu verwendenden statistischen Verfahren, die du im Rahmen der Fallzahlschätzung modellierst.

Anhand dieser Parameter kannst du dann mithilfe eines geeigneten Programms (z.B. GPower) die Mindestgröße deiner benötigten Studienpopulation berechnen.

Die Schätzung muss also schon vor Beginn der Studie erfolgen, meistens schon vor dem Antrag an die Ethikkommission oder wenn der Drittmittelantrag geschrieben wird. Es lohnt sich also, dort einmal hineinzusehen und die Parameter dann einfach zu übernehmen.

 

 

7. Statistische Analyse

 

Jetzt kommen wir zum letzten Abschnitt des Methodenteils. Hier berichtest du, was du mit den erhobenen Daten gemacht hast. Genau wie bei der Beschreibung der Intervention musst du auch hier möglichst genaue Angaben über deine Analyseschritte machen, aber gleichzeitig darauf achten, überflüssige Informationen zu vermeiden.

Du beginnst dabei immer mit der deskriptiven Statistik. Der erste und wichtigste Satz ist dabei immer, dass die kontinuierlichen Variablen auf Normalverteilung geprüft wurden. Aus diesem Test leitet sich nämlich die Klasse der zu verwendenden statistischen Verfahren ab – also ob du parametrische oder nicht-parametrische Verfahren verwenden kannst.

 

Im nächsten Schritt solltest du beschreiben, wie du mit den verschiedenen Messniveaus deiner Variablen umgegangen bist.

 

Wie wurden deine metrischen Variablen (z.B. das Alter deiner Patienten) dargestellt, wie die ordinalen (z.B. Ratingskalen) und wie die nominalen (z.B. das Geschlecht).

Je nach Verteilung deiner Daten kann es sinnvoll sein, die kontinuierlichen Variablen als Mittelwerte und Standardabweichungen oder aber als Mediane und Quartile zu beschreiben. Nominale Daten sollten als absolute und relative Anteile dargestellt werden.

 

Im dritten Schritt beschreibst du nun die statistischen Verfahren, die du verwendet hast. Dabei sollten auch die wichtigsten Parameter innerhalb der Verfahren genannt werden. Dazu zählen z.B. die Faktorstruktur der ANOVAs oder der verwendete Algorithmus der Regressionen, aber auch die Tests, die für jede Hypothese und für jeden Datentyp benutzt wurden (inkl. der Follow-up-Tests).

Wichtig ist außerdem, die berichteten Effektstärken und deren Interpretation zu nennen (Welchem Wert entspricht ein kleiner, mittlerer oder großer Effekt?) und aufzuzeigen, inwiefern für multiple Vergleiche korrigiert wurde und wie mit fehlenden Werte verfahren wurde.

Generell ist es sehr wichtig, die statistische Analyse so zu beschreiben, dass der Leser die Auswertung wiederholen kann. Es hat außerdem den Vorteil, dass der Leser den folgenden Ergebnisteil besser versteht.

 

Und ganz wichtig: Eine genaue Beschreibung erlaubt späteren Studien eine bessere Fallzahlenschätzung – zumindest, wenn du auch den Ergebnisteil ordentlich schreibst.

 

Hast du diesen Punkt erreicht, kannst du direkt zum Resultateteil übergehen, denn den hast du jetzt perfekt vorbereitet.

Bevor du weitermachst, achte darauf, dass alle Ergebnisse vorliegen, wenn du mit dem Schreiben beginnst. Aber dazu mehr in meinem nächsten Artikel …

 

 

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Wie vermeide ich, dass fehlende Daten meine Doktorarbeit ruinieren?

Wie vermeide ich, dass fehlende Daten meine Doktorarbeit ruinieren?

Langzeitstudien mit vielen Messterminen bergen ein nicht zu unterschätzendes Fehlschlagrisiko (und das ist britisches Understatement).

