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[[Datei:Generic forest plot.png|mini|hochkant=2.0|Ein Beispiel‑Forest‑Plot mit fünf [[Chancenverhältnis|Odds Ratios]] (Quadrate/Kästchen, proportional zu den in der Metaanalyse verwendeten Gewichten), mit dem zusammenfassenden Maß (Mittellinie der Raute) und den zugehörigen Konfidenzintervallen (seitliche Spitzen der Raute) sowie einer durchgezogenen vertikalen Linie des ‚Kein‑Effekt‘. Namen der (fiktiven) Studien sind links dargestellt, Odds Ratios und Konfidenzintervalle rechts]]
Eine '''Metaanalyse''' ist eine Zusammenfassung von ''Primär''-Untersuchungen zu [[Metadaten]], die mit [[Quantitative Sozialforschung|quantitativen]] und [[Statistik|statistischen]] Mitteln arbeitet. Sie versucht frühere Forschungsarbeiten quantitativ bzw. statistisch zusammenzufassen und zu präsentieren. Der Unterschied zur [[Systematische Übersichtsarbeit|systematischen Übersichtsarbeit]] (auch „Review“ genannt) liegt darin, dass ein Review die früheren [[Forschungsdaten]] und Publikationen kritisch würdigt, während die Metaanalyse nur die quantitative und statistische Aufarbeitung der früheren Ergebnisse umfasst.

Metaanalysen werden in allen Forschungsgebieten durchgeführt, in welchen [[Empirie|empirische]] Daten anfallen. Dazu gehören Sozialwissenschaften, Medizin und viele Naturwissenschaften. Eine Zusammenfassung mehrerer Metaanalysen wird als '''Meta-Meta-Analyse''' bezeichnet.<ref>{{Literatur |Autor=Ton J. Cleophas, Aeilko H. Zwinderman |Titel=Meta-Meta-analysis |Sammelwerk=Modern Meta-Analysis: Review and Update of Methodologies |Verlag=Springer International Publishing |Ort=Cham |Datum=2017 |ISBN=978-3-319-55895-0 |DOI=10.1007/978-3-319-55895-0_11 |Seiten=135–143}}</ref>

In den letzten Jahren haben neben traditionellen Metaanalysen, die direkte Effekte von Interventionen vergleichen, indirekte Vergleiche und Netzwerk-Metaanalysen an Bedeutung gewonnen. Denn so können mehrere Effekte z. B. von Medikamentenstudien gleichzeitig und im gegenseitigen Vergleich untersucht werden.<ref>{{Literatur |Autor=G. Moeser, C. Ecker |Titel=Indirekte Vergleiche in der frühen Nutzenbewertung in Deutschland - eine Bestandsaufnahme |Sammelwerk=Gesundheitsökonomie & Qualitätsmanagement |Band=18 |Nummer=05 |Datum=2013-10-15 |ISSN=1432-2625 |DOI=10.1055/s-0033-1355483 |Seiten=235–243 |Online=http://www.thieme-connect.de/DOI/DOI?10.1055/s-0033-1355483 |Abruf=2023-02-10}}</ref><ref>{{Literatur |Autor=Corinna Kiefer, Sibylle Sturtz, Ralf Bender |Titel=Indirect Comparisons and Network Meta-Analyses |Sammelwerk=Deutsches Ärzteblatt international |Datum=2015-11-20 |ISSN=1866-0452 |DOI=10.3238/arztebl.2015.0803 |PMC=4678383 |PMID=26634940}}</ref>

== Schöpfung des Begriffs ==
Der Begriff wurde 1976 vom [[Psychologe]]n [[Gene V. Glass]] (* 1940) in seinem Artikel ''„Primary, Secondary and Meta-Analysis of Research“'' eingeführt. Er definiert Metaanalyse als ''[…] analysis of analyses. I use it to refer to the statistical analysis of a large collection on analysis results from individual studies for the purpose of integrating the findings''. (deutsch: „[…] Analyse von Analysen. Damit meine ich die statistische Analyse einer großen Sammlung von Analyse-Ergebnissen mehrerer Einzelstudien, die dadurch zusammengeführt werden sollen.“).<ref>Gene V. Glass: ''Primary, Secondary and Meta-Analysis of Research''. In: ''Educational Researcher'' 5, 1976, S. 3–8, {{DOI|10.3102/0013189X005010003}} {{JSTOR|1174772}}.</ref> Durchgeführt wurde die erste Metaanalyse jedoch bereits 1904 von [[Karl Pearson]], der die [[Trennschärfe eines Tests|Teststärke]] von Studien mit wenigen Probanden durch Zusammenfassung erhöhen wollte.

