Aktuelle Probleme der neurographischen Forschung

Zusammenfassung

Die Bedeutung der Datenanalyse in der Neurographie ergibt sich daraus, daß die Wirkungen von mehreren Einflußgrößen auf eine abhängige Größe (NLG) für die Erstellung von diagnostisch wichtigen Schätzwerten nur rechnerisch bewältigt werden kann. KEMBLE (1967) war der erste, der auf neurographischem Gebiet den Einfluß mehrerer Größen auf eine abhängige Meßgröße zeigen konnte; er fand unterschiedliche Altersveränderungen der NLG bei Männern und Frauen. LANG und BJÖRQVIST (1971) erkannten erst anhand von Partialkorrelationen den negativen Einfluß der Körpergröße auf die NLG. Die Frage nach einer Datenanalyse im Sinne POPPERS, daß nämlich aus den Projektionen der Daten selbst Erkenntnisse zu erwarten sind, ist auf neurographischem Sektor bisher nicht gestellt worden. Die Beantwortung der Prüfhypothese sollte genügen. Die statistische Datenanalyse ermöglicht Deutung und Überprüfung der Gültigkeit der Versuche. Johannes MÜLLER nahm zur Beweisführung eines physiologischen Versuches bereits vor eineinhalb Jahrhunderten Stellung, wie aus obigem Zitat hervorgeht. Die Möglichkeiten dazu haben sich geändert, die Aufgabe ist jedoch geblieben.