Sie liefern den Alptraum, der Doktoranden in schlaflosen Nächten besuchen kommt, frei Haus UND kostenlos mit. Und dieser wabbelige Besucher heißt:

 

Fehlender Wert.
 

Fehlende Werte sind so ziemlich das Schlimmste, was einer Studie passieren kann. Denn jeder fehlende Wert bedeutet, dass der entsprechende Patient die Studie verlässt.

 

Warum ist das so?

 

In Langzeitstudien werden vorab definierte Zielvariablen über einen langen, laaangen Zeitraum wiederholt gemessen. Dies ermöglicht es die Entwicklung dieser Variablen über eine oder mehrere Interventionen hinweg zu beobachten und / oder  zu vergleichen.

In der Statistik haben wir für sich wiederholende Messungen (tata!) Tests mit Messwiederholung (da würde man jetzt nicht drauf kommen…).

Das kann z.B. Modell für den Vergleich zweier Messpunkte innerhalb einer Gruppe ein gepaarter T-Test sein, oder wenn man mehr als zwei Messpunkte hat, die ANOVA mit Messwiederholung (oder auch repeated-measures ANOVA genannt).

Diese und ähnliche Verfahren erfordern nun aber, dass jeder Messpunkt für wirklich jeden Probanden vorhanden ist (Näheres dazu bald in einem Artikel zur ANOVA).

Wenn ein Patient beispielsweise nicht zum Messtermin erscheint oder ein Wert aus Versehen nicht erhoben wird, dann habt Ihr diesen Patienten an allen anderen Messterminen leider umsonst gemessen (falls du deine Datenerhebung schon beendet hast, bekomm jetzt bitte keinen Schreikrampf – auch wenn es angebracht wäre).

Natürlich gibt es immer Wege fehlende Werte zu schätzen (z.B. durch Interpolation oder Imputation), aber in Patientenstudien und gerade bei solchen, die nur wenig Probanden haben, wird das nicht gern gesehen.

 

Was ist also die Lösung, um fehlende Werte in den Griff zu bekommen?

 

Ganz einfach: VERMEIDE SIE.

 

Und das ist nicht nur irgend so eine idealistische Phrase von jemanden, der immer nur nett am Schreibtisch sitzt, Daten auswertet und keine Ahnung vom wirklichen Leben in der Klinik hat. Meine gesamte Dissertation beruht auf Studien, in denen ich Patienten über Zeiträume von bis zu sechs Monaten immer und immer wieder mit langwierigen Messungen traktiert habe.

Das waren Kinder, deren Mütter blitzschnell dabei sind die Kabel abzureißen und mit den Kindern aus dem Labor zu stürmen, wenn es auch nur den Anschein hat, dass da etwas nicht läuft. Aber auch Erwachsene über 70, bei denen man schon wirklich viel Überzeugungsarbeit leisten muss, damit diese nach einem langen Kliniktag noch einmal zwei Stunden in der EEG-Kammer sitzen.

 

Am Ende meiner drei Studien hatte ich genau einen einzigen fehlenden Wert und das auch nur, weil mein Patient aufgrund seines wirklich gehobenen Alters verstorben ist. So etwas ist dann einfach Pech und ich denke bis heute sehr gern an diesen netten älteren Herren mit seinem wunderbaren Humor zurück.

 

Wie habe ich das erreicht?

 

Ich habe mich an ein paar einfache Regeln gehalten:

 

> Sei deine eigene Study-Nurse

Niemand, aber auch wirklich niemand, kann besser dafür sorgen, dass Patienten zur Messung bzw. zum Kontrolltermin kommen, als du. Und warum?

Weil niemand ein größeres Interesse an seiner Anwesenheit hat.

Nehmen wir es, wie es ist: Jeder andere profitiert wahrscheinlich sogar davon, wenn der Patient nicht kommt, denn das bedeutet weniger Stress im klinischen Alltag.

Dem entsprechend wird auch niemand außer dir dafür freiwillig Sorge tragen.