== Einsatzgebiete und Gründe ==
Metaanalysen ermöglichen die Zusammenfassung von verschiedenen Untersuchungen zu einem wissenschaftlichen Forschungsgebiet. Dabei werden die empirischen Einzelergebnisse inhaltlich homogener Primärstudien zusammengefasst. Ziel ist eine [[Effektgröße]]neinschätzung. Es soll untersucht werden, ob ein Effekt vorliegt und wie groß dieser ist.

Gründe für die Durchführung von Metaanalysen sind unter anderem:
* Aus mancherlei Gründen sind die [[Stichprobe]]n der Primärstudien viel zu klein, um verlässliche Ergebnisse zu bringen, die auf ähnliche Fälle übertragbar sind. Wenn viele Untersuchungen geeignet zusammengefasst werden, so kann das damit gewonnene Ergebnis aufgrund der größeren Gesamtzahl von Stichproben zuverlässiger sein.
* Häufig benutzen die Primärstudien unterschiedliche Methoden, Definitionen oder ziehen ihre Stichproben nicht aus derselben [[Grundgesamtheit]]. Zudem gibt es Faktoren, die einzelne Ergebnisse beeinflussen können. In einer Metaanalyse kann festgestellt werden, welche Einflüsse es gibt und wie stark diese sind und ob trotzdem ein valides Gesamtbild möglich ist.
* Nicht zu unterschätzen ist, dass die Durchführung von Metaanalysen (und auch Reviews) relativ kostengünstig ist, und trotzdem wertvolle Ergebnisse liefert. Sie liefert für ein gesamtes Forschungsgebiet die Grundlage, um die künftigen Forschungstätigkeiten zu skizzieren.
* Der [[Publikationsbias]], d. h. das Verhältnis zwischen positiven Befunden und „negativen“, also nicht-signifikanten Ergebnissen, kann ermittelt werden.

== Methode ==
Eine Metaanalyse umfasst sämtliche Elemente des sozialwissenschaftlichen Forschungsprozesses, wie sie bei einer [[Primärforschung]] vollzogen werden (Cooper 1982; Schnell et al. 1995).

# Am Beginn stehen die Auswahl eines geeigneten Forschungsproblems sowie die genaue Eingrenzung des Forschungsgegenstandes.
# Die [[Erhebung (Empirie)|Datenerhebung]] besteht im Fall publikationsbasierter Metaanalysen in einer systematischen und möglichst erschöpfenden Literaturrecherche.
# Im Anschluss daran werden die Informationen in den gesammelten Publikationen codiert und elektronisch aufbereitet.
# Die eigentliche (statistische) [[Datenanalyse]] besteht in der Regel aus zwei Schritten: der Befundintegration und der anschließenden Heterogenitätsanalyse.
# Abschließend sind die Ergebnisse angemessen aufzubereiten und mit Bezug auf das Forschungsproblem zu interpretieren.

Das Verfahren der Metaanalyse ähnelt dem narrativen [[Systematische Übersichtsarbeit|Review]], das die einschlägige Literatur zu einem wissenschaftlichen Thema strukturiert vorstellt, vergleicht und mit kritischen Kommentaren versieht. Kritisiert wird die Subjektivität der Auswahl von Untersuchungen. Hier erreicht die Metaanalyse eine größere Objektivität, indem sie Kriterien für die Auswahl der Primärstudien für die Metaanalyse festlegt. Dadurch verringert sich allerdings die mögliche Anzahl der Untersuchungen, die in eine Metaanalyse aufgenommen werden können.

Die Zusammenfassung verschiedener Untersuchungen zu einem wissenschaftlichen Forschungsgebiet ist nur sinnvoll, wenn die Effektgrößen der einzelnen Untersuchungen Schätzungen einer gemeinsamen Populationseffektgröße sind. Es ist eine Homogenitätsprüfung notwendig.

Homogenitätsprüfungen gehen von einer einheitlichen Effektgröße Δ (sprich: Delta) aus. Δ ist ein universelles Effektgrößenmaß und entspricht der bivariaten [[Produkt-Moment-Korrelation]]. Es wird präferiert, da verschiedene statistische Kennwerte (z.&nbsp;B. [[Korrelationskoeffizient|r]], [[T-Verteilung|t]], [[F-Verteilung|F]]) in Δ transformiert werden können.

