(Andrew Onufriyenko/Moment/Getty Images) Eine Metaanalyse fasst Ergebnisse zahlreicher wissenschaftlicher Studien zusammen und unterzieht sie einem statistischen Verfahren. Es wird typischerweise verwendet, um gemeinsame Wahrheiten zu finden oder klare Unterschiede in Studien hervorzuheben, die eine ähnliche Frage stellen.
Die erste eindeutige und offizielle Verwendung des Begriffs „Metaanalyse“ ist erst datiert zurück in die 1970er Jahre , wenn Statistiker Genglas kam darauf in seiner Forderung nach verbesserten Methoden zur Zusammenfassung der Ergebnisse eines Forschungsgebiets.
In der Praxis bündeln Forscher jedoch seit mehr als einem Jahrhundert, wenn nicht sogar länger, Daten aus verschiedenen Experimenten und Studien.
Im Jahr 1904 Die Ergebnisse von fast einem Dutzend Studien zur Immunität und Sterblichkeit von Soldaten wurden auf der Suche nach Durchschnittswerten gemischt, die dabei helfen könnten, die Auswirkungen einer Typhus-Impfung besser zu verstehen.
Wie werden Metaanalysen durchgeführt?
Im Allgemeinen gibt es fünf Schritte. Sie beginnen mit einer Frage, die die Formulierung einer Hypothese ermöglicht.
Anschließend erfolgt eine systematische Durchsicht bereits veröffentlichter Studien zu einem für die Fragestellung relevanten Thema. In seltenen Fällen können auch unveröffentlichte Daten berücksichtigt werden.
Sobald geeignete Studien ausgewählt wurden, werden die darauf basierenden Daten extrahiert. Forscher werden auch Dinge wie die Stichprobengröße und frühere Messungen zur Variation der Daten zwischen den Kategorien oder Berechnungen von Durchschnittswerten oder Risikomaßen notieren.
Datenpools aus einzelnen Studien werden dann einzeln analysiert, um beispielsweise Effektgrößen zu ermitteln. Während dies möglicherweise bereits von früheren Forschern durchgeführt wurde, verwenden verschiedene Studien häufig Methoden, die einen Vergleich der Ergebnisse erschweren. Dadurch werden die Ergebnisse häufig standardisiert, um einen besseren Vergleich zu ermöglichen.
Abschließend wird ein geeignetes Modell auf alle kombinierten Ergebnisse angewendet, um beispielsweise einen festen Effekt zu finden, der als allen Studien gemeinsam angesehen wird, oder einen zufälligen Effekt, von dem angenommen wird, dass er von Studie zu Studie variiert.
Welche Vorteile bietet eine Metaanalyse?
Während die Durchführung einer einfachen „narrativen“ Überprüfung mehrerer Studien sich wiederholende (oder widersprüchliche) Muster auf den Punkt bringen könnte, stützt sie sich häufig auf die Erfahrung eines Experten auf diesem Gebiet und ist daher anfällig für Vorurteile.
Metaanalysen basieren auf mathematischen Formeln, um Trends in einem Datenpool zu identifizieren, der als objektiver gilt.
Es besteht auch ein Vorteil darin, mehr Daten zur Hand zu haben. Ein paar Studien, die jeweils eine kleine Handvoll Ergebnisse sammeln, sind möglicherweise nicht so aussagekräftig. Zusammengenommen könnten diese Zahlen ein weitaus stärkeres statistisches Signal liefern und für einen größeren Teil der Bevölkerung relevanter sein.
Warum machen wir nicht ständig Metaanalysen?
So nützlich sie auch sind, es gibt auch Nachteile. Es erfordert viel Zeit und Erfahrung, zahlreiche Studien auf der Suche nach einigen zu durchsuchen, die möglicherweise das bieten, was Sie benötigen. Um die erforderlichen Statistiken zu verstehen, sind auch Spezialkenntnisse erforderlich.
Es ist wichtig, das richtige Studium zu finden. Selbst die beste Analyse wird zu schlechten Ergebnissen kommen, wenn die ursprüngliche Forschung schlecht durchgeführt wurde.
Wenn man sich nur auf veröffentlichte Studien konzentriert, kann man möglicherweise sicherstellen, dass diese von höherer Qualität sind, als Arbeiten einzubeziehen, die keinem Peer-Review unterzogen wurden. Dies birgt aber auch das Risiko, dass „ der Aktenschubladeneffekt ' – ein Publikationsbias, der ansonsten nützliche Beobachtungen aus Studien ausschließt, die nicht ganz wie erhofft ausfallen.
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