Also schwing dich ans Telefon und rufe deinen Patienten 1-2 Tage vor dem Termin an und sag ihm, wie sehr du dich freust, ihn zum Kontrolltermin begrüßen zu dürfen.

 

> Traue Niemanden. Besteche jeden.

Seien wir ehrlich. Nicht jeder Test macht zu jedem Termin Sinn. In meiner Dissertation haben die Logopäden und Audiometristen völlig zurecht moniert, dass es wenig Sinn macht sehr komplexe Sprachreize kurz nach Aktivierung des Cochlea Implantats zu testen. Demensprechend waren Sie jedes Mal kurz davor entsprechende Tests einfach weg zu lassen.

Aber weißt du was? Zu glauben, dass ein Patient ein Ergebnis x zeigen wird, ist keine Erlaubnis einen entsprechenden Wert x auch hinzuschreiben (z.B. eine „0“ à la „versteht nix“).

Ein fehlender Wert ist ein fehlender Wert und wird auch als fehlender Wert eingetragen.

Also ist es deine Aufgabe den entsprechenden Test eigenhändig durchzuführen oder zumindest den entsprechenden Mitarbeitern so lange auf den Keks zu gehen (oder Kekse zu schenken) bis der Test zuverlässig durchgeführt wird. Und zwar immer!

 

> Baue vor Beginn der Studie ein übersichtliches Studienprotokoll, in das jeder erhobene Wert easy peasy eingetragen werden kann.

Das A und O eines vollständigen Datensatzes ist Komfort. Klinikalltag ist stressig. Jeder möchte nur möglichst schnell durchkommen. Wenn sich also nur die kleinste Möglichkeit für ein entschuldbares Weglassen des Tests bietet, dann wird diese Chance ergriffen!

Also erstelle für jeden Patienten einen eigenen Ordner mit allen Testunterlagen, die pro Messtermin benötigt werden. Oben drauf kommt dann ein Protokollbogen, auf dem alle relevanten Daten eingetragen und die Tests nacheinander abgehakt werden können. 

Spezialtipp: Wenn du eine Randomisierung der Testreihenfolge eingebaut hast, sortiere die Testunterlagen für jeden Messtermin entsprechend.

 

> Gehe auf Nummer sich und teste selber.

Jetzt möchtest du mir wahrscheinlich eine scheuern. Denn selber testen ist eine Wahnsinnsarbeit. Es kostet enorm viel Zeit und Energie.

Aber weißt du was? Ein löchriger Datensatz kostet dich noch mehr. Ich habe immer wieder Studien auf meinem Tisch, bei denen eine Dissertation lange Zeit nicht abgeschlossen werden kann, weil die Datenauswertung aufgrund der fehlenden Werte ein einziges Desaster ist.

Glaub mir, ein Betreuer kann ganz schnell die Lust an einem Projekt verlieren, wenn sich abzeichnet, dass die Datenbasis schlecht ist. Und dann muss nicht nur eine Strategie her wie man mit den fehlenden Werten umgeht, sondern auch ein Schlachtplan entwickelt werden, wie man die Dissertation durchbekommt.

 

Und da bestätigt sich wieder Punkt 1: Das größte Interesse an einer lückenlosen Messung hast du – und keiner sonst.

 

Also umgarne deine Patienten damit Sie kommen, messe am besten alles selber und baue vor Beginn der Studie für jeden Patienten einen eigenen Studienordner.

Auf diese Weise wird aus dem dicken Monster (mit ein bisschen Einsatz) eine schnurrende Katze, die dich nachts wärmt und für gute Träume sorgt (und jetzt rate mal warum ich seit meiner Dissertation sogar zwei Katzen habe….).

 

 

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Wie schreibt man eine wissenschaftliche Arbeit?

Wie schreibt man eine wissenschaftliche Arbeit?