Die studienspezifischen Effektgrößen werden anschließend durch einen [[Signifikanztest]] auf Homogenität geprüft. Sind die Effektgrößen homogen, kann ein durchschnittlicher Δ-Wert berechnet werden, er entspricht der Schätzung der Populationseffektgröße und kann auf Signifikanz geprüft und hinsichtlich seiner Größe klassifiziert werden.

Liegen heterogene Effektgrößen vor, so kann man Strategien anwenden, die die Untersuchungen mit heterogenen Effektgrößen in homogene Subgruppen teilen. Anschließend sollte der Einfluss von [[Moderatorvariable]]n auf die Heterogenität bestimmt werden, dies geschieht [[Varianzanalyse|varianz-]] oder [[Clusteranalyse|clusteranalytisch]]. Bestehen keine direkten Annahmen über die Wirkung von Moderatorvariablen, kann eine Korrelation zwischen den Moderatorvariablen und den studienspezifischen Effektgrößen berechnet werden. Die Höhe der Korrelation beschreibt dabei den Einfluss der Moderatorvariablen auf die Heterogenität der einzelnen Effektgrößen.

Da Untersuchungsberichte häufig lückenhaft sind und teils nur über signifikante bzw. nicht-signifikante Ergebnisse berichtet wird, gibt es Verfahren, die es ermöglichen, auch diese Untersuchungen metaanalytisch zu verwenden (z.&nbsp;B. Auszählung, [[Vorzeichentest]], [[Binomialtest]] und Berechnung der exakten [[Irrtumswahrscheinlichkeit]], es resultiert die [[Stouffer-Prüfgröße]]). Mit Hilfe des ‚[[Fail-Safe N]]‘ (nach Rosenthal, 1979<ref name=":0">{{Literatur|Titel = Performance und Vertrauen in Unternehmenskooperationen: Eine Metaanalyse zu den Bestimmungsfaktoren für den Zusammenhang zwischen Performance und Vertrauen in Unternehmenskooperationen|Verlag = kassel university press GmbH|Jahr = 2011-01-01|ISBN = 9783862192151|Online = {{Google Buch|BuchID=Skybef0WeCwC| Seite=135 }}|Seiten = 135}}</ref>) lässt sich beim Vorliegen eines signifikanten Gesamttests ausrechnen, wie viele Studien mit einem mittleren Effekt der Größe null noch zusätzlich vorhanden sein müssten, damit der Gesamttest nicht signifikant ist. Über die Berechnung des Fail-Safe N soll dem Problem begegnet werden, dass graue Literatur, also unveröffentlichte Untersuchungen, nicht erfasst wird (siehe unten).<ref name=":0" />

Die Metaanalyse kann am Ende mit einer sogenannten [[Meta-Regression]] abgerundet werden. Mit [[Regressionsanalyse|Regressionsverfahren]] wird festgestellt, welche Eigenschaften der Einzelstudien (z. B. diagnostische Kriterien, Herkunft, Anzahl Probanden, …) zu welchen Effektstärken führen.

Praktiken und Werkzeuge der [[Offene Wissenschaft|Open Science]] können Metaanalysen vereinfachen und ihre Nachnutzbarkeit steigern.<ref>{{Literatur |Autor=David Moreau, Beau Gamble |Titel=Conducting a Meta-Analysis in the Age of Open Science: Tools, Tips, and Practical Recommendations |Verlag=PsyArXiv |Datum=2020-01-07 |DOI=10.31234/osf.io/t5dwg |Online=https://osf.io/t5dwg |Abruf=2022-08-08}}</ref>

== Diskussion der Methode ==
=== Garbage-in-Garbage-out-Problem ===
Kritisiert wird, die Ergebnisse einer Metaanalyse seien wenig [[Validität|valide]], weil jede beliebige Untersuchung, unabhängig von ihrer methodischen Qualität, in die Metaanalyse eingeht. Allerdings kann der Einfluss der methodischen Qualität der Untersuchungen auf das Ergebnis der Metaanalyse kontrolliert werden, indem entweder Qualitätskriterien qualitativ hervorstehende Studien stärker gewichten, oder Ausschlusskriterien mangelhafte Studien ausschließen. Die Studien können nach methodischer Qualität gruppiert und separat ausgewertet werden.

