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Forschungsmethodik & Evaluation > VL 9 - Metaanalyse 2 > Flashcards

VL 9 - Metaanalyse 2 Flashcards

(51 cards)

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1
Q

Was sind die Kriterien für die Wahl eines Effektgrößenmaß? (2)

A
  • soll aus den Angaben der meisten Studien ermittelbar sein
  • soll inhaltlich interpretierbar sein (bzw. für alle Forschenden in diesem Gebiet direkt verständlich sein)
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2
Q

Welche Effektgrößen für Mittelwertsunterschiede gibt es? (3)

A
  • Differenz D
  • Cohen’s d
  • Hedges’ g
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3
Q

Welche Effektgrößen für Zusammenhänge gibt es? (2)

A
  • Produkt-Moment-Korrelation r
  • Spearmans Rangkorrelation rs
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4
Q

Wann wird Cohens d als Effektgröße für Mittelwertsunterschiede verwendet?

A

wenn es inhaltlich um den Vergleich der zentralen Tendenz von zwei Bedingungen geht

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5
Q

Wann wird die Produkt-Moment-Korrelation r als Effektgröße für Zusammenhänge verwendet?

A

wenn es um den Zusammenhang von zwei intervallskalierten Variablen geht

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6
Q

Können verschiedene Effektgrößenmaße ineinander überführt werden?

A

Ja, z.B. Cohens d in Cohens f oder r

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7
Q

Wann ist eine unstandardisierte Mittelwertdifferenz (=Vergleich zweier Mittelwerte in Einheiten der Rohdaten) sinnvoll? (3)
Wenn…

A
  • alle Studien dieselbe AV/Skala verwendet
  • die Skala selbst bedeutungsvoll ist (z.B. Alter, Anzahl)
  • die Skala inhaltlich interpretiert werden kann (z.B. bei weit verbreiteten Maßen wie IQ)
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8
Q

Was ist Cohens d mathematisch?

A

standardisierte Mittelwertdifferenz (Vergleich von zwei Mittelwerten in Standardabweichungseinheiten)
-> Verwendung der gepoolten SD

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9
Q

Wann ist die Verwendung von Cohens d sinnvoll?

A

wenn verschiedene AVs/Skalen verglichen werden (z.B. Ratingskala von 0 bis 10 vs. von -3 bis +3)

–> weil es ein standardisiertes Maß ist

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10
Q

Was ist ein Vorteil von Cohens d?

A

Interpretierbarkeit in SD-Einheiten (unabhängig von Skala)

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11
Q

Was ist ein Problem von Cohens d?

A

Tendenz, die wahre Effektgröße in der Population zu überschätzen

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12
Q

Was verwendet man um Cohens d zu korrigieren?

A

Hedges’ g (= Korrekturfaktor J x Cohen’s d)

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13
Q

Definition: Standardfehler (SE)

A

SD der Stichprobenkennwerteverteilung

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14
Q

Definition: Fehlervarianz (V)

A

quadrierter Standardfehler

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15
Q

Worüber liefert die Fehlervarianz (V) Informationen?

A

über die Präzision, mit der die Effektgröße in einer gegebenen Studie geschätzt wurde

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16
Q

Definition: Präzision

A

Kehrwert (Inverse) der Fehlervarianz (=1/v)

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17
Q

Von was ist die Präzision abhängig? (2)

A
  • Stichprobenumfang N
  • Design der Untersuchung
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18
Q

Warum wird die Präzision verwendet?

A

um die Gesamteffektgröße zu berechnen (die einzelnen Effektgrößen zu gewichten)

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19
Q

Wie hängt Präzision mit jeweils einem Effekt mit kleiner Varianz und einem mit großer Varianz zusammen?