Drei Wochen vor Abgabefrist meiner Diplomarbeit saß ich am Schreibtisch meines 12 qm-Zimmerchens mit Dachschräge, draußen waren es – wie in Konstanz im Sommer üblich – 35 Grad. Vor mir ein weißes Blatt Papier, ein dicker Ordner Probandendaten und eine Festplatte mit MEG-Daten, deren Auswertung 24 h vorher von unserem Großrechner ausgespuckt worden war.

Hinter mir lagen eineinhalb Jahre der theoretischen Vorbereitungen, Messungen, Datenvorverarbeitungen und endlosen Versuche, die Quellenlokalisation meiner MEG-Daten zum Laufen zu bekommen. Jetzt endlich war also alles da – aber nur noch 3 Wochen Zeit, um die Arbeit auch tatsächlich zu schreiben. Ein Grund zur Panik?

Wenn meine Klienten über das Schreiben einer wissenschaftlichen Arbeit sprechen, dann klingt das meist so: „Ich habe eine Arbeit zugeteilt bekommen, bei der ich aktuell die Daten erhebe und bald mit der Auswertung beginnen möchte. Mein Chef hat mir geraten, parallel schon einmal mit dem Schreiben der Einleitung zu beginnen. Daher suche ich gerade Hintergrundliteratur und arbeite die Stück für Stück in den Text ein. Sobald ich die Einleitung fertig habe, schaue ich, was bei der Datenauswertung rauskommt, schreibe die Ergebnisse auf, dann den Methodenteil, weil der so kompliziert ist, und ganz zum Schluss schreibe ich die Diskussion“.

 

Klingt auf den ersten Blick plausibel – ist aber falsch.

 

Eine gut geschriebene wissenschaftliche Arbeit ist ein harmonisches, organisches Wesen, ein sich in das Flussbett schmiegender Wasserstrom, auf dem wir dahinsegeln, ein Erdbeersorbet, das auf der Zunge zergeht. Eine schlecht geschriebene Arbeit ist eine Eiswüste, durch die man sich schrittweise durchquält und in der man nur noch hofft, die Strecke trotz Sturm und Dunkelheit zu überwinden, um bald am warmen Kamin zu sitzen. Warum?

Wer beim Verfassen seiner wissenschaftlichen Arbeit mit dem Schreiben der Einleitung beginnt, noch bevor er weiß, was überhaupt bei der Studie herauskommt, der begibt sich schon zu Beginn des Schreibprozesses in die Startlöcher für seine ganz persönliche Polarexpedition, denn schon an dieser Stelle wird der organische Fluss der Arbeit zerstört.

Vielleicht hat man Glück und es kommt zufällig genau das zur Einleitung passende Ergebnis heraus, besonders wahrscheinlich ist das aber nicht. Viel wahrscheinlicher ist es, dass der Autor, weil er eben nicht weiß, in welche Richtung er genau schreiben soll, in allem sehr vage bleibt, ein Thema nach dem anderen abhakt und am Ende ein in der Luft hängendes Forschungsthema definiert, das untersucht werden soll. Wenn es gut läuft, werden an den Schluss der Arbeit noch ein paar Hypothesen geklatscht – und das war‘s.

 

Hypothesen formulieren –  wann wie wo?

 

Ganz anders läuft es dagegen, wenn man die Datenauswertung schon hinter sich hat, Hypothesen geprüft wurden, weiß, ob sie bestätigt wurden oder nicht, und sich anhand der Ergebnisse einen roten Faden ziehen kann, der in der gesamten wissenschaftlichen Arbeit verfolgt wird. Was ich damit meine?

Stellt euch vor, ihr habt vor Beginn der Masterarbeit Hypothesen bekommen oder, noch besser, selbst definiert. Im Anschluss habt ihr die Fragestellungen in zu testende Variablen operationalisiert und in ein Studiendesign überführt. Die Daten werden erhoben und ausgewertet. Daraus resultiert am Ende ein festes Set an Ergebnissen, von dem ihr genau wisst, ob es zu euren initialen Hypothesen passt oder nicht.

