Leitung: Dr. Bernd Weiß und Prof. Dr. Michael Wagner
Datum: 13.-14. Dezember 2012
In zahlreichen Disziplinen wächst der empirische Forschungsbestand mit so hoher Geschwindigkeit, dass einige Beobachter von einem „increasingly chaotic output of contemporary research“ (Hunt 1997) oder schlicht von „Literaturflut“, „Informationslawine“ oder „Wissensexplosion“ (Marx/Gramm 2002) sprechen.
In den letzten vier Jahrzehnten wurden Techniken entwickelt, um den empirischen Forschungsstand zu einer bestimmten Forschungsfrage systematisch und damit replizierbar zusammenzufassen. Der Begriff „Meta-Analyse“ beschreibt im weiteren Sinne den gesamten Forschungsprozess im Rahmen einer solchen quantitativen Forschungssynthese. Im engeren Sinne umfasst der Begriff „Meta-Analyse“ eine Klasse von statistischen Verfahren zur quantitativen Zusammenfassung von publizierten empirischen Befunden aus Primär- oder Sekundäranalysen (etwa Korrelationskoeffizienten, Odds Ratios oder Mittelwertsdifferenzen). Inzwischen werden aber auch Meta-Analysen auf der Grundlage von „gepoolten“ Originaldatensätzen durchgeführt.
Neben der reinen Befundsynthese in Form einer „mittleren“ Befundstatistik, spielt die Identifikation und Aufklärung möglicher Befundheterogenität eine zentrale Rolle. Dazu werden regressions- oder varianzanalytische Verfahren eingesetzt.
Grundsätzlich ist der Zweck einer Meta-Analyse, zu genaueren und zuverlässigeren Schlussfolgerungen zu gelangen, als es mit einer einzelnen Studie oder einer qualitativen Zusammenfassung („narratives Review“) empirischer Befunde möglich wäre (Weiß/Wagner 2008).
Der Workshop vermittelt einen Überblick über sämtliche Phasen einer Meta-Analyse: (1) Forschungsproblem, (2) Studien- oder Datenrecherche, (3) Datenerfassung/-vercodung, (4) Datenanalyse, (5) Ergebnispräsentation. Der Schwerpunkt wird auf dem Bereich „Datenerfassung/-vercodung“ und „Datenanalyse“ liegen. Darüber hinaus wird auf Besonderheiten und Herausforderungen von Meta-Analysen in den nicht-experimentellen Sozialwissenschaften eingegangen (etwa individualdatenbasierte Meta-Analysen oder der Meta-Analyse von Befunden aus Regressionsmodellen).
Lernziele
Die Teilnehmer/innen sind nach Abschluss des Workshops in der Lage, veröffentlichte Meta-Analysen zu verstehen und kritisch zu beurteilen. Sie kennen die Schwierigkeiten bei der Durchführung einer eigenen Meta-Analyse und sind damit in der Lage, eine einfache Meta-Analyse selbständig durchzuführen.
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in deskriptiver und schließender Statistik (Verteilungsbegriff, Standardfehler, Konfidenzintervall, gängige Assoziations- und Korrelationsmaße, lineares Regressionsmodell).
- Grundkenntnisse im Umgang mit einem gängigen Statistikpaket (R, SAS, SPSS oder Stata). Im Workshop werden Anwendungsbeispiele mit R und Stata gezeigt werden.
Teilnehmeranzahl: 20