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Eine Varianzanalyse, eine ordinale logistische Regression oder eine quantitative Netzwerkanalyse? Wer bei ihrer BA- oder MA-Arbeit mit quantitativen Daten arbeitet, muss sich irgendwann für eine Methode entscheiden. Man testet die Reliabilität der Indikatoren, schliesst ein paar geschickt ausgewählte Kontrollvariablen ins Modell ein, drückt in SPSS aufs kleine Dreieck – und freut sich auf die ersten Resultate.

Und dann: keine signifikanten Koeffizienten, ein R², das kleiner ist als ein Stundenlohn in der Gastro-Branche. Keine Spur des postulierten (erhofften?) Zusammenhangs zwischen Medienkonsum und Essgewohnheiten; der Zahl der Arbeitsunfälle in Fabriken und der Häufung neoliberaler Rhetorik in Unternehmensdokumenten; der Anzahl Schuhläden in einer Stadt und der Prävalenz von Depression unter Frauen. Kein Zusammenhang. Jede Hypothese muss abgelehnt werden.

Was tun? Doch eine Karriere im Gastro? Nicht doch. Weitermachen. Klar hätte frau gern weltbewegende Resultate in der Diplomarbeit. Oder zumindest signifikante Effekte. Und was für Studis gilt, gilt umso mehr in der Welt der 'richtigen' Wissenschaft. Doch hier wie dort gilt auch: Forschung, bei der sich alle Hypothesen als unhaltbar erweisen, ist auch wertvoll.

Das haben sich seit nicht allzu langer Zeit auch ein paar Journals auf die Fahnen geschrieben. Das « Journal of negative results in biomedicine » z.B. hat sich darauf spezialisiert Forschung zu publizieren, bei der es nicht gelingt, den erwarteten Zusammenhang nachzuweisen. Auch in den Sozialwissenschaften gibts ein solches Projekt. Das «Journal of spurious correlations ». Enttäuschenderweise ist auf der Webseite des Journals, trotz vierjährigen Bestehens, kein einziger Artikel zu finden.

Darum sollte frau auch die Forschungsarbeit fertigstellen, die keinerlei signifikanten Ergebnisse hervorbringt. Den Abschluss kriegt frau trotzdem. Und vielleicht kann die Arbeit dem « Journal of spurious correlations » zur Publikation angeboten werden.