Mission
Wir vollziehen die Wende: von einem überholten statistischen Ritual zu einer Wissenschaft, die Evidenz wirklich beurteilt.
Worum es geht
In vielen wissenschaftlichen Disziplinen ist der Signifikanztest bis heute das wichtigste Kriterium zur Bewertung von Forschungsergebnissen. Sein zentrales Ergebnis, der p-Wert, wird allerdings von der Mehrheit der Forschenden in zentralen Punkten systematisch falsch interpretiert (Haller & Krauss, 2002; Schäfer, 2023).
Die Konsequenzen sind weitreichend: Publikationsbias, Reproduzierbarkeitskrise, p-Hacking, falsche Therapie-Entscheidungen und ein in der Literatur bis zu zwölffach erhöhter Falsch-positiv-Anteil (Simmons et al., 2011).
Bessere Alternativen existieren seit Jahrzehnten. Sie sind technisch ausgereift, didaktisch gut beschrieben und in moderner Software niederschwellig verfügbar. Was fehlt, ist die flächendeckende Anwendung.
Was wir tun
Aufklärung & Training
Workshops, Train-the-Trainer und eine Summer School, für Forschende, Lehrende und Anwendende.
📰Strukturelle Reform
Kooperationen mit Verlagen und Redaktionen für Richtlinien jenseits des p-Werts.
📚Öffentlichkeitsarbeit
Fact-Sheets und Aufklärungs-Materialien für Praxis und Gesellschaft.
🌐Netzwerke
Kooperation mit Hochschulen, Kliniken, Krankenkassen, Verlagen und Fachgesellschaften.
Wirkungslogik
Aufklärung & Training
Konkretes Methodenwissen vermitteln wir über Workshops, Train-the-Trainer-Programme und offene Materialien, niederschwellig und während der Förderphase kostenfrei.
Strukturelle Reform
Mit Verlagen, Journals und Fachgesellschaften entwickeln wir Richtlinien für Studienberichte ohne p-Werte, mit transparenter Effekt- und Bayes-Berichterstattung.
Öffentlichkeitsarbeit
Fact-Sheets nach Vorbild der Faktenboxen des Harding-Zentrums, verständlich für Behandelte, Therapierende und Gesundheitsverantwortliche.
Netzwerk & Verstetigung
Eine Online-Plattform und ein Kooperationsnetz halten die Bewegung über das Förderende hinaus aktiv und skalieren auf weitere Disziplinen sowie in den englischsprachigen Raum.
Warum jetzt?
Drei Faktoren machen den Moment richtig:
- Reproduzierbarkeitskrise. Seit den 2000er-Jahren ist die Bereitschaft, methodische Praxis ehrlich zu hinterfragen, so hoch wie nie.
- Software-Reife. JASP, Jamovi, brms und Stan haben bayesianische Analysen massentauglich gemacht.
- Erste Vorreiter. Journals wie Basic and Applied Social Psychology zeigen seit 2015, dass Publizieren ohne p-Werte funktioniert.
Förderung
Das Vorhaben wird von der VolkswagenStiftung im Rahmen der Förderlinie „Pioniervorhaben" gefördert. Träger ist die HMU Health and Medical University Erfurt. Details unter Partner & Förderer.