Forschungsmethoden · Analyseübergabe
Ein reproduzierbares Forschungspaket übergeben: README und Wiederholungslauf
Eine Übergabe ist mehr als eine ZIP-Datei: ein prüfbarer Weg von erlaubten Eingaben zu festgelegten Ergebnissen. Versionen, Reihenfolge, Umgebung und Kriterien dokumentieren, getrennt erneut ausführen und Abweichungen festhalten.
Diese Anleitung gilt für öffentliche oder synthetische Forschungsmaterialien mit Nutzungsberechtigung. Sie erklärt Einstieg und Ergebniskontrolle für Mitforschende. Die Einreichungsprüfung untersucht die Konsistenz im Manuskript; hier geht es um die erneute Erzeugung mit denselben Materialien und demselben Code.
Wir verwenden die Definition von The Turing Way: rechnerische Reproduzierbarkeit mit denselben Daten und Analyseschritten. Begriffe unterscheiden sich zwischen Fächern. Neue Daten, Robustheitsprüfungen mit anderen Methoden und Generalisierbarkeit werden durch einen Wiederholungslauf nicht ersetzt.
Ein Mindestverzeichnis mit eindeutigen Aufgaben
Die Namen sind didaktische Vorschläge, weder Pflichtsoftware noch ein RigorMed-Exportformat. An das Projekt anpassen und Beschaffung jeder Eingabe sowie Erzeugung jeder Ausgabe erklären.
| Beispielort | Zu dokumentieren | Prüfung durch Empfangende |
|---|---|---|
| README | Umfang, Rechte, Einstieg, Reihenfolge, erwartete Ausgaben, Abbruchbedingungen und Kontaktrolle | Start und Grenzen ohne mündliche Ergänzung |
| inputs/ und data-dictionary | Quellversion oder Datei-ID, relative Pfade, Einheiten, Codes und Fehlwertkonventionen; legaler Bezug bei Weitergabeverbot | Verfügbare Eingaben entsprechen der Analyseversion |
| scripts/ und analysis-plan | Reihenfolge von Bereinigung, Analyse, Tabellen/Grafiken; Parameter und Auswahlregeln | Erzeugungsschritt je Kernergebnis statt kopierter Zahlen |
| environment | Tatsächliche Betriebssystem-, Sprach- und Paketversionen, Installation; ggf. Seeds, Threads und Hardwaregrenzen | Ausführung in erklärter Umgebung statt nur „aktuellste Version“ |
| expected/ und output-map | Erwartete Dateien, Tabellen-/Grafikzuordnung, Vergleichsfelder und vorab definierte Toleranzen | Inhaltsübereinstimmung statt Existenz oder ähnlicher Rundung |
| rerun-record | Tatsächliches Datum, Umgebung, Schritte, Endstatus, Unterschiede und offene Arbeiten | Nicht ausgeführt, fehlgeschlagen, teilweise bestanden und geprüfter Umfang bleiben getrennt |
Geheimnisse, Zugriffstoken, persönliche absolute Pfade und nicht freigabefähige Zeilendaten entfernen. Codelizenz, Datennutzungsbedingungen und Zugriffsbeschränkungen getrennt nennen. Herunterladbar bedeutet nicht weiterverteilbar.
Inventarisieren und ohne alte Ergebnisse erneut ausführen
Zielergebnisse festlegen
Manuskript- oder Analyseversion, Haupttabellen/Grafiken und Plan benennen. Explorative Ausgaben nicht mit formalen Ergebnissen vermischen. Fehlendes Material oder unklare Rechte als Lücke belassen, keine Rohdaten aus dem Artikel zurückrechnen.
Eingaben, Schritte und Ausgaben verbinden
Je Tabelle/Grafik Eingabeort, erzeugende Skripte, Parameter und Ausgabeweg festhalten. Relative Pfade und Abhängigkeiten nennen. Manuelle Entscheidungen mit Regeln und echten Aufzeichnungen dokumentieren, nicht automatisch nennen.
Ausführbare Umgebung und Einstieg beschreiben
Das README enthält vom Autor tatsächlich getestete Installations- und Ausführungsbefehle, Arbeitsverzeichnis und Reihenfolge. Hier wird kein universeller Befehl erfunden. Ein Seed garantiert keine bitweise Gleichheit über Software, Threads oder Hardware hinweg.
In neuem Verzeichnis ausführen
Originale und formale Ausgaben erhalten, neue Ergebnisse separat speichern. Dateien aus expected/ nicht als neue Berechnung kopieren. Online-Eingaben brauchen feste Versionen und legale Bezugswege statt veränderlicher privater Links.
Nach vorherigen Kriterien vergleichen
Zuerst Stichprobengröße, Nenner, Variablen, Modelle und Effekteinheiten, danach Schätzwerte, Intervalle und Tabellen-/Grafikdaten prüfen. Nichtwissenschaftliche Unterschiede wie Datumsangaben trennen. Toleranzen nicht nach Sichtung der Abweichungen erweitern.
