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(Head of Marketing)
31.01.2023
Anna Milena von Gersdorff leitet als Online-Marketing Expertin den GWriters Blog sowie alle Veröffentlichungen, Änderungen und Sonderaktionen auf unserer Webseite. Darüber hinaus ist Sie für gesamte Öffentlichkeitsarbeit und die Kommunikation mit unseren Medienpartnern zuständig.
Der Begriff Metaanalyse wurde 1976 von dem Psychologen Gene V. Glass geprägt. Das Vorgehen ist offiziell definiert als Zusammenfassung von Primäruntersuchungen. Das Ziel ist es, die Ergebnisse früherer Arbeiten nachzurechnen. Sinnvoll ist das v.a. dann, wenn die Vorgängerstudien zu einer gleichen Fragestellung ähnliche Ergebnisse hervorgebracht haben. Wenn die Abweichungen nämlich zu groß sind, sollte eher das Studiendesign verändert werden. Bei relativ ähnlichen Ergebnissen wird durch eine Metaanalyse automatisch die Stichprobe größer – dadurch erhöht sich die Aussagekraft von kleineren Studien, die sogenannt statistische Power.
Metaanalysen sind in allen Forschungsrichtungen üblich, in denen mit empirischen Daten gearbeitet wird. Sie werden also sehr wahrscheinlich einmal eine Metaanalyse durchführen, wenn Sie Medizin oder ein naturwissenschaftliches Fach studieren. Üblich sind Metaanalysen z.B. in Biologie, Biochemie oder in Chemie, aber auch in Soziologie, Psychologie oder anderen Sozialwissenschaften.
Der Sinn solcher Übersichtsarbeiten besteht darin, verschiedene Studienergebnisse zu einer Forschungsfrage zu kombinieren. Die Analyse selbst ist also nicht neu, sondern es erhöht sich die Menge der einbezogenen Daten.
Wie auch immer Sie konkret bei einer Metaanalyse vorgehen, in jedem Falle müssen Sie die Gesamtergebnisse mehrerer Primärstudien aufgreifen. An sich können Sie eine Metaanalyse schon mit zwei Studien machen, forschungspragmatische Relevanz ergibt sich aber erst ab zwölf Studien.
Der Unterschied zwischen einem Review und einer Metaanalyse besteht darin, dass Sie in einer Metaanalyse die statistischen Ergebnisse früherer Arbeiten nachprüfen. Weiterhin werden die Ergebnisse aus verschiedenen Studien zum gleichen Thema gebündelt, neu kodiert und oftmals auch neu ausgewertet. Die Metaanalyse bekommt dadurch den Status einer eigenen Studie. In einem Review hingegen stellen Sie dar, was in früheren Arbeiten bereits herausgefunden wurde. Eine Metaanalyse ist ein optionaler Teil eines systematischen Reviews.
Zusammenfassend kann man sagen, dass ein systematischer Review eine Übersicht über die Literatur zu einem bestimmten Thema bietet, während eine Metaanalyse eine tiefere Analyse der verfügbaren Daten und eine Schätzung der wahren Effektgröße darstellt.
Metanalyse und Review werden daher für unterschiedliche Forschungsfragen verwendet. Die Forschungsfrage zu einem Review könnte beispielhaft lauten: „Welchen Einfluss hat die Ernährung bei depressiven Erkrankungen?“ Bei einer Metaanalyse hingegen würden Sie z.B. „die Wirksamkeit von bestimmten Medikamenten bei depressiven Erkrankungen nachrechnen".
Wenn Sie eine Metaanalyse in der Bachelorarbeit durchführen, dann erhalten Sie am Ende ein Metaresultat aus den Ergebnissen aller betrachteten Studien. Dieses Zusammenfassen der Ergebnisse stellt eine statistische Methode dar und wird auch „pooling“ genannt. Im Ergebnis entsteht ein Mittelwert, der ein neues repräsentatives Ergebnis darstellt. Eine Metaanalyse fasst also nicht nur den bisherigen Forschungsstand zusammen, sondern hat den Rang einer eigenständigen Forschungsarbeit.
Metaanalysen werden bislang vorrangig in der quantitativen Forschung eingesetzt. Allerdings gibt es neuerdings auch qualitative Metanalysen. Hier werden – ebenfalls qualitative – Studien mit Hilfe der qualitativen Inhaltsanalyse ausgewertet. In solchen Arbeiten werden neue Auswertungskategorien festgelegt, auf deren Grundlage sich dann die Primärstudien neu interpretieren lassen. Eine Kategorie ist eine Größe, die in früheren Studien bereits untersucht wurde und die Sie in der Metaanalyse für die Gesamtheit der einbezogenen Studien nachrechnen. Neben qualitativ-narrativen werden auch quantitativ-statistische Resultate berücksichtigt.
Dieses Vorgehen zeigt deutlich den Unterschied zwischen Review und Metaanalyse: Durch eine Metanalyse entstehen neue Ergebnisse. Bei einem Review hingegen werden die Ergebnisse früherer Studien vorgestellt, analysiert und diskutiert.
