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Von Daten zu Erkenntnissen: Warum können Querschnittsstudien keine Kausalität beweisen?
In der medizinischen Forschung, Epidemiologie, Sozialwissenschaften und Biologie ist eine Querschnittsstudie eine Art Beobachtungsstudie, bei der Daten einer Population oder einer repräsentativen Teilmenge davon zu einem bestimmten Zeitpunkt analysiert werden. Das größte Merkmal der Querschnittsforschung besteht darin, dass sie die Beziehung zwischen verschiedenen Variablen zu einem bestimmten Zeitpunkt darstellen kann. Diese Art von Forschung kann jedoch keine Kausalität bestätigen, was für wissenschaftliche Forscher und politische Entscheidungsträger eine Überlegung wert ist.
Grundkonzepte der Querschnittsforschung
Definition Einfach ausgedrückt liefern Querschnittsstudien eine umfassende Beschreibung einer Gruppe zu einem bestimmten Zeitpunkt. Solche Studien werden häufig zur Beurteilung der Prävalenz akuter oder chronischer Erkrankungen herangezogen, eignen sich jedoch nicht zur Erforschung der Krankheitsursachen oder der Ergebnisse von Interventionen. Die Erfahrung der Vergangenheit hat gezeigt, dass Querschnittsdaten aufgrund fehlender Zeitreihen keinen Rückschluss auf eine Kausalität ermöglichen.
Querschnittsstudien können nicht nur relative und absolute Risiken beschreiben, sondern auch Informationen über die Prävalenz einer Krankheit in einer Bevölkerung liefern.
Vor- und Nachteile
Vorteile
Der Hauptvorteil von Querschnittsstudien liegt in der Nutzung routinemäßig erhobener Daten, was groß angelegte Studien relativ kostengünstig macht. Dies hat klare Vorteile gegenüber anderen Arten epidemiologischer Studien. Forscher können in einer Querschnittsbefragung bestimmte Personengruppen auswählen und den Zusammenhang zwischen einer Aktivität (z. B. Alkoholkonsum) und einer gesundheitlichen Auswirkung (z. B. Leberzirrhose) untersuchen.
Wenn ein Zusammenhang zwischen Alkoholkonsum und Leberzirrhose besteht, könnte dies die Hypothese unterstützen, dass es einen Zusammenhang zwischen Alkoholkonsum und Leberzirrhose gibt.
Nachteile
Allerdings haben Querschnittsstudien auch erhebliche Nachteile. Routinedaten eignen sich möglicherweise nicht zur Beantwortung spezifischer Fragen, und solche Studien können häufig nicht klar zwischen Kausal- und Wirkungsvariablen unterscheiden. Die Mehrdeutigkeit dieser Beziehung hindert Forscher daran, weitere potenzielle Störfaktoren zu untersuchen, beispielsweise die Auswirkungen des früheren Alkoholkonsums einer Person auf den aktuellen Gesundheitszustand.
Querschnittsstudien stehen aufgrund möglicher Verzerrungen bei der Erinnerung an vergangene Ereignisse auch vor Herausforderungen bei der Datenerfassung.
Probleme mit Daten auf Einzelebene
Wenn Forscher in der modernen Epidemiologie nicht in der Lage sind, die gesamte Zielgruppe zu befragen, greifen sie in der Regel auf zuvor gesammelte Daten zurück. Dies führt zu dem Problem, dass Forscher oft nur aggregierte Daten, aber keine Details auf Einzelebene erhalten können. Dies kann zu ökologischen Irrtümern führen, bei denen es sich um falsche Schlussfolgerungen auf der Grundlage kollektiver Daten handelt. Darüber hinaus kann die Annahme einer Aggregation auf der Grundlage einzelner Daten auch dazu führen, dass ansonsten nicht zusammenhängende Daten irreführend sind.
Zum Beispiel besteht möglicherweise kein Zusammenhang zwischen Kindersterblichkeit und Haushaltseinkommen auf Stadtebene, wohl aber ein starker positiver Zusammenhang auf individueller Ebene.
Querschnittsanalyse in den Wirtschaftswissenschaften
In den Wirtschaftswissenschaften besteht der Vorteil der Querschnittsanalyse darin, dass verschiedene Komplikationen vermieden werden, die mit der Verwendung von Daten zu mehreren Zeitpunkten einhergehen, wie beispielsweise die serielle Korrelation von Residuen. Diese Art der Analyse ermöglicht es Forschern, die Auswirkungen der Bargeldbestände einzelner Personen zu einem bestimmten Zeitpunkt auf ihr Einkommen, ihr Gesamtvermögen und andere demografische Faktoren zu unterscheiden. Allerdings macht es dieser Mangel an Zeitlichkeit auch unmöglich, die Beziehung zwischen Zinssätzen und Finanzierungsbedarf zu verfolgen zwischen.
Querschnittsstudien können die Auswirkung von Zinssätzen auf die Nachfrage nach Mitteln nicht erkennen, da alle Einheiten zu einem bestimmten Zeitpunkt mit demselben Zinssatz konfrontiert sind.
Schlussfolgerung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Querschnittsstudien aufgrund ihrer Bequemlichkeit und geringen Kosten in vielen Bereichen weiterhin ein wichtiges Forschungsinstrument bleiben. Forscher und politische Entscheidungsträger müssen sich jedoch der Grenzen dieser Art von Forschung bewusst sein, insbesondere beim Nachweis kausaler Zusammenhänge. Wie können wir angesichts komplexer sozialer und gesundheitlicher Probleme Studien effektiver gestalten, um die wahren Kausalketten aufzudecken?
