Metaanalyse

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Metaanalyse, Meta-Analyse, meta-analysis

Eine Meta-Analyse is t eine Zusammenführung bestehender Einzelstudien zu ein em Problemfeld und eine Klärung der Unterschiedlichkeit ihrer Ergebnisse.

Von Klaus Zierer im Buch Hattie für gestresste Lehrer (2014)

A computation of average effect sizes among many experiments. Data based on a meta-analysis give us greater confidence in the results because they reflect many research studies.

Von Ruth Colvin Clark, Richard E. Mayer im Buch E-Learning and the Science of Instruction (2002) auf Seite 465

Unter der Bezeichnung Metaanalyse versteht man eine Gruppe von Verfahren, mit denen die Ergebnisse verschiedener Untersuchungen mit gemeinsamer Thematik zusammengefasst werden, um so einen Überblick über den aktuellen Stand der Forschung zu gewinnen.

Von Jürgen Bortz, Nicola Döring im Buch Forschungsmethoden und Evaluation (2001) im Text Metaanalyse auf Seite 672

Die Metaanalyse läuft auf eine statistische Effektgrößenschätzung hinaus und resultiert also in der mehr oder minder gut gesicherten Aussage, ob ein fraglicher Effekt (z. B. Zusammenhang zwischen Passivrauchen und Lungenkrebs) existiert und wie groß er ist.

Von Jürgen Bortz, Nicola Döring im Buch Forschungsmethoden und Evaluation (2001) im Text Metaanalyse auf Seite 672

Eine Metaanalyse fasst den aktuellen Forschungsstand zu einer Fragestellung zusammen, indem sie die empirischen Einzelergebnisse inhaltlich homogener Primärstudien statistisch aggregiert. Dabei kann überprüft werden, ob ein fraglicher Effekt in der Population vorliegt und wie groß er ist.

Von Jürgen Bortz, Nicola Döring im Buch Forschungsmethoden und Evaluation (2001) im Text Metaanalyse auf Seite 10

Eine Metaanalyse fasst den aktuellen Forschungsstand zu einer Fragestellung zusammen, indem sie die empirischen Einzelergebnisse inhaltlich homogener Primärstudien statistisch aggregiert. Dabei kann überprüft werden, ob ein fraglicher Effekt in der Population vorliegt und wie groß er ist.

Von Jürgen Bortz, Nicola Döring im Buch Forschungsmethoden und Evaluation (2001) im Text Metaanalyse auf Seite 673

The meta-analytic process can be broken down into six steps:

1. Collect the studies.
2. Code the studies.
3. Calculate a mean effect size.
4. Compute the statistical significance of the mean.
5. Examine the variability in the distribution of effect size estimates.
6. Interpret the results.

Von Paul D. Ellis im Buch The Essential Guide to Effect Sizes (2010) im Text Drawing conclusions using meta-analysis auf Seite 97

The purpose of a meta-analysis is to collect individual effect size estimates from different studies and combine them into a mean effect size. The primary output is a single number. To help us interpret this number we would normally compute three other numbers relating to the statistical significance and the precision of the result, and the variability in the sample of observations.

Von Paul D. Ellis im Buch The Essential Guide to Effect Sizes (2010) im Text Drawing conclusions using meta-analysis auf Seite 97

Meta-analysis, literally the statistical analysis of statistical analyses, describes a set of procedures for systematically reviewing the research examining a particular effect, and combining the results of independent studies to estimate the size of the effect in the population. Before they are combined, study-specific effect size estimates are weighted according to their degree of precision. To reduce the variation attributable to sampling error, estimates obtained from small samples are given less weight than estimates obtained from large samples. Individual estimates may also be adjusted for measurement error. The outcome of a meta-analysis is a weighted mean effect size which reflects the population effect size more accurately than any of the individual estimates. In addition, a meta-analysis will generate information regarding the precision and statistical significance of the pooled estimate and the variation in the sample of observed effects.

