Am letzten Tag habe ich mir nur den Don angehört. Donald Bruce Rubin, Statistiker aus Harvard sprach über das allen Wirtschafts-, Sozial- und Marktforschern bekannte Problem, dass sich für sie meistens Experimente nur eingeschränkt anbieten. Dabei sind sorgfältig geplante randomisierte Experimente, so Don Rubin, der Goldstandard. Im Prinzip war der etwas mehr als einstündige Vortrag eine interessant vorgetragene Werbung für das von ihm mitentwickelte Propensity Score Matching (PSM).
Das ist nichts anderes als der Versuch, die Idee des Zufallsexperiments zu übertragen. Man bildet zwei Personengruppen, die sich wie beim Experiment in nur einem Punkt unterscheiden, nämlich dem, dessen Wirkung man gerne messen möchte. Beispielsweise die Frage, ob Zigarrenrauchen gefährlicher ist als Zigarettenrauchen. Ja, wenn man sich die Krebshäufigkeit ansieht. Allerdings sind Zigarren- und Zigarettenraucher nicht zufällig auf alle Alters- und Personengruppen verteilt. Vor allem die Altersstruktur unterscheidet sich deutlich. „Man sieht selten Jugendliche an der Straßenecke stehen und sich ihr Pfeifchen stopfen“, so Don Rubin. „Und wenn, rauchen sie meistens keinen Tabak.“
Vergleicht man gleiche Altersgruppen, ist das Ergebnis eindeutig. Zigarettenraucher sterben dann tendenziell sogar häufiger an Krebs. Allerdings ist es auch nicht ganz einfach, statistische Zwillinge zu finden. Außerdem hat auch PSM ähnliche Probleme wie die Regressionsanalyse. Hier wie dort müssen Annahmen getroffen werden, welche Faktoren auf das Ergebnis wirken und hier wie dort kann ich nicht alles messen. Eine Analyse des IAB hat vor kurzem die Ergebnisse einer Studie auf Basis einer Regressionsanalyse mit denen auf Basis des PSM verglichen. Das Ergebnis war: Bei beiden kamen ähnliche Ergebnisse raus. Das mag zwar für Don Rubin schade sein, für jeden Forscher ist das natürlich höchst erfreulich. Es spricht schließlich für die Validität des Ergebnisses.
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