Meta Analyse – Beantwortung komplexer Forschungsfragen

Ist deine Forschungsfrage so umfangreich, dass diese in einer einzelnen Studie nicht angemessen bearbeitet werden kann? Wurden bereits mehrere Studien zu deinem Forschungsthema durchgeführt?

Dann kann eine Meta-Analyse die Lösung sein, um deine Forschungsfrage zu beantworten.

Die Meta-Analyse ist ein statistisches Verfahren, das die Ergebnisse mehrerer Primärstudien zu einem Forschungsinteresse zusammenfasst und auswertet.

Durch die Berücksichtigung einer größeren Datenmenge können aussagekräftige Ergebnisse erhalten werden. Ziel ist, einzelne Ergebnisse auf ihre Validität hin zu überprüfen.

In diesem 1a-Studi Artikel lernst du die Durchführung einer Meta-Analyse in einer Bachelor- oder Masterarbeit.

Meta-Analyse

Meta-Analysen, auch Meta Analysis genannt, fassen die Ergebnisse mehrerer ähnlicher Primärstudien zusammen. Ziel ist es, ein differenziertes Bild des untersuchten Effekts zu erhalten.

Gründe für eine Meta Analyse

Meta Analyse Definition

Meta-Analysen beziehen sich häufig auf qualitative Daten, die bereits statistisch ausgewertet wurden und nun zu einem Gesamtergebnis, auch „Metaresultat“ zusammengefasst werden.

Dieser Vorgang wird als „pooling“ bezeichnet und bildet den Mittelwert der Daten. Die Ergebnisse der Metanalyse werden aus diesen berechneten Werten abgeleitet.

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Meta Analyse durchführen

• Ausgangsfrage festlegen
• Recherche
• Auswahl geeigneter Studien
• Quantitative Analyse aller Datensätze
• Kritische Überprüfung der Ergebnisse
• Präsentation der Ergebnisse

1. Ausgangsfrage festlegen

Als Erstes wird die Forschungsfrage bestimmt. Aus diese werden die Kriterien für die Studienauswahl abgeleitet, z. B. die untersuchte Zielgröße und die Personengruppe.

2. Recherche

Anschließend führst du eine möglichst umfangreiche Recherche nach passenden Studien durch. Fündig wirst du in

• internationale Datenbanken,
• Quellenangaben in Studien oder
• Kongressbänden.

Fehlerfreie Zitation nach APA

Quellen und das Literaturverzeichnis nach 100 % APA 6 oder 7. 🔎 Recherche bei Lücken + Abgleich!

3. Auswahl geeigneter Studien

Überprüfe nun, ob die gefundenen Studien den zuvor festgelegten Kriterien entsprechen. Wenn nicht, werden diese aussortiert.

4. Quantitative Analyse aller Datensätze

Fasse alle Studienergebnisse quantitativ zusammen, um den untersuchten Effekt möglichst genau zu bestimmen bzw. die Forschungsfrage zu beantworten.

5. Kritische Überprüfung der Ergebnisse

Überprüfe, ob deine Ergebnisse durch den „Publication Bias“ verzerrt werden.

Dieser beschreibt, dass Studien mit vermeintlich besseren Ergebnissen eher veröffentlicht als solche, die keine oder nur geringe Effekte zeigen. Dies kann dazu führen, dass die veröffentlichte Literatur eine selektive Darstellung der verfügbaren Ergebnisse zeigt und damit die Stichprobe deiner Meta-Analyse verzerrt.

Prüfe, wie robust deine Ergebnisse sind, indem du sie auf ihre Empfindlichkeit hin überprüfst.

Du kannst die Veränderung der Ergebnisse überprüfen, wenn du

• verschiedene Szenarien betrachtest oder
• einzelne Studien weglässt.

Die Veränderungen geben dir Hinweise auf die Stabilität deiner Ergebnisse.

6. Präsentation der Ergebnisse

Schließlich präsentierst du deine Ergebnisse, z. B. in Form deiner schriftlichen Abschlussarbeit. Achte darauf, dass dein Vorgehen und deine Ergebnisse transparent dargestellt werden, um Vergleichbarkeit und Überprüfbarkeit zu gewährleisten.

Meta Analyse Beispiele

Meta-Analysen werden in allen Forschungsbereichen eingesetzt, in denen empirische Daten erhoben werden, z. B. in den Sozial- oder Naturwissenschaften. In der Medizin werden Meta-Analysen durchgeführt, um systematische Übersichtsarbeiten zu erstellen, indem die Literatur nach festgelegten Kriterien ausgewertet wird.

So kann zum Beispiel die klinische Wirksamkeit von Therapien im Rahmen einer Meta-Analyse beurteilt werden. Dazu werden mehrere Studien analysiert, die verschiedene Therapieansätze verglichen haben und zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen. Die Meta-Analyse fasst nun alle Ergebnisse zum gleichen Ansatz zusammen und ermittelt dessen Effekt.

Aus den Ergebnissen können klare Schlussfolgerungen für die klinische Praxis gezogen werden.

