Metaanalyse – Der Step-by-Step Guide für Studis

Aufgrund der Jahr für Jahr stark zunehmenden Anzahl an wissenschaftlichen Arbeiten kommt vermehrt die Bedeutung auf, die Vielzahl an Studien zu einem bestimmten Themenkreis gesamtheitlich zu betrachten und ihre Erkenntnisse übersichtlich zusammenzufassen. So können quantitative Forschungsarbeiten interpretiert und ein Gesamtbild geschaffen werden. Für die Erstellung solcher Zusammenfassungen eignet sich vor allem eine Methodik besonders – die sogenannte Metaanalyse.

Definition: Metaanalyse

Wenn zu einer bestimmten Fragestellung eine Vielzahl an Primärliteratur vorliegt, eröffnet die Metaanalyse die Perspektive, die Ergebnisse der unterschiedlichen Publikationen systematisch zu einem Gesamtbefund zusammenzuführen. Dabei bedient man sich quantitativer Forschung.

Durch die Zusammenfassung von Einzelergebnissen erhoffen sich Wissenschaftler, die Metaanalysen durchführen, ein insgesamt aussagekräftigeres Ergebnis. Das Metaresultat kann als eine Art Mittelwert verstanden werden und entsteht durch das «Pooling» von Daten. In der Medizin können Metaanalysen beispielsweise dazu genutzt werden, die Effektivität einer bestimmten Therapie genauer zu bestimmen.

Vorteile

Folgende Vorteile sprechen im Zuge deiner Untersuchung für die Durchführung einer Metaanalyse:

• schafft Überblick über uneinheitliche Befunde
• erhöht statistische Aussagekraft und Validität
• kann zur Erarbeitung von fundierten Entscheidungsgrundlagen beitragen
• weist insgesamt eine oft signifikant höhere Aussagekraft auf als Einzelstudien

Herausforderungen

Die Metaanalyse kann aber auch zu einigen Herausforderungen führen:

Durchführung

Charakteristisch für die Metaanalyse ist eine transparente und kleinschrittige Vorgehensweise. Dieses gliedert sich in die folgenden Arbeitsphasen:

1. Formulierung der Forschungsfrage
2. Literaturrecherche nach Primärquellen
3. Überprüfung der Übereinstimmung von Primärstudien
4. Kodierung von passenden Primärstudien
5. Durchführung der Metaanalyse
6. Präsentation der Ergebnisse für die Leserschaft

1. Forschungsfrage formulieren

Zu Beginn der Metaanalyse muss – wie im Übrigen bei einer konventionellen Primärstudie auch – die Forschungsfrage formuliert werden. Aus dieser sollten auch immer das Ziel und der Gegenstand der Untersuchung deutlich hervorgehen.

2. Primärstudien suchen

Als zweiter Schritt folgt die umfassende Literaturrecherche nach geeigneten Primärstudien. Diese kann sich schnell auf mehrere hundert Publikationen belaufen.

3. Übereinstimmung der Primärstudien prüfen

Für jede einzelne Primärstudie, auf die du bei deinen Recherchen stösst, muss entschieden werden, ob sie deinen vorab definierten Kriterien entspricht: Ist dies nicht der Fall, bleibt sie bei der Metaanalyse unberücksichtigt.

Dafür bedienst du dich einer Liste aus Inklusions- und Exklusionskriterien. Relevant sind in diesem Zusammenhang unter anderem der inhaltliche Kontext sowie die methodische Qualität.

4. Geeignete Primärstudien kodieren

Identische oder ähnlich gestellte Forschungsfragen werden in verschiedenen Primärstudien unterschiedlich ergründet. Im nächsten Schritt geht es also darum, die gewählten Publikationen vergleichbar zu machen, was auch deren Kodierung miteinschliesst.

Der Begriff der Kodierung bezeichnet dabei vereinfacht gesagt die Zuweisung von Kategorien. Diese Kategorien beziehen sich auf Merkmale, die für die spätere Berechnung der Metaanalyse relevant sind. Als Beispiele dafür lassen sich etwa Stichprobengrösse und Effektgrössenmass nennen, aber auch inhaltliche und methodische Moderatorvariablen (wie etwa Durchschnittsalter, Untersuchungsdesign usw.).

5. Metaanalyse durchführen

Nach der Kodierung und Berechnung einheitlicher Effektgrössen zum Zweck der Vergleichbarkeit folgt die primärstudienübergreifende statistische Integration. Die einzelnen Resultate werden dabei im Wesentlichen durch Pooling zu einem Mittelwert zusammengefasst, der als Metaresultat fungiert.

Bei diesem Schritt kannst du zwischen verschiedenen Modellen auswählen, die sich durch unterschiedliche statistische Annahmen auszeichnen. Es bestehen diesbezüglich auch Kombinationsmöglichkeiten.

6. Ergebnisse der Leserschaft präsentieren

Bei der Präsentation der Ergebnisse deiner Metaanalyse solltest du auf Grafiken und Diagramme zurückgreifen, die eine schnelle Interpretation durch die Leserschaft ermöglichen. Am häufigsten kommt dabei der sogenannte Forest-Plot zur Anwendung, der sowohl die Effektgrössen aller in die Metaanalyse inkludierten Primärstudien als auch das gepoolte Gesamtresultat darstellen kann.

Praxisbeispiele

Im Folgenden findest du zwei Beispiele aus der Praxis, in welchen eine Metaanalyse im Rahmen einer Abschlussarbeit durchgeführt wurde:

Systematic Review vs. Metaanalyse

Diese beiden Forschungsmethoden werden immer häufiger verwechselt. Deshalb gehen wir nun explizit auf den Unterschied der Methoden ein:

Systematic Reviews (deutscher Begriff: systematische Übersichtsarbeiten) bezeichnen kein konkretes statistisches Verfahren, sondern ein übergeordnetes Studiendesign. Eine Übersichtsarbeit kann zwar eine Metaanalyse enthalten, dies muss jedoch nicht zwingend der Fall sein. Es gibt dementsprechend auch rein qualitative Systematic Reviews.

Im Sinne der Mixed-Methods ist es jedoch möglich, in derselben Arbeit qualitative und quantitative Methoden zu kombinieren und dadurch einander ergänzende Fragestellungen zu beantworten. Zu den Vorteilen dieser Vorgehensweise zählen ein breiterer Evidenzbegriff und die Möglichkeit der Synthetisierung der Ergebnisse zu einem für breitere Leserkreise relevanten Resultat.