Visualizing vastness: Graphical methods for multiverse analysis

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Wie lassen sich Forschungsergebnisse visualisieren, wenn diese auf Hunderten, Tausenden oder Hunderttausenden Modellen beruhen?

In ihrem in PLOS One erschienenen Artikel diskutieren Daniel Krähmer (LMU München) und Cristobal Young (Cornell University) die Visualisierung von „Multiverse Analysen“ – Analysen, die nicht nur einige wenige, sondern sämtliche plausiblen Modellspezifikationen berücksichtigen. Obwohl Multiverse Analysen in den letzten Jahren disziplinübergreifend an Bedeutung gewonnen haben, ließen sich ihre Ergebnisse bisher nur unzureichend visualisieren.

Dieser Artikel löst dieses Problem: Mithilfe von „Multiverse Plots“, die der Artikel einführt, lassen sich beliebig viele Modellspezifikationen übersichtlich darstellen, ohne dabei wichtige Informationen zu verlieren.

Im Vergleich zu bestehenden Methoden veranschaulichen Multiverse Plots zuverlässig, welche empirischen Schlussfolgerungen ein Datensatz zulässt und welche Forschungsentscheidungen Ergebnisse beeinflussen. Indem sie Software (Stata und R) zur Erstellung von Multiverse Plots bereitstellen, tragen die Autoren zur Weiterentwicklung von Multiverse Analysen und zur Transparenz quantitativ-empirischer Forschung bei.

Krähmer, D., & Young, C. (2026). Visualizing vastness: Graphical methods for multiverse analysis. PLOS One, 21(2), e0339452. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0339452