Question
Metaanalyse: Schritt 5: Auswertung: Heterogenität der Effektstärken
Answer
- Quantifizierung der Heterogenität üblicherweise durch
- Q-Statistik: Werte schwierig zu interpretieren, Signifikanztest vorhanden (statistisch signifikantes Ergebnis bedeutet, dass die Effektstärken unterschiedlich groß sind)
- I^𝟐 : Inkonsistenzmaß
- Einfach zu interpretieren (Wertebereich: 0-100%)
- Wie viel Prozent der Varianz ist auf die wahren Unterschiede zwischen Effektstärken zurückzuführen?
- 25% - gering; 50% - mittelgroß; 75% - groß
- Q und I^2 können irreführend sein
- Q: Bei großen Metaanalysen kann die Q Statistik selbst bei geringer Heterogenität der Effektstärken statistisch signifikant sein
- I^2: Es handelt sich um ein relatives und kein absolutes Heterogenitätsmaß. Man weiß nur, ob es mehr wahre Heterogenität als Fehlervariabilität gibt.
- Um die Heterogenität besser bewerten zu können, kann man sich u.a. das Minimum, Maximum oder die Verteilung der Effektstärken anschauen
- Bsp. 1: 𝑟𝑀𝑖𝑛= -.14, 𝑟𝑀𝑎𝑥= .68 --> Hinweis auf starke Unterschiede zwischen Effektstärken (negatives und positives Vorzeichen möglich)
- Bsp . 2: 𝑟𝑀𝑖𝑛= .21, 𝑟𝑀𝑎𝑥= .25 --> Kaum Unterschiede zwischen Effektstärken vorhanden (Q und I^2müssen kritisch interpretiert werden)
- Moderatoranalysen: Können Unterschiede zwischen Effektstärken inhaltlich erklärt werden?
- Durchführung nur dann sinnvoll, wenn Heterogenität vorliegt
- Die Stärke des Zusammenhangs hängt dann u.a. von der Operationalisierung der UV (= Moderator) ab
Question
Metaanalyse: Schritt 5: Auswertung: Heterogenität der Effektstärken
Question
Metaanalyse: Schritt 5: Auswertung: Heterogenität der Effektstärken
Answer
- Quantifizierung der Heterogenität üblicherweise durch
- Q-Statistik: Werte schwierig zu interpretieren, Signifikanztest vorhanden (statistisch signifikantes Ergebnis bedeutet, dass die Effektstärken unterschiedlich groß sind)
- I^𝟐 : Inkonsistenzmaß
- Einfach zu interpretieren (Wertebereich: 0-100%)
- Wie viel Prozent der Varianz ist auf die wahren Unterschiede zwischen Effektstärken zurückzuführen?
- 25% - gering; 50% - mittelgroß; 75% - groß
- Q und I^2 können irreführend sein
- Q: Bei großen Metaanalysen kann die Q Statistik selbst bei geringer Heterogenität der Effektstärken statistisch signifikant sein
- I^2: Es handelt sich um ein relatives und kein absolutes Heterogenitätsmaß. Man weiß nur, ob es mehr wahre Heterogenität als Fehlervariabilität gibt.
- Um die Heterogenität besser bewerten zu können, kann man sich u.a. das Minimum, Maximum oder die Verteilung der Effektstärken anschauen
- Bsp. 1: 𝑟𝑀𝑖𝑛= -.14, 𝑟𝑀𝑎𝑥= .68 --> Hinweis auf starke Unterschiede zwischen Effektstärken (negatives und positives Vorzeichen möglich)
- Bsp . 2: 𝑟𝑀𝑖𝑛= .21, 𝑟𝑀𝑎𝑥= .25 --> Kaum Unterschiede zwischen Effektstärken vorhanden (Q und I^2müssen kritisch interpretiert werden)
- Moderatoranalysen: Können Unterschiede zwischen Effektstärken inhaltlich erklärt werden?
- Durchführung nur dann sinnvoll, wenn Heterogenität vorliegt
- Die Stärke des Zusammenhangs hängt dann u.a. von der Operationalisierung der UV (= Moderator) ab
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| status | not learned | | measured difficulty | 37% [default] | | last interval [days] | |
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| scheduled repetition interval | | | last repetition or drill | | | | |
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No repetitions