Felix Schönbrodt

PD Dr. Dipl.-Psych.

January 2012

Bullshit-Bingo: Wie “Testosteron” Manager beeinflusst

.. oder: die Dekonstruktion einer “wissenschaftlichen” Studie und der dazugeh√∂rigen Pressemeldung

Folgendes war am 1.12.2011 im Handelsblatt zu lesen:

Au√üerdem wird die Autorin Kai Li folgenderma√üen zitiert: ‚ÄěJunge m√§nnliche CEOs mit viel Testosteron im Blut scheinen einfach kampfeslustiger zu sein.‚Äú

Was verbirgt sich hinter dieser knackigen Headline? Man k√∂nnte denken: “Fantastisch! Da haben diese findigen Forscher doch tats√§chlich bei CEOs Testosteron gemessen! Ich habe zwar keine Ahnung wie die es geschafft haben von mehreren tausend Managern Speichelproben zu nehmen, aber ich bin beeindruckt.”

Ein kurzer Blick in die Originalpublikation verr√§t allerdings schnell einiges √ľber die tats√§chliche Qualit√§t der Studie:

Therefore, we proxy testosterone by male CEO age.

Aha. Statt Testosteron zu messen, haben sie also das Alter der Manager gemessen, als “Proxy” f√ľr Testosteron. Als Argument ziehen sie heran, dass das Testosteronlevel im Durchschnitt mit dem Alter abnimmt. Um die Studie in einem Satz zusammenzufassen: Levi, Li, und Zhang haben herausgefunden, dass j√ľngere CEOs (< 50 Jahre) mit einer gr√∂√üeren Wahrscheinlichkeit ein Angebot bei M&As zur√ľckziehen (was als aggressives Verhalten interpretiert wird).

Alter als Proxy f√ľr Testosteron?

Es zeigt sich also eine negative Korrelation zwischen Alter und Testosteron-Level von ca. r = -.33. Allerdings ist f√ľr differentielle Fragestellungen dieser allgemeine Trend relativ uninteressant – viel wichtiger ist die interindividuelle Streuung innerhalb einer Altersgruppe. Auch hier lohnt sich ein Blick in die Originalpublikation (Harman et al., 2001). Diese Grafik wurde im Testosteron-Artikel abgebildet – ein klarer Alterstrend:

Copyright © 2001 The Endocrine Society.  Used with permission.

Ein Blick in die dazugehörigen Scatterplots (S. 725) offenbart jedoch eine enorme Streuung innerhalb jeder Altersgruppe:

Copyright © 2001 The Endocrine Society.  Used with permission.

Copyright © 2001 The Endocrine Society.  Used with permission.

Hier kann man sehr klar erkennen, dass es relativ wahrscheinlich ist, dass ein konkreter √§lterer CEO (> 50 Jahre) einen h√∂heren Testosteronspiegel hat als ein j√ľngerer CEO – insbesondere wenn man sich die Grafiken im Altersbereich der untersuchten Manager (46 – 64 Jahre) anschaut. Eine kleine Simulationsstudie zeigt, dass bei der vorgefundenen Korrelation (und der gegebenen Varianzeinschr√§nkung dass nur CEOs im Alter von 46 bis 64 in der Stichprobe waren) die Wahrscheinlichkeit ca. 39% betr√§gt, dass ein CEO > 50 Jahre einen h√∂heren T-Wert hat als ein CEO < 50 Jahre (50% w√§re reines Zufallsniveau). Daran sieht man, dass trotz des linearen Trends die interindividuellen Schwankungen betr√§chtlich sind, und das Alter somit ein schlechter Proxy f√ľr differentielle Fragestellungen ist.

Wie gro√ü ist der Effekt des Alters (nicht des Testosterons ‚Ķ) darauf, dass ein Angebot zur√ľckgezogen wird?

