Wahrscheinlichkeiten sind grober Wissenschaftsunfug

Er führt seit vielen Jahren einen Kampf gegen die Verwendung von Wahrscheinlichkeitswerten (P-Values) in bzw. aus der Statistik. Nun bekommt der "Statistician to the Stars" William M. Briggs von immer mehr Statistikern und Statistischen Gesellschaften Zustimmung, Damit hat er schon gar nicht mehr gerechnet, er meinte bislang, er sei "allein". Der Grund? Immer mehr wird auch völlig unabhängig von ihm erkannt, daß die Logik, die Briggs zu diesen Schlüssen führte, die Wahrscheinlichkeiten als irrationalen, ja gefährlichen Mythos entlarven, einfach unwiderlegbar ist. 

Was ist Briggs Kernaussage? Wahrscheinlichkeitswerte sind wissenschaftlich völlig wertlos. Es geht nie um Wahrscheinlichkeitswerte, weil diese immer so viele Vorannahmen beinhalten, daß sie reiner Willkür entsprechen. Es geht immer um die Zusammenhänge von Ursachen und Wirkungen! Nur so läßt sich wissenschaftlich überhaupt etwas "beweisen".  

Alles andere ist völlig wertlos und produziert, was man eigentlich schon vorweg in sie hineinlegt, sind also Zirkelschlüsse, wo die Annahme dem Beweis vorausgeht, und deshalb der (mathematisch-statistische) Beweis die Annahme natürlich nur bestätigen kann. Deshalb plädoyiert er (mit vielen anderen Statistikern) für eine Verbannung von Wahrscheinlichkeits- und Signifikanzwerten aus der Wissenschaft.

Viel mehr Aufmerksamkeit sollte aber den taciten, stillen Annahmen gewidmet werden, die allen mathematischen Berechnungen zugrunde liegen. Die keineswegs ohne Vorannahmen auskommen, wie oft genug behauptet wird, also keineswegs Wirklichkeit "vorhersagen" können, die nicht längst in ihnen angenommen beziehungsweise postuliert wurde. (Dasselbe sagen unter anderem Henry Poincaré oder Kurt Gödel, der Poincaré durch die Mathematik bewiesen hat: Daß die Mathematik Vorannahmen braucht, weil sie nicht aus sich heraus ihre eigenen Grundlagen beweisen kann.)

Vielmehr produziert die Mathematik (Statistik) genau das, was diesen statistischen Berechnungen als Annahmen zugrunde liegt. Sie können also keine Wirklichkeitsbilder produzieren, die nicht längst in den Berechnungsgrundlagen enthalten und vorgegeben sind.

Vielleicht sollte man um zu begreifen, von welcher Bedeutung das ist, noch erklären, daß die Wahrscheinlichkeitswerte in der Naturwissenschaft seit Jahren und Jahrzehnten eine immer größere Bedeutung erlangt haben. Immer mehr Wissenschaften, immer mehr "Beweise" bezogen sich auf P-Werte, und hatten keine andere Begründung als diese. Auf ihnen bauten dann zahllose weitere "Rückschlüsse" (oder sogar Handlungsempfehlungen, wie bei Klimamodellen) auf. Das ist grober (und im übrigen sehr sehr teurer, in jedem Fall unverantwortbarer) Unfug. Noch dazu, weil sie zu einem Wirklichkeitsmodell verführen, das mit der Wirklichkeit nichts mehr zu tun hat, sondern reine Phantasie (oder Willkür, also vorangehende Absicht) ist.

Diesen Fehlannahmen liegt vor allem eine Fehleinschätzung der Mathematik zugrunde. Von der angenommen wird, sie hätte direkt mit Wirklichkeit zu tun. Nichts ist weniger wahr. Mathematik kann nur "in sich" eine Wahrheit definieren, niemals aber eine Wahrheit, die auch Realität ist. Man kann mit Mathematik die absurdesten Dinge "beweisen", die dann doch keine Wirklichkeit einschließen. Denn die Mathematik sagt nichts über die Zusammenhänge aus, die wirklich bestehen.  Dennoch steigerte sich ihre Rolle ins Unermeßliche.

Es lassen sich auch nicht mit den korrektest ermittelten Wahrscheinlichkeitswerten Aussagen treffen, wie die Wirklichkeit ist. Und nach wissenschaftlichen Kriterien schon gar nicht, wie Dinge zusammenhängen. Das hat unter anderem damit zu tun, daß jede Wahrscheinlichkeit auch die Wahrscheinlichkeit "Null" enthält, aber das Thema ist natürlich viel komplexer. 

Deshalb sind Aussagen wie "Wir wissen nicht, wieviel und warum sich die Temperatur durch CO2 und menschlichen Einfluß wirklich erhöht. Die Wahrscheinlichkeit aber, daß das der Fall ist, liegt bei fünf Prozent. Weil das aber zutrifft, besteht in jedem Fall höchster Handlungsbedarf gegen den CO2-Ausstoß, denn es ist nicht auszuschließen." Völlig wertlos und nicht wissenschaftlich. Sie sind pure Ideologie. Mit Wissenschaftlichkeit hat das nichts zu tun. Auch wenn viele es (wie Newton, übrigens) so machen, daß sie mit viel Rechenarbeit eine Gewißheit der von ihnen theoretisch definierten Realität (Gravitation) vortäuschen, die jedoch völlig wertlos - also keineswegs ein Grad von Gewißheit oder Realitätsaussage - ist.

Hier Briggs in einem originalen Statement:

P-values should not be used. They have no justification under frequentist theory; they are pure acts of will. Arguments justifying p-values are fallacious. P-values are not used to make all decisions about a model, where in some cases judgment overrules p-values. There is no justification for this in frequentist theory. Hypothesis testing cannot identify cause. 

Models based on p-values are almost never verified against reality. P-values are never unique. They cause models to appear more real than reality. They lead to magical or ritualized thinking. They do not allow the proper use of decision making. And when p-values seem to work, they do so because they serve a loose proxies for predictive probabilities, which are proposed as the replacement for p-values.

*220319*