Im Gegensatz zu anderen Studien kann die Metastudie hier als bevorzugte Methode angesehen werden.

Gründe für eine Meta Analyse

• Berücksichtigt eine größere Datenbasis und Personengruppe berücksichtigt, was ihre statistische Aussagekraft und Verallgemeinerbarkeit erhöht.
• Die aggregierte Schätzung der Effekte erhöht ihre Genauigkeit.
• Im Gegensatz zur Durchführung einer Einzelstudie rasch Ergebnisse geliefert werden können.

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Meta Analyse vs. Systematic Review

Die Begriffe Meta-Analyse und Systematic Review werden oftmals synonym verwendet, obwohl diese sich von ihrer methodischen Vorgehensweise grundlegend unterscheiden:

Die systematische Übersichtsarbeit nimmt eine kritische Betrachtung vorhandener wissenschaftlicher Arbeiten vor. Das Ziel dieser Übersichtsarbeit besteht darin, die relevante Literatur zu sammeln und zu bewerten.

Im Gegensatz dazu konzentriert sich die Meta-Analyse auf eine statistische Zusammenfassung von Primärdaten.

Die Wahl zwischen einer Meta-Analyse und einem systematischen Review wird durch das Forschungsinteresse, aber auch durch das verfügbare Datenmaterial beeinflusst.

Während eine Meta-Analyse eine eng fokussierte Fragestellung verfolgt und homogenes Datenmaterial benötigt, um präzise Ergebnisse zu erzielen, ist ein systematischer Übersichtsbericht flexibler.

Ein systematischer Übersichtsbericht kann eine breitere Fragestellung behandeln und ist in der Lage, auch mit heterogenem Datenmaterial umzugehen.

Beide Methoden im Überblick:

Probleme der Meta Analyse

Die Qualität deiner Forschungsergebnisse wird, wie bereits beschrieben, stark von der Qualität der Primärstudien und ihrer Auswahl beeinflusst. Du kannst die Qualität deiner Daten sicherstellen, indem du einige Probleme berücksichtigst:

Garbage-in-Garbage-out-Problem

Ein Kritikpunkt an Meta-Analysen ist, dass sie Forschungsergebnisse unabhängig von ihrer methodischen Qualität berücksichtigen, was sich auf die Validität der Studie auswirkt.

Um die Qualität von Primärstudien sicherzustellen, kannst du u. a. folgende Punkte überprüfen:

• Wie lautet die Fragestellung der Studie?
• Kann diese durch die Studie beantwortet werden?
• Wurde eine angemessene Methodik angewandt?
• Gibt es systematische Fehler oder andere Einflüsse, die das Ergebnis verzerren?
• Wurden die Qualitätskriterien eingehalten?

Auf der Grundlage dieser Ergebnisse können einzelne Studien mit hoher Qualität stärker gewichtet oder unzureichende Studien ganz ausgeschlossen werden.

Äpfel-Birnen-Problem

Kritisch wird auch angemerkt, dass Meta-Studien Studien mit unterschiedlichen Messmethoden gemeinsam betrachten. Eine einheitliche Verwendung eines Messinstruments zur Erhebung der abhängigen Variable solle vorliegen.

Diesem Problem kann durch eine getrennte Analyse der Studien begegnet werden. Dabei werden die Studien entsprechend ihrer Operationalisierung gruppiert ausgewertet.

Schubladenproblem

Das Schubladenproblem betrifft den „Publication Bias“, d. h. die Verzerrung der Ergebnisse durch Nichtveröffentlichung nicht signifikanter Ergebnisse.

Die Berücksichtigung dieser Verzerrung kann den Effekt in der Meta-Analyse reduzieren. Bei der Literaturrecherche verschaffst du dir einen Überblick über unveröffentlichte Literatur, indem du z. B. nach Hinweisen auf unveröffentlichte Studienergebnisse in veröffentlichten Studien suchst. Diese Ergebnisse kannst du ggf. durch direkten Kontakt mit dem Wissenschaftler erfragen.

Problem der abhängigen Messungen

Eine Verzerrung der Ergebnisse kann auftreten, wenn in der Meta-Analyse Studien mit Teilergebnissen verwendet werden. In diesem Fall kann es sein, dass ein Wissenschaftler eine Forschungsfrage in mehreren Arbeiten untersucht hat und die Teilergebnisse der einzelnen Arbeiten voneinander abhängig sind.

Das Problem besteht darin, dass in der Meta-Analyse jede Teilarbeit wie eine einzelne Arbeit gewichtet wird, was zu einer Verzerrung führt.

Zur Behebung dieses Problems kannst du:

• Nur die zentralste Arbeit berücksichtigen,
• Das Gesamtergebnis aller Teilarbeiten schätzen oder
• Das Gesamtergebnis aus den unverarbeiteten Daten bestimmen.

Du hast noch weitere Fragen zum Thema Methodik in wissenschaftlichen Arbeiten, die du nicht in diesem Artikel beantwortet bekommen hast? Dann recherchiere weiter in der 1a-Studi Akademie.

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