Laut Korrelationstabelle ist die bivariate Korrelation zwischen Pr√§diktor und Kriterium r = .10 bzw. .12. Das ist nach Cohen (1992) ein “trivialer Effekt”. Fragt man sich wie viel Varianz im Bieterverhalten durch Alter aufgekl√§rt wird, muss man diese Korrelationen quadrieren. Ergebnis: Das Alter kann max. 1.4% im Bieterverhalten aufkl√§ren. Wenn in den multiplen Regressionen (ab Tabelle 3) noch f√ľr andere Variablen kontrolliert wird (z.B. Gr√∂√üe der Firmen), sinkt die Effektst√§rke des Alters auf r = .04 und der Aufkl√§rungswert auf 1.6 Promille!

Wow. Das ist ja mal eine Schlagzeile wert…

“Triangulierung” der eigentlichen Korrelation?

Hier wird scheinbar der Versuch gemacht, eine gew√ľnschte Korrelation X (Testosteron) <–> Y (Aggressives Verhalten) durch die Kenntnis von zwei anderen Korrelationen zu ergr√ľnden, n√§mlich X <–> M (Alter), und M <–> Y.
Wenn man ein Set an drei Variablen hat und zwei der Korrelationen (Korrelation A: X<–>M und Korrelation B: M<–>Y) bekannt sind, dann gibt es tats√§chlich Einschr√§nkung wie die Variablen X und Y (Korrelation C) noch miteinander korreliert sein k√∂nnen. Wenn die beiden Korrelationen A und B sehr hoch sind, dann muss die Korrelation C auch positiv sein.

Ist das nun ein g√ľltiges Argument, Alter als Proxy f√ľr T zu nehmen? Es kommt auf die H√∂he der Korrelationen an.

Das Werte von Korrelationen dreier Variablen m√ľssen folgende Ungleichung erf√ľllen:
1 + 2*r_xy*r_xz*r_yz  Рr_xy² Рr_xz² Рr_yz² >= 0

Umformuliert l√§sst sich die “range restriction” einer Korrelation bei zwei bekannten Korrelationen mit folgender Formel berechnen (Olkin, 1981):

[UPDATE: hier ist eine graphische Darstellung dieser Relation zu finden]

Bei den gegebenen Werten von r = .33 zwischen Alter und T, sowie ca. r = .10 f√ľr Alter und aggressives Vh. l√§sst sich nun der m√∂gliche Spielraum der eigentlich interessanten (nicht gemessen Korrelation) zwischen T und aggressiven Verhalten angeben. Die Korrelation kann zwischen -.91 und + .97 liegen!
Daraus folgt ganz klar, dass aus den berichteten Daten nichts √ľber den Zusammenhang von Testosteron und Managerverhalten folgt!

Alternativerklärungen

Nun ist es durchaus nicht un√ľblich, sich durch “proxies” an latente (oder schwer messbare) Variablen heranzutasten. Allerdings sollte man sich immer bewusst sein, dass man nicht den eigentlichen Einflussfaktor misst, und das mit ensprechender Bescheidenheit kommunizieren. Gerade in diesem Punkt jedoch zeigen die Autoren eine bemerkenswerte Naivit√§t (oder auch eine bemerkenswerte Unverfrorenheit). Abgesehen von wenigen Abs√§tzen zum Thema “Alter statt Hormon” argumentieren sie best√§ndig, als ob sie tats√§chlich den Einfluss von Hormonen gemessen h√§tten:
“Hormones and Completion of Mergers and Acquisitions (p. 1) . […]. The Hormone Effect in M&As (p. 12) […]¬† This is a very striking finding as it strongly supports an association between testosterone, as proxied by male CEO age, and M&As. (p. 12)”, etc.