A
  • Effekt mit kleiner Varianz -> hohe Präzision -> erhält größeres Gewicht bei Berechnung des Gesamteffekts
  • Effekt mit großer Varianz -> niedrige Präzision -> erhält kleineres Gewicht bei Berechnung des Gesamteffekts
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20
Q

Definition: Konfidenzintervall

A

Intervall, in dem mit 95% Wahrscheinlichkeit die wahre Effektgröße liegt

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21
Q

Wieso hat der Stichprobenumfang N Einfluss auf die Präzision? (3)

Study These Flashcards
A
  • Effektgröße aus großer Stichprobe hat kleinere Varianz
  • kleinere Varianz (SE, CI) bedeutet größere Präzision
  • Effektgröße mit größerer Präzision wird in Metaanalyse stärker gewichtet
22
Q

Wieso hat das Studiendesign Einfluss auf die Präzision? (3)

Study These Flashcards
A
  • Effektgröße aus abhängigen Stichproben mit hoher Korrelation hat kleinere Varianz
  • kleinere Varianz (SE, CI) bedeutet größere Präzision
  • Effektgröße mit größerer Präzision wird in Metaanalyse stärker gewichtet
23
Q

Wie wird Hedges’ g berechnet?

Study These Flashcards
A

g = Cohen’s d * J

  • J= Korrekturfaktor
24
Q

Wozu wird ein Funnel-Plot verwendet?

