VL 8 - Metaanalyse 1 Flashcards
(43 cards)
Definition: Metaanalyse
= Gruppe von Verfahren zur systematischen quantitativen Zusammenfassung von Untersuchungsergebnissen
Was genau sind Metaanalysen? (4)
= Zusammenfassung von Primärstudien eines Themas zu Metadaten mithilfe statistischer Mittel
- Forschungssynthese
- Interpretative Aggregation zu einer Gesamtaussage
- Untersuchungseinheiten: Studien
Was ist eine Primärstudie/-analyse? (2)
- eigene Datenerhebung & Auswertung
- typischer Fall: empirische Studie
Was ist eine Sekundärstudie/-analyse? (2)
- Neuauswertung vorhandener Datensätze
- notwendig: Beschaffung der Originaldatensätze
Was ist eine Metastudie/-analyse? (4)
- statistische Zusammenfassung der Ergebnisse direkt vergleichbarer Studien zu einem Thema
- enthält statistische Datenanalyse
- Weiterrechnung mit empirischen Ergebnissen
- arbeitet nicht mit Originaldatensätzen, sondern stützt sich ausschließlich auf Ergebnisberichte von Studien (-> ist eine Theorie- oder Literaturarbeit)
Was ist ein narratives Review (literature review)?
Vorstellung, Vergleich & kritische Diskussion der einschlägigen Literatur
(theoretischer Hintergrund in empirischer Arbeit, theoretischer Überblicksartikel)
Was sind 2 Probleme des narrativen Reviews (literature review)?
- begrenzte kognitive Kapazitäten: große Anzahl & Komplexität der Studien, Vergleichsdimensionen, Bewertungsdimensionen, Moderatorvariablen
- Subjektivität & Intransparenz: subjektive Auswahl- & Bewertungskriterien, intransparente Methode
Was ist ein systematisches Review (systematische Übersichtsarbeit)?
kritische Würdigung früherer Forschungsdaten
Was umfasst eine Metaanalyse (meta-analytic review)?
rechnerische Zusammenfassung von statistischen Befunden (d.h. Effektgrößen)
Inwieweit sind Objektivität & Transparenz Vorteile einer Metaanalyse? (5)
- transparente Regeln für SUCHE nach Studien
- festgelegte Kriterien von INKLUSION/ EXKLUSION von Studien
- explizite Angabe & Definition der KRITERIEN & Vergleichsdimensionen
- intersubjektiv nachvollziehbare KODIERUNG von Studien & Moderatorvariablen
- intersubjektiv nachvollziehbare GEWICHTUNG & STATISTISCHE ANALYSE der Studienergebnisse
Was ist ein Problem von Metaanalysen (meta-analytic review)?
durch Kriterien verringert sich Anzahl der aufgenommenen Studien
Wozu sind Metaanalysen gut? (4)
- systematische Zusammenfassung vieler Studien
- liefert eine Art “Mittelwert” bisheriger Studien
- wichtiger Schritt von der Grundlagenforschung zur technologischen Forschung & Anwendung
- bestmögliche Basis für anwendungsbezogene Entscheidungen
Was ist der Gesamteffekt in einer Metaanalyse?
= gewichteter Mittelwert der Effektgrößen der einzelnen Primärstudien, welcher den Gesamteffekt in der Population schätzt
Inwieweit ist der Gesamteffekt in einer Metaanalyse relevant? (3)
- Signifikanztest für den Gesamteffekt
- Effektgrößenschätzung des Gesamteffekts
- häufig werden Wirksamkeit einer Maßnahme oder Auswirkung einer Verhaltensweise untersucht
Was ist das Ziel einer Moderator-/ Subgruppenanalyse?
Identifikation derjenigen Moderatoren, die den Effekt stärker oder schwächer ausfallen lassen
Was sind die 5 Schritte der Metaanalyse?
1. Problemformulierung
2. Literaturrecherche
3. Kodierung
4. Datenanalyse & -interpretation
5. Ergebnispräsentation
Definition: Effektgröße
= statistische Kennzahl für Größe & Richtung des Zusammenhangs zweier Variablen
(Basis: individuelle Primärstudie)
Was sind 5 Beispiele für Effektgrößen?
- Mittelwertdifferenz
- Gruppenunterschied
- absoluter Wert
- Korrelation/ Zusammenhang
- relatives (Krankheits-)Risiko
Was sind homogene Effektgrößen?
alle Effekte sind in etwa gleich groß & gleichgerichtet
Was sind heterogene Effektgrößen?
einige Effekte fallen größer aus & gehen evtl. in unterschiedliche Richtungen
Was guckt man sich an wenn heterogene Effektgrößen vorliegen?
- Heterogenität wg. Moderatorvariable(n)?
-> Subgruppen von Studien identifizieren, deren Effekte sich von denen anderer Subgruppen unterscheiden (z.B. Frauen vs. Männer, versch. Therapien bei versch. Störungsbilder)
Was sind 4 typische Abbildungen im Zuge einer Metaanalyse?
- Flowchart (Ablaufdiagramm)
- Forest-Plot
- Bubble-Plot mit kategorialem o. kontinuierlichem Moderator
- Funnel-Plot
Warum zählt man bei Metaanalysen nicht einfach die signifikanten & nicht signifikanten Ergebnisse (Vote Counting)?
Problem: die Signifikanz (p-Wert) ist abhängig von Effektgröße UND Stichprobenumfang
=> ein nicht-signifikantes Ergebnis bedeutet nicht, dass es keinen Effekt gibt (keine ß-Fehlerkontrolle)
Warum aggregiert man stattdessen nicht einfach die p-Werte bei Metaanalysen? (4)
- es interessiert die GRÖßE DES EFFEKTS & nicht die (Nicht-)Existenz eines beliebig großen Effekts
- verschiedene p-Werte für die gleiche Effektgröße
- gleiche p-Werte für verschiedene Effektgrößen
- negativer Zusammenhang von p-Wert & Effektgröße