Hast du dich schon immer oder erst vor ein paar Sekunden gefragt, was zum Henker eigentlich eine Metaanalyse ist?

In diesem Video bekommst du die Antwort.

Damit das Ganze ein wenig einfacher zu verdauen ist, habe ich den Artikel für dich in 3 Teile strukturiert. Zunächst klären wir die 1) Charakteristika und Ziele einer Metaanalyse. Danach gebe ich dir ein 2) Beispiel einer Metaanalyse, anhand dessen ich das Gelernte aus Schritt 1 veranschauliche. Und drittens machen wir etwas total Verrücktes: Wir betrachten die Metaanalyse aus einer 3) Meta-Perspektive und warum sie so wichtig für Forschung und sogar für die Gesellschaft sein kann.

Und wenn du tatsächlich selbst so wagemutig bist und selbst planst, eine Metaanalyse durchzuführen, dann bekommst du am Ende des Artikels 5 Schritte und eine Leseempfehlung von mir, die dafür unverzichtbar sind.

1) Charakteristika und Ziele einer Metaanalyse einfach erklärt

Die Metaanalyse kannst du dir als eine Spezialform von Survey-Forschung vorstellen. Wohingegen bei klassischen Umfragen Menschen befragt werden, nimmt sich die Metaanalyse existierende Forschungsarbeiten vor und fasst deren statistische Ergebnisse zusammen.

Die Stichprobe bildet dann eine Sammlung der relevanten Studien, die vom Forschenden gelesen und ausgewertet werden müssen. Anders als beispielsweise bei einem systematischen Literature Review (SLR), gilt das Augenmerk hier hauptsächlich den quantitativen Ergebnissen, d.h. es qualifizieren sich auch nur quantitative Studien für eine Metaanalyse.

Die so gewonnenen Daten werden dann mit Hilfe statistischer Verfahren analysiert, um z.B. gleiche Muster innerhalb der vielen Einzelergebnisse zu finden und zu beschreiben.

Die Ziele einer Metaanalyse sind also folgende:

• Die Zusammenfassung der Ergebnisse einzelner quantitativer Forschungsarbeiten
• Die Interpretation dieser Ergebnisse und der Präsentation eines Gesamtbilds

Damit das Ganze funktioniert, müssen natürlich einige Voraussetzungen erfüllt werden. Qualitative oder theoretische Forschungsarbeiten werden von der Metaanalyse grundsätzlich ausgeschlossen, da die Methode hier nicht greift. Gleichzeitig ist dies natürlich eine der größten Limitationen der Metaanalyse.

Die Voraussetzungen für die quantitativen Forschungsarbeiten innerhalb einer Metaanalyse sind diese hier:

• Sie müssen konzeptionell vergleichbar sein, d. h. dieselben theoretischen Konstrukte und Beziehungen überprüfen
• Außerdem müssen die Ergebnisse statistisch ähnlich aufbereitet worden sein, damit sie zusammengefasst werden können

Selbst wenn also zwei Studien das gleiche Thema behandeln, die statistischen Methoden darin aber inkompatibel sind, dann können diese nicht in einer Metaanalyse zusammengefasst werden. Lipsey und Wilson (2001) sprechen hier auch vom „Apfel und Orangen“-Problem von Metaanalysen.

Komisch, ich dachte immer, nur Äpfel und Birnen sollte man nicht vergleichen.

2) Ein Beispiel einer Metaanalyse einfach erklärt

Als Beispiel möchte ich dir den Umstand schildern, durch den die erste Metaanalyse überhaupt erst zustande gekommen ist.

Im Jahr 1952 löste der deutsch-britische Psychologe Hans Eysenck eine heftige Debatte in der klinischen Psychologie aus. Er war der Meinung, dass die Psychotherapie eigentlich gar keine positiven Auswirkungen auf Patienten habe.

In der Forschungsliteratur war die Lage tatsächlich ziemlich unklar. Hunderte von Studien brachten völlig gemischte Ergebnisse hervor. Die Behauptung von Prof. Eysenck stand also im Raum und niemand konnte so wirklich etwas dagegen sagen oder die Aussage bestätigen.

Mit dieser Situation war Gene V. Glass, ein aufstrebender Psychologe und Statistik-Fuchs, ganz und gar nicht zufrieden. Er sammelte 375 Studien zum Thema Psychotherapie und standardisierte deren Ergebnisse und errechnete gemittelte Werte für die Effekte der Psychoanalytischen Praktiken.

Seine Methode nannte er „Meta-Analyse“. 1977 publizierte er seine Ergebnisse und konnte zeigen, dass Psychotherapie durchaus wirksam sein kann.

Heute ist die Metaanalyse in diversen Disziplinen akzeptiert, insbesondere in Verhaltens-, Sozial- und Gesundheitswissenschaften.