Nun l√§sst die Datenlage ja durchaus einige Alternativerkl√§rungen zu. So k√∂nnte man sich √ľberlegen, welche anderen Variablen denn noch so mit dem Alter korrelieren (au√üer Testosteron). Ich habe mal ca. 10 Sekunden √ľber diese Frage nachgedacht und bin zu folgenden (mehr oder weniger plausiblen) Alternativerkl√§rungen gekommen:
‚Äʬ†¬† ¬†√Ąltere Manager geh√∂ren einer anderen Kohorte als die j√ľngeren Manager an. Es gibt Werteunterschiede zwischen beiden Generationen (√§ltere Manager legen Wert auf faire Verhandlungen, w√§hrend j√ľngere durch eine neoliberale Wertehaltung aggressiver an die Sache rangehen)
‚Äʬ†¬† ¬†Beide Generationen von Managern haben unterschiedliche Ausbildungen durchlaufen und haben dadurch andere Verhandlungsstrategien.
‚Äʬ†¬† ¬†Fluide Intelligenz nimmt mit den Alter ab. Dadurch haben √§ltere Manager einen Nachteil in den Verhandlungen.
‚Äʬ†¬† ¬†Kristalline Intelligenz nimmt mit den Alter zu. Dadurch haben √§ltere Manager einen Vorteil in den Verhandlungen.
‚Äʬ†¬† ¬†Vermutlich haben die √§lteren Manager auch eine l√§ngere Zeit in einer Ehe verbracht (“Therefore, we proxy ‘years in marriage’ by male CEO age.”). Dies hat sie verweichlicht und macht sie so zu schwachen Verhandlern. √úbrigens: in meinen eigenen Studien betr√§gt die Korrelation zwischen Alter und “Beziehungsdauer in der aktuellen Beziehung” um die .70 – also ein viel st√§rkerer Zusammenhang als Alter und T.
‚Äʬ†¬† ¬†Muskelkraft nimmt mit dem Alter ab (“Therefore, we proxy ‘trizeps strenght’ by male CEO age.”). Nach der Embodiment-Theorie haben muskul√§r schwache Verhandler auch eine psychologisch schwache Verhandlungsposition.
‚Äʬ†¬† ¬†Die Menge an Haupthaar nimmt mit dem Alter ab. Sch√ľtteres Haar weckt beim Gegen√ľber die Assoziation von Alter, Schw√§che und Gebrechlichkeit (s. Brosch√ľre Procter & Gamble, 2009), was die j√ľngeren Verhandler zu einem aggressiveren Vorgehen verleitet.

Alle diese Erkl√§rungen passen vermutlich genauso gut zu den vorhandenen Daten wie die in dem Artikel dargestellte Story. Es w√§re sicherlich ein gro√üer Spa√ü, den Artikel umzuschreiben (auf Basis exakt der selben Daten!), z.B.: “Deal or no deal: Baldiness and the mergers and acquisitions game”.

Testosteron und Verhalten (Jetzt neu – diesmal mit ‘echtem’ Testosteron!!)

Es gibt tatsächlich Zusammenhänge zwischen Testosteron, Aggressivität, und Wettbewerb. So wurde in einer klassischen Studie z.B. gezeigt dass der Testosteronspiegel nach einem gewonnen Tennismatch ansteigt (Booth, Shelley, Mazur, & Kittok, 1989). Allerdings ist der Effekt von Testosteron auf Maße von Aggression und Dominanz alles andere als klar und deutlich: in einer Zusammenfassung von 13 Studien (Archer, 2006) zeigt sich gerade mal eine durchschnittliche gewichtete Korrelation von r = .124 zwischen Testosteronlevel und Dominanzmaßen, was nach Cohen (1992) gerade noch einem kleinen Effekt entspricht (an der Grenze zur Trivialität). Der Zusammenhang zu Aggression wurde in einer Meta-Analyse von 45 Studien mit r = .14 beziffert.
Und ja: alle diese Studien haben tatsächlich Testosteron gemessen!

Möglicherweise haben Levi und Kollegen also sogar recht mit ihrer Hormon-Hypothese. So wie sie es gemacht haben lässt sich das jedoch sicherlich nicht untersuchen!