Metaanalyse und systematischer Review: Unterschiede
Metaanalyse
Systematischer Review
Ziel
Statistische Ergebnisauswertung früherer Studien
Ergebnisdarstellung früherer Studien, Vergleich der einzelnen Studien
Ergebnisse
neue statistische Ergebnisse
eigenständiger Beitrag zur Forschung
Zusammenfassung des bisherigen Forschungsstandes
Forschungsmethode
v.a. quantitativ
zum Teil auch qualitativ
vorrangig qualitativ
Auswertung
Statistisch
Inhaltlich
Einsatzgebiete
Vergleich von Studien, die relativ ähnliche Ergebnisse geliefert haben
Überblick über den Forschungsstand
Effekte
Erhöhung der Validität
Überblick über uneinheitliche Befunde
Erhöhung der statistischen Power
Klarheit über den aktuellen Forschungsstand
Identifikation von Forschungslücken
Grundsätzlich funktioniert eine Metaanalyse wie jede andere empirische Studie auch. Statt jedoch konkrete Personen zu einem Thema zu befragen, „interviewen“ Sie sozusagen die Ergebnisse früherer Studien. Um dabei selbst zu Ergebnissen zu kommen, sind verschiedene Schritte notwendig. Wir zeigen Ihnen das Vorgehen an einem Metaanalyse Beispiel.
In unserem Beispiel möchten Sie eine Metaanalyse schreiben zum sozialen Ausschluss von Menschen (Ostrazismus). Dieses Phänomen wird unter Laborbedingungen häufig mit dem sogenannten Cyberball-Spiel getestet. In dieser Versuchsanordnung spielt jeweils eine Person am Computer ein Ballspiel gegen virtuelle Gegner. In der Ostrazismus-Variante bekommt die Versuchsperson den Ball nur am Anfang des Spiels, danach nicht mehr. In der Inklusions-Variante hingegen bekommt die Versuchsperson den Ball genauso oft wie die virtuellen Gegner. Nach dem Spiel werden die Personen auf der Basis verschiedener Fragebögen nach ihrer Stimmung befragt.
Um in einer Metanalyse das Phänomen des sozialen Ausschlusses zu untersuchen, müssen Sie in einem zweiten Schritt entsprechende Studien heraussuchen.
Wenn das Thema feststeht, müssen Sie für die Metaanalyse Studien suchen. Hierfür nutzen Sie die klassischen Forschungsdatenbanken, wie Pubmed , Cochrance oder Google Scholar. Die Plattform EBSCOhost sollten Sie unbedingt auch für die Suche nutzen. Allerdings ist der Zugang hierzu zahlungspflichtig.
Bei einem psychologischen Thema sollten Sie deswegen auch auf Rechercheplattformen wie PsycARTICLES, PsycNET oder PsycINFO, Psychology and Behavioral Sciences Collection, und PSYNDEX nutzen. Sie legen den Zeitraum fest, für den Sie die Metaanalyse schreiben wollen. Dann ist es wichtig, dass Sie eine gute Schlagwortsuche machen. Ansonsten bekommen Sie zu viele Ergebnisse, die gar nicht relevant sind. An dieser Stelle können Sie gern die Hilfe unserer Ghostwriter in Anspruch nehmen. Unsere Experten wissen, wie die Datenbanken funktionieren und woran Sie wichtige Studien erkennen.
Wenn Sie z.B. für unser Beispiel eine Schlagwortsuche mit dem Begriff „Ostrazismus“ durchführen, dann erhalten Sie bei Google Scholar 490 Ergebnisse. Allerdings wird hier nicht zwischen Primärstudien und Sekundärliteratur getrennt.
Die Plattformen, die von APA zur Verfügung gestellt werden, trennen zwischen Studien und Büchern. Für unser Beispiel liefert PsycNET 100 Studien. Diese 100 Treffer sind für eine Metaanalyse immer noch zu viel. Sie müssen jetzt entscheiden, welche Studien sie einbeziehen. Dieser Schritt erfolgt über das Lesen der Zusammenfassungen bzw. Abstracts. Auch hierfür kann die Expertise von Ghostwritern nützlich sein.
Die Studien, die Sie einbeziehen wollen, sollten Sie auf weitere relevante Literatur hin untersuchen. Wenn Sie durch diese Methode auf weitere Treffer stoßen, müssen Sie die entsprechenden Studien oder Artikel beschaffen. Auch hier kann die persönliche Unterstützung durch einen Ghostwriter nützlich sein.
Ghostwriter haben Zugänge zu wichtigen Forschungsdatenbanken und können entscheiden, welche Studien überhaupt relevant genug sind, um in eine Metaanalyse einbezogen zu werden. Weil Ghostwriter umfassende Erfahrungen mit wissenschaftlichen Veröffentlichungen haben, können sie Ihnen wertvolle Tipps geben, wie Sie die Forschungsfrage für Ihre Metanalyse am besten formulieren. Außerdem haben Ghostwriter Erfahrung mit statistischen Forschungsmethoden und wissen, wie sie die Ergebnisse bislang vorliegender Studien lesen und interpretieren müssen.