3) Die Meta-Perspektive der Metaanalyse einfach erklärt

Warum sind Metaanalysen so cool!?

Zunächst einmal, weil sie mit relativ wenig Aufwand einen großen Nutzen für die Forschung bringen können. Eine einzelne Doktorandin Anna kann in ihrer Studie zu einem bestimmten Thema vielleicht einhundert Leute befragen und publiziert dann ihre Ergebnisse.

Für manche statistische Auswertungsmethoden mag es aber von Vorteil sein, nicht nur hundert, sondern tausend Datenquellen zu haben. Wenn irgendwo neben Anna noch 9 andere Forschende mit einem ähnlichen Forschungsdesign an dem Problem tüfteln, dann kommt diese größere Stichprobe von eintausend Menschen zusammen.

Im Gesundheitsbereich sind Metaanalysen oft super hilfreich. Stell dir vor, dass überall auf dem Globus Teams zu Behandlungen, Medikamenten oder Impfstoffen forschen. Eine Metaanalyse kann diese empirischen Ergebnisse dann zusammenführen und robuster machen.

Doch nicht nur die fehlende Größe einer Stichprobe kann ein Problem sein. Vielleicht hat Anna nur Zugang zu Probanden aus einer bestimmten Altersgruppe. Diese Limitation kann dann durch die Kombination mit anderen Studien ausgeglichen werden. Stichwort: Grundgesamtheit.

Ohne also eine komplett neue Studie aufsetzen zu müssen, kann man sich die existierenden Daten nehmen, welche in Kombination einen größeren Mehrwert erzeugen als einzeln betrachtet.

Metaanalyse durchführen in 5 Schritten

#1 Identifizierung des Forschungsproblems

Wie in jeder anderen Studie auch, ist die Basis für eine relevante Forschungsfrage eine dringliches Forschungsproblem. Eine Metaanalyse durchzuführen, nur weil man’s kann – wird keinen Gutachter überzeugen.

Tauche in der Motivation für deine Studie also tief in die Literatur ein und stelle z.B. heraus, dass sich die aktuelle Forschungsliteratur uneinig ist oder Ergebnisse gemischte Signale senden. Belege beides mit Verweisen auf entsprechenden Studien.

Mit deiner Forschungsfrage sollte spätestens klar werden, auf welchen Kernaspekt du deine Metaanalyse begrenzt. Sei hier rigoros uns stelle klar, was die Analyse beantworten soll und, wenn es bei der Erklärung hilft, was nicht.

#2 Literaturrecherche und Datenerhhebung

Im Fall einer Metaanalyse sind Literaturrecherche und Datenerhebung gleichzusetzen. Die Studien die du findest, müssen auf von dir festgelegte Kriterien überprüft werden. Du veranstaltest also ein großes Studien-Casting und entscheidest mithilfe eines ersten Screenings wer es in die Stichprobe der Meta-Analyse schafft.

Der Suchprozess sollte dabei möglichst systematisch sein. Die Suchparameter und Datenbanken musst du also sorgfältig festlegen und gut begründen.

#3 Codierung und digitale Aufbereitung

Die Studien aus deiner Stichprobe müssen nun codiert werden. Hier hältst du fest, welche Konzepte, Konstrukte und Beziehungen in jeder Studie behandelte werden, welche statistischen Methoden angewandt wurden und in welcher Konfiguration die Ergebnisse vorliegen.

Auf Basis dieser Informationen überführst du dann die Ergebnisse der Studien, die sich miteinander vergleichen lassen in ein elektronisches Format. So entsteht ein neuer Datensatz mit dem du rechnen kannst.

#4 Statistische Auswertung

Dieser neu entstandene Datensatz will nun ausgewertet werden. Typisch für die Metaanalyse sind Verfahren wie die Datenintegration und eine Heterogenitätsanalyse, also nichts für schwache Nerven!

Für die einzelnen Verfahrensschritte ist ein detailliertes Methodenbuch von Vorteil – Das bekannteste werde ich dir gleich verraten.

#5 Aufbereitung der Ergebnisse und Interpretation

Zu guter Letzt liegt es an dir, die neu gewonnen Ergebnisse zu berichten und in einem Diskussionskapitel zu reflektieren. Welchen Mehrwert im Vergleich zu allen Einzelstudien hat die Metaanalyse hervorgebracht? Was bedeutet das für die Forschung auf diesem Gebiet?

Grundlagenwerk zur Metaanalyse

Die Basis für dieses Video bildet das Methodenbuch „Practical Meta-Analysis“ von Lipsey und Wilson (2001). Mit über 11.000 Zitationen kann man hier getrost von einem Grundlagenwerk sprechen.

Wenn du also eine Metaanalyse durchführen möchtest, kommst du an ein paar schönen Stunden mit diesem kleinen aber feinen Schinken nicht vorbei 😉 Viel Spaß beim Lesen.

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