Evaluation IV - Metaanalyse

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Johanna Brinkmann
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Johanna Brinkmann
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Zusammenfassung der Ressource

Frage Antworten
Was macht eine Metaanalyse der Definition nach? Wozu kann sie wichtig sein? Sie aggregiert empirische Einzelergebnisse des aktuellen Forschungsstandes zu einer Fragestellung zusammen. Vorbereitung einer Evaluationsstudie
Wie unterscheiden bzw, worin ergänzen sich Metaanalyse und narratives Review? Metaanalyse: Quantitative Integration narratives Review: Qualitative Integration
In welche Phasen lässt sich die Metaanalyse unterteilen? 1. Problemformulierung 2. Datensammlung 3. Datenevaluation 4. Datenanalyse und -interpretation 5. Ergebnisdarstellung
Zu Konstrukten: 1. Welches Problem in Bezug auf Konstrukte stellt sich bei Beginn einer Metaanalyse? 2. Wie kann es angegangen werden? 1. Welche Konstrukte sollen behandelt werden? Und wann lassen sich Studien über unterschiedliche Konstrukte integrieren? 2. Konstrukthierarchisierung/Analyseebenen Kriterien der Differnziertheit der Konstruktstruktur (a priori/posteriori)
Zu Operationalisierungen: 1. Welche Probleme stellen sich bei Beginn einer Metaanalyse in Hinblick auf Operationalisierung? 2. Wie kann es angegangen werden? 1. Wann erfassen 2 Operationalisierungen dasselbe Konstrukt? - Welche Operationalisierungen berücksichtigen? - Zusammenhang Operationalisierung->Effektstärke? 2. inadäquate Operationalisierungen ausschließen; fragliche aufnehmen und empirisch bewerten bzgl. Effekt
Welche zwei Typen der Metaanalyse sind zu unterscheiden? Und wodurch? 1. konfirmatorische vs. explorative Metaanalyse 2. konfirmatorisch: überprüft zuvor theoretisch klar begründete Hypothesen explorativ: ohne formulierte Hypothese (Alpha-Fehler kontrollieren!)
Welchen Weg nimmt ein beobachtbarer Effekt in dessen Erforschung von der Realität bis zur Metaanalyse? 1. Realität 2. Durchführung einer empirischen Arbeit 3. Resultate zur Veröffentlichung einreichen 4. Annahme der Arbeit (80% Dropout hier!) 5. Berichterstattung in der Arbeit 6. Metaanalyse
1. Was ist der Publication Bias? 2. An welchen Stellen kann er wirken? (5) 1. eine systematische Unterscheidung nicht publizierter / publizierter Studien 2. a) Signifikanz (eher sig. Ergebnisse) b) Effektstärke (hohe Effektstärken) c) Methodische Güte (methodisch besser) d) konventionelle vs. unkonventionelle Fragestellungen (+ konventionelle) e) Bekanntheit der Autoren (+bekannte)
Wie kann man mit dem Publication Bias umgehen? a) kurzfristig: (in der laufenden Analyse) - Berücksichtigung nicht publ. Studien (?) - Anteil nicht berücks. Arbeiten schätzen u. mit Fail-Safe-N-Wert vergl. b) langfristig: - modifizierte Annahmekriterien - Entwicklung neuer Publikationsformen (Datenbanken)
Wie kann man mit unzureichenden Angaben in den Primärstudien umgehen? (Alpha nicht angegeben, nur z.B. p<0,05) 1. Metaanalytische Integration auf verschiedenen Datenniveaus 2. Primärforscher um Ergebnisdaten bitten 3. statistische Strategien
Wie sollte eine breite und multimethodale Literatursuche aufgebaut sein? - primäre, sekundäre und informelle Kanäle sowie Datenbanken nutzen - genau Dokumentation der Suchstrategie und Quellen -
1. Welche Analyseeinheiten sind wählbar? 2. Welche Probleme können sich stellen? 3. Wie können diese angegangen werden? 1. einzelne(r) Test / Publikation / Studie / Forschungsgruppe 2. einzelner Test: Publikation mit vielen Tests geht übermäßig in Analyse ein; Tests ggf. nicht unabhängig voneinander 3. Tests in einer Studie bei gleichem Maß vorab integrieren; ggf. getrennte Metaanalysen bei starker Schulenbildung
Wie lässt sich mit dem "garbage in - garbage out" Problem umgehen? 1. Metaanalysen nur auf Gebieten mit einigen methodisch guten Studien als Bezug. 2. Studienqualitätsbestimmug; Gewichtung nach Qualität -> Kontrollprozeduren -> nur Aufnahme ab Mindestqualität -> diese nicht ZU hoch ansetzen
Wozu dient das Delta-Maß? Der Vereinheitlichung von Effektgrößen -> jede testspezifische Effektgröße lässt sich in Delta-Wert transformieren.
Was kann man tun, wenn in Primärstudien keine Effektgrößen angegeben sind? 1. Auszählen signifikant positiver und nicht signifikanter Ergebnisse 2. Vergleich positiver und negativer Ergebnisse 3. Überprüfung der Anzahl signifikanter Ergebnisse auf Zufälligkeit
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