Der vor Testosteron strotzende Wirtschaftskrieger

Das aktuelle M√§rchen mit dem Label “Testosteron” wird nat√ľrlich von der Presse bereitwillig aufgenommen. M√∂glicherweise liegt es daran, dass sich Manager gerne selbst als testosterongeschw√§ngerte Krieger im t√§glichen Kampf der Konzerne sehen, und sich in ihren Kleine-Jungen-Fantasien als “wei√üe Ritter” auf ihr Pferd schwingen, um heroisch in einer “Abwehrschlacht” eine feindliche √úbernahme abwenden k√∂nnen.

Fazit: Das Alter kann gerade einmal zwischen 1 Prozent und 1 Promille des Bieterverhaltens in M&As aufkl√§ren. Testosteron hat vermutlich nichts mit den vorgelegten Daten zu tun (zumindest kann man keinerlei Aussage √ľber Testosteron treffen). Diese Studie hat definitiv nicht das Pr√§dikat “wissenschaftlich” verdient, und ich frage mich wie so etwas ernsthaft in einer wissenschaftlichen Zeitschrift publiziert werden kann.

Zum Handelsblatt-Artikel ist lobend anzumerken, dass der Autor erwähnt hat dass nicht Testosteron, sondern Alter gemessen wurde. da sich ein Wissenschaftsredakteur jedoch auf die Validität von Ergebnissen in einem peer-reviewed journal verlassen könne sollte ist die Kritik ganz klar beim Originalartikel anzusetzen.

Nach allen sinnvollen Ma√üst√§ben sind die Aussagen “This is a very striking finding as it strongly supports an association between testosterone, as proxied by male CEO age, and M&As. (Levi et al., 2011), als auch “Drei Forscher zeigen jetzt: Der Botenstoff entscheidet auch in der Unternehmerwelt √ľber Erfolg oder Missverfolg.” (Handelsblatt, 2011) schlicht und einfach falsch.

Literatur

Hier findet sich die Originalpublikation, wohl erschienen in dem Magazin Management Science (oder vielleicht besser: Management “Science”): Levi, M., Li, K., & Zhang, F. (2010). Deal or no deal: Hormones and the mergers and acquisitions game. Management Science.

Und hier noch etwas Erg√§nzungslekt√ľre:

Als √úberblick und Einstieg in das Thema sei w√§rmstens der √úberblicksartikel von John Archer empfohlen. Er beschreibt auch den genauen Mechanismus (die “challenge hypothesis”), wie sich Testosteron vermutlich auf Verhalten auswirkt – jenseits von “m√§nnliche CEOs mit viel Testosteron im Blut scheinen einfach kampfeslustiger zu sein.‚Äú

Archer, J. (2006). Testosterone and human aggression: An evaluation of the challenge hypothesis. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 30, 319-345.

Das ist die Studie, die den Alterstrend vom T-Level zeigt:

Harman, S. M., Metter, E. J., Tobin, J. D., Pearson, J., & Blackman, M. R. (2001). Longitudinal effects of aging on serum total and free testosterone levels in healthy men. Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism, 86, 724 -731. doi:10.1210/jc.86.2.724

Und hier noch zwei Studien zur Ergänzung:

Booth, A., Shelley, G., Mazur, A., G., T., & Kittok, R. (1989). Testosterone, and winning and losing in human competition. Hormones and Behavior, 23, 556‚Äď571.

Schultheiss, O. C., & Rohde, W. (2002). Implicit power motivation predicts men’s testosterone changes and implicit learning in a contest situation. Hormones and Behavior, 41, 195-202.

Die Berechnung der Abhängigkeiten von 3 Korrelationen findet sich hier:
Leung, C.-K., & Lam, K. (1975). A note on the geometric representation of the correlation coefficients. The American Statistician, 29, 128-130. doi:10.2307/2683440

Olkin, I. (1981). Range restrictions for product-moment correlation matrices. Psychometrika, 46, 469-472. doi:10.1007/BF02293804

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