Hervorzuheben ist hier, dass Studien mit einer geringen Anzahl Probanden oder Stichproben nicht per se mangelhaft sind.

=== Äpfel-Birnen-Problem ===
Kritisiert wird, dass Metaanalysen Untersuchungen mit unterschiedlichen [[Operationalisierung]]svarianten zusammenfassen. Es wird gefordert, dass vor allem in Bezug auf die abhängige Variable homogene Operationalisierungen vorliegen müssen, da sie alle Indikatoren für das gleiche [[Konstrukt]] sein sollen. Andernfalls beziehen sich die Untersuchungen auf unterschiedliche Kriterien, eine Zusammenfassung wäre dann nicht sinnvoll.

Dieses Problem lässt sich ebenfalls damit beheben oder abmildern, indem die Studien nach Erscheinungszeitraum oder unterschiedlichen Definitionen/Operationalisierungen gruppiert und separat ausgewertet werden.

=== Schubladenproblem ===
<ref>[[Jürgen Bortz]], Nicola Döring: {{Literatur|Titel = Forschungsmethoden und Evaluation: für Human- und Sozialwissenschaftler|Verlag = Springer-Verlag|Jahr = 2013-09-03|ISBN = 9783662072998|Online = {{Google Buch| BuchID=aqHyBQAAQBAJ| Seite=646 }}|Seiten = 646}}</ref> (''engl. File Drawer Problem''<ref>{{Literatur|Titel = Metaanalyse|Verlag = Rainer Hampp Verlag|Jahr = 2014|ISBN = 9783866189751|Online = {{Google Buch| BuchID=xNoXAwAAQBAJ| Seite=77 }}|Seiten = 77}}</ref>''):'' Häufig werden nur Ergebnisse publiziert, die angenommene [[Hypothese]]n bestätigen oder signifikante Ergebnisse aufweisen, während Untersuchungen mit nicht-signifikanten Ergebnissen nicht veröffentlicht werden ([[Publikationsbias]]). Dadurch erfolgt eine Verzerrung der metaanalytischen Ergebnisse, da diese die Existenz eines Effekts zu oft nachweisen.<ref name="Bortz S.674">[[Jürgen Bortz]], Nicola Döring: ''Forschungsmethoden und Evaluation für Human- und Sozialwissenschaftler.'' 4., überarbeitete Auflage. Springer Medizin-Verlag, Heidelberg 2006, ISBN 3-540-33305-3, S. 674, [http://books.google.de/books?id=13GbPUYAUHsC&pg=PA674#v=onepage&q=&f=false (online)].</ref> Unveröffentlichte Literatur bezeichnet man auch als [[graue Literatur]]. „Interessanterweise hatte die graue Literatur in der ehemaligen [[Deutsche Demokratische Republik|DDR]] als nicht zensierte Literatur meist einen höheren wissenschaftlichen Wert als die offizielle, staatlich kontrollierte Literatur.“<ref name="Bortz S.360">Jürgen Bortz, Nicola Döring: ''Forschungsmethoden und Evaluation für Human- und Sozialwissenschaftler.'' 4., überarbeitete Auflage. Springer Medizin-Verlag, Heidelberg 2006, ISBN 3-540-33305-3, S. 360, [http://books.google.de/books?id=13GbPUYAUHsC&pg=PA360#v=onepage&q=&f=false (online)].</ref> „Eine Liste der neuesten Diplomarbeiten und Dissertationen im Fach Psychologie ist halbjährlich der ''Psychologischen Rundschau'' beigelegt.“<ref name="Bortz S.360"/> Das Problem, an graue Literatur heranzukommen, wird bei Marylu C. Rosenthal<ref>Marylu C. Rosenthal: ''The Fugitive Literature.'' In: Harris Cooper, Larry V. Hedges (Hrsg.): ''The Handbook of Research Synthesis.'' Russell Sage Foundation, New York NY 1994, ISBN 0-87154-226-9, S. 85–94.</ref> (1994) behandelt.<ref name="Bortz S.674"/>

Der Publikationsbias wird in jeder sorgfältigen Metaanalyse zum Beispiel mit dem [[Funnel-Plot]] abgeschätzt. Bereits zu Beginn einer Metaanalyse soll aber beurteilt werden, inwiefern und mit welchem Aufwand die graue, nicht publizierte Literatur beschafft und berücksichtigt werden soll. In der veröffentlichten Literatur finden sich aber nicht selten Hinweise auf nicht publizierte Forschungsergebnisse, und heutzutage ist es dank dem Internet einfach, Forscher um unveröffentlichte Daten anzufragen. Allerdings erzeugt dieses Vorgehen wiederum eine methodische Schwäche, die kaum zu beheben ist.

