Sportwissenschaftliche Forschung im Spitzen- und Nachwuchsleistungssport ist ein bedeutender Baustein für ein leistungsfähiges, nach Verbesserung strebendes Spitzensportsystem. Wesentliche Protagonistinnen und Protagonisten sind in diesem System die Athletinnen und Athleten, welche zugleich als Probandinnen und Probanden im Rahmen von wissenschaftlichen Studien wertvolle Daten zur Optimierung der sportlichen Leistungsfähigkeit bereitstellen. Im Spitzensport steht besonders die individuelle Entwicklung einer Athletin oder eines Athleten und weniger die absolute Übertragbarkeit von Studienergebnissen im Vordergrund. Gerade dieser Umstand macht es häufig notwendig, sich passender methodischer und statistischer Verfahren und Methoden zu bedienen, die geeignet sind, Veränderungen auf individueller Basis und auf Grundlage kleiner Fallzahlen identifizieren zu können. Unter Leitung von PD Dr. Anne Hecksteden (Universität des Saarlandes) wurde im Rahmen des Ausschreibungsprojekts "Wissenschaftlicher Umgang mit kleinen Stichproben bis hin zu Single-Subject-Designs" eine Expertise erarbeitet (Projektzeitraum: 01.10.2019 bis 31.03.2021). Ziel der Ausschreibung war es, eine geeignete Darstellung sinnvoller Studiendesigns und passender statistischer Analysemethoden, mit besonderem Fokus auf der Problematik kleiner Fallzahlen im Setting der prozessbegleitenden Trainings- und Wettkampfforschung, zusammenzutragen und in Form einer Expertise aufzubereiten. Die erarbeitete und nun vorliegende Expertise soll dabei insbesondere ein hilfreiches Nachschlagewerk für sportwissenschaftlich tätige Personen mit Bezug zur Problematik darstellen und diesen ein grundlegendes Verständnis für die Herausforderungen im Zusammenhang mit kleinen Fallzahlen ermöglichen.Kennzeichnend für den Leistungs- und Spitzensport ist eine hohe Leistungsdichte innerhalb einer kleinen Gruppe von Athleten. Für die Forschung ergibt sich daraus die Herausforderung mit (sehr) wenigen potenziellen Studienteilnehmern (sehr) kleine, aber doch relevante Effekte nachzuweisen. Diese Konstellation führt regelmäßig zu einem Missverhältnis zwischen (eigentlich) benötigter und realisierbarer Fallzahl. Kleine Fallzahlen sind, unabhängig vom Ergebnis der Studie, mit erheblichen Problemen und Limitationen behaftet. Eine Durchführung sollte daher nur in Betracht gezogen werden, wenn benötigte und realisierbare Fallzahlen auch bei Ausschöpfung aller realistischen Instrumente nicht zur Deckung zu bringen sind und gleichzeitig ein dringlicher Forschungsbedarf besteht. Eine suboptimale Fallzahl ist dann zu rechtfertigen, wenn angenommen werden kann, dass die Ergebnisse der Studie dennoch zur Beantwortung der konkreten Forschungsfrage beitragen. Zum "Pflichtprogramm" von Studien mi kleiner Fallzahl gehören die optimale Umsetzung von methodisch-statistischen Standards, eine nachvollziehbare Kalkulation der benötigten und eine Begründung der realisierten Fallzahl sowie die explizite Berücksichtigung der bekannten "Nebenwirkungen" bei der Interpretation der Ergebnisse. Die Fallzahlkalkulation sollte eine praxisbezogene Abschätzung der Grenze relevanter Unterschiede beinhalten. Aufbauend auf diesem "Pflichtprogramm" existieren zahlreiche Optionen für die weitere Optimierung. Zentrale Instrumente sind die Aggregation von Einzelfallstudien ("SingleSubject Designs") und die strukturierte Berücksichtigung von Vorwissen (z. B. als informative Priorverteilung im Rahmen Bayesianischer Analysen). Eine kluge Studienplanung sollte das strategische Ziel des Projekts (generalisierbarer Erkenntnisgewinn oder Entscheidungsfindung innerhalb des untersuchten Settings), die Gründe für das Missverhältnis von benötigter und realisierbarer Fallzahl und vorteilhafte, aufeinander aufbauende Kombinationen einzelner Instrumente berücksichtigen. Die Einbindung eines ausgebildeten Statistikers bei der Ausgestaltung einer solchen "Kür" ist dringlich empfehlenswert. Durch das Zusammentreffen der Flexibilität des Instrumentariums mit der Instabilität von Effekten bei kleinen Fallzahlen sind ein detaillierter Datenaufnahme und -analyseplan und äußerste Transparenz bei der Kommunikation der Ergebnisse von großer Bedeutung; idealerweise in Form einer Registrierung des Studienplans und einer Veröffentlichung von anonymisierten Rohdaten und statistischem Code.
© Copyright 2021 Veröffentlicht von Sportverlag Strauß. Alle Rechte vorbehalten.