Wenn die Auswahl der Studien feststeht, codieren Sie daraus alle Informationen, die Sie für die metaanalytischen Berechnungen brauchen. Hierzu zählen:
Stichprobengröße
Mittelwert
Standardabweichung
Auch mögliche Moderatorvariablen sind wesentlich, insbesondere:
bestimmte Personenmerkmale, die die Varianz von Einzelergebnissen erklären
Qualität der Studie
Wenn einzelne Studien ihre Forschungsfrage nicht wirklich beantworten, müssen Sie sie ausschließen. Das Gleiche gilt, wenn die Studien die wissenschaftlichen Gütekriterien nicht erfüllen. In jedem Falle müssen Sie jeden Schritt notieren und erklären, wenn Sie eine Metaanalyse durchführen.
Für unser Beispiel interessieren v.a. Studien, die moderierende Einflüsse auf Ostrazismus untersucht haben. Werden also keine Moderatorvariablen einbezogen, ist das für unser Beispiel ein Ausschlusskriterium. Letztlich kommen für unser Beispiel 24 Studien in Frage (19 Laborstudien und 5 Feldstudien). Wir müssen jetzt entscheiden, welche Daten aus den Primärstudien wir in unsere Metaanalyse einbeziehen. Das ist die Codierung im eigentlichen Sinne. Relevant sind für unser Beispiel die Stichprobengröße, das Effektgrößenmaß sowie das Untersuchungsdesign als methodische Moderatorvariable.
In der folgenden Tabelle sind die Kategorien aufgelistet, die wir in unserem Beispiel für die Codierung der Primärstudien benötigen:
Kategorie
Wesentliche Elemente
Studiendesign
Labor- oder Feldstudie
Messung von Ausschluss- oder Einschlussbedingung
Messkategorien
Ausschluss, soziale Phobie und psychische Probleme als abhängige Variablen
Studienqualität
Die Primärstudien werden nach ihrer Qualität gewichtet
Studienergebnisse
Die Ergebnisse der Primärstudien werden im Hinblick auf die Effektstärke vereinheitlicht. Für unser Beispiel beachten wir die Größen sozialer Ausschluss, sozialer Schmerz und negative Emotionen
Die eigentliche Datenanalyse funktioniert dann so wie bei einer Primärstudie. Hier sind Statistikkenntnisse gefragt. Bevor Sie loslegen, müssen Sie noch eine einheitliche Größe für Ihre Kennwerte festlegen. Sie machen einen Signifikanztest für den Gesamteffekt, gewichten die Effekte der Primärstudien an ihren Stichprobengrößen bzw. Standardfehlern. Außerdem müssen Sie ein Konfidenzintervall für die geschätzte Effektgröße ermitteln. Durch einen Homogenitätstest prüfen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass die Effekte der Primärstudien kein Zufallsfund sind, sondern auf denselben zugrundeliegenden Populationseffekt zurückgehen.
Für unser Beispiel heißt das, dass wir die einzelnen Studien wie eine Gesamtstudie behandeln. Wir fassen die Population zusammen, an der sozialer Ausschluss gemessen wird. Auf dieser Basis rechnen wir die Effekte nach. Uns interessiert v.a., wodurch sozialer Ausschluss moderiert wird. Die eigentliche Datenanalyse ist ein Feld für Statistikexperten. Auch bei Statistikberatung gibt es Tools von Excel oder Shiny, die Sie hierfür nutzen können.
Inhaltlich ergibt die Metaanalyse für unser Beispiel, dass soziale Zurückweisung keinen Einfluss auf den Selbstwert hat. Sozialer Einschluss hingegen wirkt sich positiv auf den Selbstwert aus.
Im letzten Schritt präsentieren Sie die Ergebnisse der Metaanalyse. Alle relevanten Parameter der Einzelstudien werden in tabellarischer oder grafischer Form dargestellt. Das kann z.B. so aussehen:
Diese Darstellung basiert auf einer Vorlage von Sixsigmablackbelt, in die Sie Ihre Werte eintragen können. Nach der Darstellung der Ergebnisse schließen Sie die Metaanalyse so ab, wie Sie auch eine Einzelstudie beenden würden: Sie diskutieren die Limitationen und geben einen Ausblick auf weiterführende Forschungsarbeiten.
In unserem Beispiel ergibt sich eine hohe Effektstärke für das Cyberball-Spiel, um sozialen Ausschluss zu untersuchen. Limitationen bestehen darin, dass sozialer Ausschluss meist nur unter Laborbedingungen untersucht wird. Weiterführende Studien sollten auch unter Feldbedingungen stattfinden.
Wenn Sie eine Metaanalyse schreiben müssen, können unsere Ghostwriter Sie bei allen Schritten des Erstellungs- und Analyseprozesses unterstützen. Unsere akademischen Experten haben einen hervorragenden Überblick über den aktuellen Forschungsstand, was die beste Grundlage für die Auswahl aller relevanten Studien für Ihre Metaanalyse ist. Fragen Sie jetzt einfach unverbindlich an und erhalten Sie binnen weniger Stunden ein kostenloses Angebot.
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31.01.2023