Mit sehr großer Wahrscheinlichkeit ist es nun so, dass die Ergebnisse eure Hypothesen nicht 1:1 bestätigen. Vielleicht sind die Ergebnisse sogar gänzlich anders und eure Hypothesen waren falsch, vielleicht wurden aber auch nur einzelne Kernhypothesen bestätigt und andere nicht. In jedem Fall werden die Ergebnisse aber nicht mehr zu eurer Einleitung passen, die wahrscheinlich ohnehin schon eher vage formuliert wurde – eine mühselig zu lesende Kombination.

 

Was also tun?

 

Zuerst legt ihr die Einleitung beiseite und zwar weit, weit weg. Ihr solltet nicht einmal in die Versuchung kommen, an ihr weiterzuschreiben. Da es sehr wahrscheinlich ist, dass ihr, wie oben beschrieben, euer Forschungsthema nicht selbst entwickelt, sondern zugeteilt bekommen habt, wird euch zu diesem Zeitpunkt noch die theoretische Hintergrundarbeit zu eurem Thema fehlen, d. h., ihr habt noch keinen Überblick zum aktuellen Stand der Forschung, ihr wisst nicht, was andere Gruppen gemacht haben und welche Ergebnisse bisher vorliegen.

Das ist sehr wahrscheinlich auch der Grund, warum euer Betreuer oder eure Betreuerin von euch wollte, dass ihr die Einleitung beginnt – sie hilft euch, einen Überblick über die aktuelle Literatur zu bekommen. Grundsätzlich eine gute Idee, ABER wenn ihr jetzt einfach aufschreibt, was ihr lest, und die zu untersuchenden Themenbereiche einfach blockweise in der Einleitung ablegt, dann wird der Text kein leckeres Erdbeersorbet, sondern ein gnatschiger Kaugummi unter dem Schuh des Lesers.

 

So klappt die Literaturrecherche

 

Ihr werdet also stattdessen Excel öffnen und zu jedem Unterthema, das in eure Arbeit einfließt, einen neuen Tab öffnen. Dann schreibt ihr zu jedem Themenblock die Ergebnisse eurer Literaturrecherche auf – Studie für Studie und immer unter den folgenden Aspekten:

– Wie passt das zu meinem Thema?

– Was sind die Ergebnisse?

– Welche methodische Einzelheiten wurden genannt?

 

Schritt für Schritt zum Überblick

 

So bekommt ihr Schritt für Schritt einen sehr guten Überblick über euer Thema, der komprimiert und leicht zugänglich vor euch liegt und später zu einer Story zusammengesetzt werden kann. Wahrscheinlich fällt es euch jetzt auch deutlich leichter, die vorab festgelegten Hypothesen zu verstehen, und vielleicht regt dieses Vorgehen sogar an, diese noch etwas abzuändern (aber immer VOR der Datenauswertung!).

Da die Literaturrecherche ihre Zeit braucht, liegen die Daten wahrscheinlich mittlerweile schon vor und ihr könnt mit der Auswertung beginnen. Euer großer Vorteil ist nun, dass ihr wahrscheinlich einen ziemlich guten Überblick über die theoretische Ausgangslage habt und implizit sogar einen internen Fahrplan entwickeln konntet, anhand dessen ihr die Datenauswertung ganz straight durchziehen könnt.

Ihr werdet euch jetzt also anhand des in der Literaturrecherche gewonnenen Wissens durch die Datenanalyse hangeln und versuchen, zielgerichtet eure Hypothesen durchzuarbeiten. Wenn nun also ein nicht-hypothesenkonformes Ergebnis auftritt, wird es deutlich einfacher sein, dieses Ergebnis in die Ergebnisse der Literaturrecherche zu integrieren und in eure Story einzubetten. Ihr werdet also schon jetzt alternative Erklärungsideen entwickeln, die ihr wiederum in der Diskussion verarbeiten könnt – eine Steilvorlage für ein abgerundetes und interessantes Ende eurer wissenschaftlichen Arbeit.