Von Paul D. Ellis im Buch The Essential Guide to Effect Sizes (2010) im Text Drawing conclusions using meta-analysis auf Seite 94

Eine Metaanalyse muss man sich im Prinzip wie folgt vorstellen: Es werden alle Studien zu einem Untersuchungsbereich registriert (beispielsweise zur Klassenwiederholung oder zu Leseförderprogrammen), sodann bestimmte methodische Ansprüche definiert, denen diese Studien für eine übergeordnete Auswertung zu genügen haben, und dann die Ergebnisse dieser Studien zusammengestellt. Beispielsweise wird bei Leseförderprogrammen ein Lesetest eingesetzt, der den Teilnehmern des Programms und einer Kontrollgruppe vorgelegt wird. (Die Kontrollgruppe dürfte im vorliegenden Fall nahe liegender Weise aus Schülerinnen und Schülern bestehen, die an dem zusätzlichen Programm nicht teilnehmen oder die stattdessen ihren üblichen Unterricht haben.) Nun wird das Ausmaß der Testunterschiede zwischen der Programmgruppe und der Kontrollgruppe ermittelt (in der Regel als Mittelwerte) und durch ein statistisches Verfahren das sogenannte „Effektmaß“ bestimmt. Dieses Maß orientiert sich an den Mittelwertdifferenzen und wird anhand einer bestimmten Verrechnungsformel (u. a. unter Berücksichtigung der Mittelwertstreuungen) ermittelt. In einer Metaanalyse werden für jede der berücksichtigten Studien diese Unterschiede in Form des Effektmaßes zusammengestellt und in einer Bilanz festgehalten.

Von bmuk Bundesministerium für Unterricht, Kunst und Kultur im Text Die Hattie-Studie (2012)

The worst way to combine the individual effect sizes is to simply average them. A far better alternative is to calculate a weighted mean effect size after each individual estimate has been corrected for measurement error. There are different procedures for weighting effect size estimates, but the easiest method, and arguably the best, is to weight estimates by their corresponding sample size.

Von Paul D. Ellis im Buch The Essential Guide to Effect Sizes (2010) im Text Drawing conclusions using meta-analysis auf Seite 102

Within ten years of Glass and Smith’s pioneering study, there were at least five different methods for running a meta-analysis (Bangert-Drowns 1986). Since then the number of methods has increased further, but two methods have emerged, like Coke and Pepsi, to dominate the market. These are the methods developed by Hunter and Schmidt (see Hunter and Schmidt 2000; Schmidt and Hunter 1977, 1999a) and by Hedges and his colleagues (see Hedges 1981, 1992, 2007; Hedges and Olkin 1980, 1985; Hedges and Vevea 1998).

Von Paul D. Ellis im Buch The Essential Guide to Effect Sizes (2010) im Text Drawing conclusions using meta-analysis auf Seite 109

Done well, a meta-analysis can provide a precise conclusion regarding the direction and magnitude of an effect even when the underlying data come from dissimilar studies reporting conflicting conclusions. Meta-analysis can also be used to test hypotheses that are too big to be tested at the level of an individual study. Metaanalysis thus serves two important purposes: it provides an accurate distillation of extant knowledge and it signals promising directions for further theoretical development. Not everyone will want to run a meta-analysis, but learning to think meta-analytically is an essential skill for any researcher engaged in replication research or who is simply trying to draw conclusions from past work.

Von Paul D. Ellis im Buch The Essential Guide to Effect Sizes (2010)

Der "intellektuelle" Anspruch einer Meta-Analyse besteht heute nur noch darin, sehr viele Dokumente von Hilfskräften nach Studien zu einem bestimmten Thema absuchen zu lassen, ein paar Ergebnisdaten (Korrelationen, Mittelwerte, Standardabweichungen und Stichprobenumfang) nebst Informationen über die erfassten Variablen in eine Tabelle zu übertragen und dem Computer zu befehlen, mit diesen Informationen vorprogrammierte Analysen durchzuführen. Die Tiefe der Meta-Analyse wird meist auf so genannte Haupteffekte sowie auf Abhängigkeiten erster Ordnung begrenzt. Wenn zwei Bedingungen zusammenwirken (was in der Realität eher die Regel als die Ausnahme ist) oder wenn hinter der analysierten Ursache weitere Ursache wirkt, fällt das einfach unter den Tisch. Diese Einengung der Analysen bleibt nicht ohne gravierende Auswirkungen auf die pädagogischen und bildungspolitischen Schlussfolgerungen. So wird nur berichtet, dass Hausaufgaben kaum einen Effekt für die Lernleistung haben, aber nicht, dass es bestimmten Formen von Hausaufgaben (z.B. Projekte) gibt, die das Lernen sehr deutlich fördern, andere dagegen negative Wirkung haben können.

Von Georg Lind im Text Meta-Analysen als Wegweiser? (2013)

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