Eine Metaanalyse fasst mit statistischen Methoden die Ergebnisse mehrerer Untersuchungen zum selben oder zu einem ähnlichen Thema zusammen. Damit erhöht sich die Größe und Vielfalt der Stichprobe, wodurch die Ergebnisse repräsentativer und statistisch signifikanter werden. Das heißt, sie sind viel eher aussagekräftig und dies für eine größere Gruppe von Untersuchungsgegenständen.

Metaanalysen dienen in der Forschung dazu, Forschungsergebnisse miteinander zu vergleichen und zusammenzufassen, können jedoch auch in einem Unternehmen dazu verwendet werden, um Management-Entscheidungen vorzubereiten.

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Vorgehen bei der Metaanalyse

Bei einer Metaanalyse geht man in folgenden Schritten vor:

  • Definition der Frage: Die zu beantwortende Frage muss klar definiert sein, wie bei jeder Untersuchung. Dazu gehört die zu untersuchende Stichprobe und die zu untersuchenden Größen, d.h. die unabhängigen und abhängigen Variablen.
  • Auswahl der Studien: Es wird eine möglichst erschöpfende Literaturrecherche durchgeführt und nach objektiven Kriterien diejenigen Primärstudien ausgewählt, welche dazu geeignet sind, die Frage der Metaanalyse zu beantworten. Das heißt, es wurden in den Primärstudien für die passende Stichprobe die richtigen Variablen erhoben.
  • Integration der Studienergebnisse: Die Ergebnisse der Primärstudien werden einheitlich kodiert und quantitativ zusammengefasst. Dazu verwendet man statistische Verfahren wie die Korrelationsanalyse, spezielle Verfahren zur Integration und Gewichtung von Effektstärken einzelner Studien, Homogenitätsanalysen sowie qualitative Inhaltsanalysen. Die Primärstudien werden oft nach ihrer Stichprobengröße gewichtet.
  • Gültigkeitsanalyse: Die Gültigkeit und statistische Signifikanz der Ergebnisse wird untersucht und bewertet. Dazu gehört auch eine Heterogenitätsanalyse: Durch einen Signifikanztest werden die Effektgrößen der Primärstudien auf Homogenität geprüft.
  • Dokumentation: Das durchgeführte Vorgehen wird nachvollziehbar schriftlich dargestellt, z.B. die verwendeten Auswahlkriterien für die Primärstudien sowie eine tabellarische Übersicht über die einzelnen Primärstudien.

Herausforderungen bei der Metaanalyse

Eine Metastudie verwendet Daten, die für einen ganz anderen Zweck erhoben wurden. Darum trifft sie auf einige spezifische methodische Herausforderungen.

  • Datenqualität: Die Untersuchungen, aus denen die Metaanalyse ihre Daten bezieht, sind von unterschiedlicher Qualität. Darum muss das Vorgehen jeder dieser Studien betrachtet und bewertet werden. Man sollte Ausschlusskriterien definieren, anhand derer Studien ausgewählt werden, die einbezogen werden oder ausgeschlossen. Man kann sich z.B. nur auf veröffentlichte Publikationen beschränken oder solche, die eine bestimmte wissenschaftliche Vorgehensweise angewendet haben oder Effektstärken und Streumaße für ihre Daten angegeben haben. Eventuell möchte man auch die Studien nach ihrer Qualität kodieren und den Einfluss der guten oder zweifelhafteren Studien getrennt untersuchen.
  • Publication Bias:Es werden vor allem solche Studien veröffentlicht, die eine Hypothese bestätigen und seltener solche, die eine Hypothese widerlegen, eher solche mit statistisch signifikanten Ergebnissen als solche ohne. Darum kann die Einbeziehung sogenannter grauer, also unveröffentlichter Studienberichte und von Doktorarbeiten wissenschaftlich Sinn machen.
  • Unterschiedliche Populationen: Die Daten aus unterschiedlichen Populationen sind nicht vergleichbar, sondern ergänzen einander. Hat beispielsweise die eine Studie vor allem junge Menschen untersucht und die andere ältere, dann können sie zu einer einzigen Stichprobe zusammengefasst werden.
  • Abhängige Messungen: Gehen aus einer Studie mehrere Variablen in die Metaanalyse ein, dann erhält diese ein höheres Gewicht als eine Studie, aus der nur eine einzige Größe einbezogen wird, und außerdem sind die Variablen aus derselben Studie abhängig voneinander, da sie zur selben Stichprobe gehören. Dies vermeidet man, indem man in der Metaanalyse aus jeder Studie nur ein einziges Ergebnis einbezieht.
  • Unterschiedliche Variablen: Wurden die Daten in den Studien jeweils mit verschiedenen Verfahren erhoben (z.B. Selbsteinschätzung versus Psychotest), dann dürfen sie nicht zu einem einzigen Datensatz zusammengefasst werden. Die verschiedenen Variablen müssen getrennt bleiben und separat ausgewertet werden.