=== Problem der abhängigen Messungen ===
Dieses Problem tritt auf, wenn verschiedene (abhängige) Teilergebnisse an der gleichen Stichprobe erhoben worden sind. Dies kann etwa auftreten, wenn ein Wissenschaftler dasselbe Gesundheitsproblem mehrmals nacheinander im selben geografischen Gebiet untersucht hatte, und die Ergebnisse in mehreren Publikationen veröffentlichte. Da Untersuchungseinheiten von Metaanalysen aber Einzelstudien und nicht Teilstichproben sind, darf immer nur ein Ergebnis einer Untersuchung in die Metaanalyse mit eingehen, da andernfalls diese Untersuchung ein größeres Gewicht erhalten würde als eine Untersuchung, die nur mit einem Ergebnis in die Metaanalyse eingeht. Entweder beschränkt man sich auf das wichtigste oder aussagekräftigste Ergebnis unter den Teilergebnissen, oder man bildet das [[Arithmetisches Mittel|arithmetische Mittel]] als Schätzung des Gesamtergebnisses. Sind aber die Rohdaten aus allen Teilergebnissen vorhanden, lässt sich aber ein Gesamtergebnis rekonstruieren.

== Literatur ==
* Harris M. Cooper: ''Scientific guidelines for conducting integrative research reviews''. In: ''Review of Educational Research'' 52, 1982, {{ISSN|0034-6543}}, S. 291–302.
* Harris Cooper, Larry V. Hedges (Hrsg.): ''The Handbook of Research Synthesis''. Russell Sage Foundation, New York NY 1994, ISBN 0-87154-226-9.
* Gene V. Glass: ''Primary, Secondary and Meta-Analysis of Research''. In: ''Educational Researcher'' 5, 1976, {{ISSN|0013-189x}}, S. 3–8.
* [[Joachim Hartung]], Guido Knapp, Bimal K. Sinha: ''Statistical meta-analysis with applications''. J. Wiley & Sons, Inc., Hoboken NJ 2008, ISBN 978-0-470-29089-7, ''(Wiley Series in Probability and Statistics)''.
* John E. Hunter, Frank L. Schmidt, Gregg B. Jackson: ''Meta-Analysis. Cumulating research findings across studies''. Sage Publications, Beverly Hills CA 1982, ISBN 0-8039-1864-X, (''Studying organizations'' 4), (Empfehlenswerte Einleitung).
* [[Rainer Schnell]], [[Paul B. Hill]], Elke Esser: ''Methoden der empirischen Sozialforschung''. 5. völlig überarbeitete und erweiterte Auflage. Oldenbourg Verlag, München u. a. 1995, ISBN 3-486-23489-7.
* {{Literatur |Autor=Antonia Zapf, Christian Röver |Titel=Metaanalyse|Herausgeber=Jan Gertheiss, Matthias Schmid, [[Martin Spindler]]|Sammelwerk=Moderne Verfahren der Angewandten Statistik |Verlag=Springer Spektrum |Ort=Berlin |Datum=2024 |ISBN=978-3-662-63496-7 |DOI=10.1007/978-3-662-63496-7_19-1}}

== Weblinks ==
* [https://www.stat-help.com/meta.pdf (Einführung; PDF-Datei; 250&nbsp;kB)]
* [http://www.lyonsmorris.com/MetaA/index.htm (Tutorial)]
* {{Webarchiv | url=http://www.the-scientist.library.upenn.edu/yr1997/sept/hoffert_p1_970915.html | wayback=20000503152039 | text=''The Scientist'', Sep. 15, 1997}} Stephen P. Hoffert: ''Meta-Analysis Gaining Status In Science And Policymaking''
* [http://www.dgps.de/fachgruppen/methoden/mpr-online/issue1/art3/node17.html Probleme der Metaanalyse]

== Einzelnachweise ==
<references />

{{Normdaten|TYP=s|GND=4169552-5|LCCN=|NDL=|VIAF=}}

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