Study These Flashcards
A

Art des Scatterplots zur Entdeckung von Publikationsbias in Metaanalysen

25
Was ist auf der **x-Achse** des **Funnel-Plots**?
**Maß der Effektgröße** (z.B. Hedges' g, log-odds-ratio)
26
Was ist auf der **y-Achse** des **Funnel-Plots**?
Maß der **Studiengüte** (v.a. Standardfehler, Stichprobenumfang, Präzision)
27
Wie sollte ein Funnel-Plot aussehen der KEINEN Hinweis auf einen Publikationsbias gibt?
Datenpunkte sollten sich wie ein **Trichter/ Dreieck** anordnen
28
Was sollte man statistisch über den **Intercept** bei einem **Funnel-Plot** über einen möglichen Publikationsbias inferieren können?
-Test des Intercepts einer linearen Regression der Effektgröße/Standardfehler auf ihre Präzision -> **Intcercept = 0: kein Hinweis auf Publikationsbias** -> Intercept > 0: Hinweis auf Publikationsbias
29
Was sollte man statistisch über den **Slope** bei einem **Funnel-Plot** über einen möglichen **Publikationsbias** inferieren können?
- Test des Slopes einer linearen Regression der Effektgröße auf ihre Standardfehler -> **Slope = 0: kein Hinweis auf Publikationsbias** -> Slope > 0: Hinweis auf Publikationsbias
30
Was ist das **Effektmodell** der **Metaanalyse**?
= Modell zur **Bestimmung** der **Gewichtungsfaktoren** der **Ergebnisse** der einzelnen **Primärstudien** (zur Bestimmung des Gesamteffekts)
31
Was nimmt ein "**Fixed-effects-Modell**" (Modell fester Effekte) an?
Studien bilden einen **wahren Populationseffekt** (wahre **Effektgröße**) ab
32
Was ist eine **Quelle der Varianz** im "**Fixed-effects-Modell**" (Modell fester Effekte)?
unterschiedliche Effektgrößen NUR wegen **Stichprobenfehler**
33
Was geht **nur** in die **Gewichtung** beim "**Fixed-effects-Modell**" (Modell fester Effekte) ein?
nur der **Stichprobenumfang**
34
Wie wird eine **kleine Stichprobe** in der **Primärstudie** bei einem "**Fixed-effects-Modell**" (Modell fester Effekte) der Metaanalyse gewichtet?
**kleine Stichprobe** in Primärstudie -> **großer Stichprobenfehler** -> **geringe Gewichtung** in Metaanalyse
35
Was nimmt ein "**Random-effects-Modell**" (Modell mit Zufallseffekten) an?
In **jeder Studie** ist der **wahre Populationseffekt unterschiedlich groß**
36
Was sind zwei **Quellen** der **Varianz** im "**Random-effects-Modell**" (Modell zufallsbedingter Effekte)?
unterschiedliche Effektgrößen wegen **unterschiedlichen Studien** UND **Stichprobenfehlern**
37
Wie wird eine kleine Stichprobe in der Primärstudie bei einem "Random-effects-Modell" (Modell zufallsbedingter Effekte) der Metaanalyse gewichtet?
**kleine Stichprobe** in Primärstudie -> **großer Stichprobenfehler** -> **geringe Gewichtung** in Metaanalyse
38
Was wird bei einem "**Random-effects-Modell**" (Modell zufallsbedingter Effekte) der Metaanalyse **höher gewichtet**?
**abweichender Effekt** in der **Primärstudie** -> wichtige Information -> **höhere Gewichtung** in Metaanalyse
39
Was geht in die **Gewichtung** eines "**Random-effects-Modells**" (Modell zufallsbedingter Effekte) der Metaanalyse mit ein?
**Stichprobenumfang** & **Abweichung** einer Primärstudie von anderen Primärstudien
40
Welche 3 **Effektmodelle** der **Metaanalyse** gibt es?
- Fixed-effects-Modell (Modell fester Effekte) - Random-effects-Modell (Modell zufallsbedingter Effekte) - Mixed-effects-Modell (Modell gemischter Effekte)
41
Was ist die **Grundannahme** eines **wahren Effekts** des **festen** Effekts?
es gibt **eine wahre Effektgröße** (θ=theta), die allen Studien zugrunde liegt --> wahre Effekt ist also **KONSTANT** über Studien hinweg
42
Was ist die **Grundannahme** eines **Fehlers** des **festen Effekts**? (2)
- **Fehler** (ε = epsilon) **VARIIEREN** zwischen den Studien & sind **normalverteilt** - bei unendlich großen Stichproben sollte der in der Studie beobachtete Effekt gleich dem wahren Effekt sein, aber wir haben **kleinere Stichproben**, d.h. es gibt **Abweichungen**!
43
Was ist die **mittlere Effektgröße** (**Gesamteffekt**)?
= **gewichtetes Mittel** der **einzelnen Effektgrößen**
44
Was ist die **Grundannahme** eines **wahren Effekts** der **Zufallseffekte**? (2)
- **jede Studie** hat ihre **eigene wahre Effektgröße θ** (theta), die aus einer Verteilung der wahren Effektgrößen mit Mittelwert μ ("mü") stammt - die **Größe des wahren Effekts unterscheidet sich zwischen Studien** (hängt z.B. von Eigenschaften der Studie oder der Stichprobe ab)
45
Was ist ein "wahrer Effekt" allgemein?
= unbekannte Effektgröße in der Population
46
Was ist ein "**Stichprobenfehler**" allgemein?
**= Abweichung** der **beobachteten Effektgröße** von der **wahren Effektgröße**
47
Was ist die **Grundannahme** eines **Fehlers** der **Zufallseffekte**? (2)
- Fehler (ε=epsilon) **variieren** zwischen Studien - bei unendlich großen Stichproben sollte der in einer Studie beobachtete Effekt gleich dem wahren Effekt sein, aber wir haben **kleinere Stichproben**, d.h. es gibt **Abweichungen**
48
Woraus ergibt sich der **beobachtete Effekt Yi** (**Zufallseffekte**)?
= **Gesamtmittelwert** μ + **Abweichung** **des wahren Effekts vom Gesamtmittelwert** der Verteilung (ζi=zeta) + **Abweichung des beobachteten Effekts vom wahren Effekt** der Studie (εi=epsilon)
49
Welche **Varianzen** eines **Stichprobenfehlers** unterscheidet man (**Zufallseffekte**: Fehler)?
- Varianz **zwischen** den **Studien** (T² = tau) - Varianz **innerhalb** der **Studien** (V yi)
50
Für was ist **T² (Varianz der beobachteten Effekte)** ein **Schätzer**?
für **wahre Populationsvarianz** der **Effekte** (klein T²; "tau")
51
Was gilt generell bzgl. einer präziseren Effektgröße bei der Berechnung der mittleren Effektgröße (**Gesamteffekt**)?
Je **präziser** eine **Effektgröße** **geschätzt** wurde, desto **größer** ihr **Gewicht**

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