Fehler vor der Übergabe festhalten
Ausführung und Unterschiede dokumentieren. Fehlende Eingaben, Abhängigkeitsfehler oder ungleiche Kernergebnisse stoppen betroffene Schlussfolgerungen: keine Nullen ergänzen oder Ausgaben passend editieren. Dateien ohne Lauf sind ausstehend; ein Erfolg ist keine Umgebungs- oder Qualitätszertifizierung.
Synthetisches Lehrbeispiel: genauer als „CSV erzeugt“
Die selbst verfasste Lehreingabe hat eine Spalte x mit 5 Zeilen: 1, 2, 3, 4 und leer. Nur für diese Rechenübung ist der Mittelwert nichtfehlender Werte ohne Imputation vorgegeben: gesamt 5, gültig 4, fehlend 1, Mittel 2.5. Keine Patientendaten, Studienergebnisse, Statistikempfehlung oder Produktausführung.
Die Zuordnung kann n_total/n_valid/n_missing/mean_x in summary.csv mit README-Prüfungen verbinden. Tatsächliche Befehle, Umgebung und Vergleich stehen im Laufprotokoll. Eine Datei mit 2.5 beweist keine ausgeführte Berechnung.
Bei Mittel 2.0 zuerst prüfen, ob leer durch 0 ersetzt wurde; bei 5 gültigen Werten Parser und Vorverarbeitung untersuchen. Nicht zuerst den Erwartungswert ändern. Regeln und Nenner müssen sichtbar sein, nicht nur eine ähnliche Tabelle.
KI Lücken ordnen lassen, nicht Erfolg bescheinigen
Vorgeschlagene Unterlagen: berechtigtes Dateiverzeichnis, öffentliches oder synthetisches Wörterbuch, vorhandenes README, bestätigte Laufanleitung und bereinigte Ausführungszusammenfassung. Keine Patientenzeilen, Zugangsdaten oder unzulässig geteilten Volltexte nur zur Listenordnung hochladen.
Anpassbarer Auftrag: Nur aus gelieferten Materialien Übergabetabelle und README zu Zielergebnis—Eingabeversion/Ort—Schritten/Parametern—Ausgabe—Prüffeldern—Lücken entwerfen. Fehlende Befehle, Versionen oder Laufbelege als ungeklärt markieren; keine Umgebung, Ergebnisse oder Erfolgsprotokolle erfinden.
Mögliche Lieferziele sind Übergabeplan, README-Entwurf und offene Fragen. Das sind Vorschläge, keine aktuelle Ausführung oder Kundenerfolge. Konkrete Codeausführung braucht gesonderte Material-, Fähigkeits-, Rechteprüfung und vorherige Bestätigung.
Fünf Fragen bei der Übergabe
Fünf Fragen bei der Übergabe
- Sind dieselben Eingaben legal beschaffbar und Wörterbuch sowie Parameter klar?
- Hat jede Kernausgabe einen Erzeugungsschritt statt einer manuellen Datei auf dem Autorenrechner?
- Wurden Umgebung, Befehle und Reihenfolge tatsächlich geprüft und ungeprüfte Teile gekennzeichnet?
- Wurden Inhalt, Nenner, Einheiten und vorherige Toleranzen geprüft, nicht nur Exitcode 0 oder Existenz?
- Sind Fehler, Nichtausführung, manuelle Schritte und nichtöffentliche Teile ehrlich festgehalten?
Ein klarer Reproduktionsweg beweist weder geeignetes Design, Bias-Kontrolle, Datenerlaubnis noch Kausalität. PLOS-Regeln gelten für dieses Publikationssystem, nicht automatisch für jede Zeitschrift. Beschränkungen und legalen Zugriff gemäß passender Richtlinie erklären, sensible Daten nicht veröffentlichen.
Geprüfte Quellen
Die offiziellen Quellen wurden am 2026-10-21 geprüft; Bedingungen und Daten werden vor Veröffentlichung erneut geprüft.
- The Turing Way: Definitionen der Reproduzierbarkeit
Gleiche Daten und Schritte im Unterschied zu Prüfung mit neuen Daten; Begriffe variieren.
- PLOS: Materialien, Software und Code teilen
Code, Laufdokumentation, Abhängigkeiten, Testmaterial und Freigabegrenzen im Richtlinienumfang.
Reproduzierbarkeit und Forschungsübergabe
Vorhandene Materialien prüfbar übergeben
Im RigorMed-Arbeitsbereich Rechte, Dateien und Übergabefrage beschreiben und den obigen Auftrag anpassen. Unterstützten Umfang und echte Lieferungen zuerst bestätigen, dann Quellen, Laufbelege und Unterschiede selbst prüfen. Eine geordnete Liste ist kein abgeschlossener Wiederholungslauf.