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Warum die Teilnehmerzahlen so niedrig sind in deutschen Studien

Responsezahlen sind für Epidemiologen entscheidend, wenn es um Repräsentativität und Verallgemeinerung von Schlussfolgerungen geht. Denn mit sinkender Response verändern sich nicht nur massiv Risikokonstellationen, auch werden Krankheitshäufigkeiten falsch geschätzt. Mit niedriger Response sind üblicherweise mehr Kranke in dem Untersuchungskollektiv (weil sie mehr Zeit haben und sich vielleicht auch mehr von einer Studie erwarten). Es fehlen dann aber die gesunden Probanden, an denen man protektive Faktoren studieren könnte. Mit niedriger Response sind gewöhnlich auch Frauen überrepräsentiert, oft auch Arbeitslose und bildungsfernere Schichten. Die einzelnen Faktoren haben zwar keine direkte Beziehung, in Kombination verzerren sie aber Studienergebnisse bis zur Unkenntlichkeit. In der Literatur ist dies auch als selection bias bekannt. Leider gibt es keine guten statistisches Verfahren, um für den selection bias zu korrigieren. Wie sollte das auch gehen? Daten können hier kaum extrapoliert werden. Wann ein solcher Selektionsbias einsetzt, kann man nicht eindeutig sagen. Mit 90% Teilnehmerate ist man auf der sicheren Seite, unter 50% wird es kritisch und irgendwann dann sinnlos. 75% Response sind in der Epidemiologie  Standard, in der Marktforschung begnügt man sich auch mit weniger. Der Qualitätsmaßstab in der Epidemiologie liegt aber wegen der Relevanz deutlich höher. In der Vorbereitung
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