Ihr seht also: Eine interessante wissenschaftliche Abhandlung zu schreiben, ist zwar nicht ganz einfach, aber auch kein Hexenwerk. Die einzelnen Teile ergeben sich aus dem Fluss der Arbeit heraus, sie bedingen einander und wachsen organisch, wenn man es richtig anstellt.

 

Welche Rolle spielt nun die Statistik?

 

Welche Rolle spielt nun die Statistik? Sie wird euch zum einem dabei helfen, eure Fragestellungen zu beantworten, zum anderen wird sie aber auch das Hilfsmittel dazu sein, eine richtige Argumentationslinie aufzubauen. Denn die Statistik hat die Möglichkeit, auch Alternativansätze zu überprüfen. Jedes Argument, das ihr anbringen möchtet, könnt ihr mit dem geeigneten statistischen Verfahren absichern. Ihr werdet mithilfe der Statistik also eine elegante Architektur aus Argumenten bauen können, die die Grundlage eures gesamten Manuskriptes bildet.

Und da wären wir nun wieder bei der Einleitung. Ihr habt also bis hierher euren theoretischen Unterbau gebildet. Dann habt ihr die Daten analysiert und eure Hypothesen bestätigt oder widerlegt. Anhand der Ergebnisse, die ihr nun wunderbar in die Literatur integrieren könnt, habt ihr die Architektur eurer Argumentationsstruktur aufgebaut und habt nun die Möglichkeit, eine elegante, gut strukturierte und auf euer Forschungsthema zugeschnittene, schlüssige Einleitung zu schreiben, die schon vorab alle für die Interpretation eurer Ergebnisse notwendigen theoretischen Hintergründe berücksichtigt – TATA!

 

Erst der Ergebnis- und Methodenteil, dann die Einleitung

 

Bevor ihr die Einleitung aber schreibt, beginnt erst mit dem Ergebnis- und dem Methodenteil. Wenn diese Herzstücke des Manuskripts vorliegen, dann schreibt ihr die Diskussion, in der ihr eure Ergebnisse besprecht und im Licht der für die Einleitung schon vorgesehenen Literatur diskutiert, und dann – ganz am Schluss – schreibt ihr eine kurze, knackige Einleitung, die elegant auf euer Thema und eure spezifische Fragestellung hinführt.

Und schon habt ihr anstelle eurer persönlichen Polarexpedition eine elegant dahinfließende wissenschaftliche Arbeit geschrieben, die den Leser an die Hand nimmt und ihn Schritt für Schritt hindurch geleitet. Ich liebe es!

In meiner Dachkammer habe ich es genauso gemacht – 14 h am Tag, 3 Wochen lang. Da ich den theoretischen Unterbau schon vorab erledigt hatte, konnte ich meine Ergebnisse zielgenau einpassen und mich in Abstimmung mit meinem Betreuer vom Ergebnisteil und den Methoden über die Diskussion bis zur Einleitung vorarbeiten. Es ist dabei relativ egal, ob ihr wie ich eine relativ kurze Arbeit als Vorbereitung einer späteren Publikation schreibt oder eine sehr lange Masterarbeit oder sogar Dissertation. Das Vorgehen ist immer das Gleiche.

 

Eine wissenschaftliche Arbeit ist nicht einfach – aber machbar!

 

Wichtig ist dabei immer zu wissen: Wissenschaftliches Schreiben ist nicht einfach. Ich hätte mich in diesen 3 Wochen immer wieder gern in den Bodensee gelegt, um am Grund nach Goldstücken zu tauchen oder was auch immer. So ziemlich alles wäre netter gewesen als zu Schreiben. Aber da das nicht zur Diskussion stand, habe ich es durchgezogen. Und am Ende kam ein schönes Manuskript heraus, das die Grundlage für eine Publikation gebildet hat, die sogar als Titelstory des veröffentlichenden Journals veröffentlicht wurde. Es hat sich also gelohnt. Und wenn ich das kann, könnt ihr es auch.

 

 

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