Eine Meta-Analyse ist eine wissenschaftliche Methode, mit der die Ergebnisse mehrerer empirischer Studien zu einem bestimmten Thema systematisch zusammengefasst und statistisch analysiert werden. Ziel der Meta-Analyse ist es, durch die Aggregation und quantitative Auswertung der Daten aus vielen Einzelstudien zu einer präziseren und verlässlicheren Schlussfolgerung zu gelangen, als dies durch eine einzelne Studie möglich wäre. Sie wird häufig in der Medizin, Psychologie, Sozialwissenschaften und Bildungsforschung angewendet und dient dazu, den „Gesamteffekt“ oder die „Effektgröße“ eines bestimmten Phänomens zu bestimmen.

Der Prozess einer Meta-Analyse beginnt mit einer umfassenden und systematischen Literatursuche, um alle relevanten Studien zu einem bestimmten Thema zu identifizieren. Anschließend werden Kriterien für die Auswahl geeigneter Studien festgelegt. Diese Kriterien können beispielsweise die Qualität der Studien, die verwendeten Methoden oder die Vergleichbarkeit der untersuchten Variablen umfassen. Auf diese Weise soll sichergestellt werden, dass die Ergebnisse der Meta-Analyse aussagekräftig und repräsentativ sind.

Nachdem die geeigneten Studien ausgewählt wurden, werden die in den einzelnen Studien berichteten Effektgrößen berechnet und anschließend statistisch kombiniert. Die Effektgröße ist ein standardisiertes Maß für die Stärke eines Zusammenhangs oder die Größe eines Unterschieds und ermöglicht die Vergleichbarkeit von Studien, die unterschiedliche Messinstrumente oder Stichproben verwendet haben. Es gibt verschiedene Maße für die Effektgröße, darunter Cohen’s d für Mittelwertsdifferenzen oder der Korrelationskoeffizient für Zusammenhänge zwischen Variablen. Durch die Berechnung einer gepoolten Effektgröße ergibt sich ein genaueres Bild über die allgemeine Wirkung oder den Zusammenhang, der in den einzelnen Studien untersucht wurde.

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Meta-Analyse ist die Untersuchung der sogenannten Heterogenität. Heterogenität beschreibt die Unterschiede in den Ergebnissen der einzelnen Studien, die auf methodische Variationen, Stichprobenunterschiede oder andere Faktoren zurückzuführen sein können. Falls eine hohe Heterogenität vorliegt, können Moderatoranalysen durchgeführt werden, um festzustellen, welche Faktoren die Unterschiede in den Studienergebnissen beeinflussen. Zum Beispiel könnten in einer Meta-Analyse zur Wirksamkeit einer Therapie Alter, Geschlecht oder die Schwere der Erkrankung als Moderatoren getestet werden, um herauszufinden, ob und wie diese Variablen die Effektgröße beeinflussen.

Ein Vorteil der Meta-Analyse liegt in ihrer Fähigkeit, statistische Aussagekraft zu erhöhen und so auch kleine Effekte nachzuweisen, die in Einzelstudien möglicherweise unentdeckt bleiben. Dadurch kann die Meta-Analyse wertvolle Informationen für die Praxis liefern und Entscheidungsprozesse in der Forschung und Anwendung unterstützen. Zudem kann sie durch die systematische Analyse bestehender Forschungslücken aufzeigen, in welchen Bereichen weiterer Forschungsbedarf besteht.

Allerdings sind Meta-Analysen auch mit einigen Herausforderungen verbunden. Sie sind anfällig für Publikationsverzerrungen („publication bias“), da Studien mit signifikanten Ergebnissen tendenziell häufiger veröffentlicht werden als solche mit nicht signifikanten Befunden. Dadurch kann das Ergebnis einer Meta-Analyse verzerrt sein, wenn nicht alle vorhandenen Studien berücksichtigt werden. Methoden wie der Funnel-Plot oder die statistische Adjustierung durch Verfahren wie die Egger-Regression können helfen, den Publikationsbias zu identifizieren und zu kontrollieren.

Zusammengefasst ist die Meta-Analyse eine leistungsfähige Methode, um die Ergebnisse mehrerer Studien zu einem übergeordneten Ergebnis zu verdichten und damit ein fundierteres Verständnis über einen Forschungsbereich zu gewinnen. Sie ermöglicht eine differenzierte Betrachtung von Effekten, trägt zur wissenschaftlichen Evidenzbildung bei und ist ein unverzichtbares Instrument für die evidenzbasierte Praxis in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen.