230057 SE Meta-analysis (2016S)

Wissenschaftliche empirische Forschung ist meist durch uneinheitliche Befunde gekennzeichnet. Narrative Literaturreviews sind fehleranfällig, unter anderem weil subjektive Interpretationen und persönliche Vorlieben die gezogenen Schlussfolgerungen unbewusst beeinflussen. Um dennoch möglichst objektive Aussagen zu den Resultaten vorangegangener empirischer Forschung treffen zu können, kommen Metaanalysen zum Einsatz. Eine Metaanalyse ist eine Zusammenfassung inhaltlich homogener Primär-Untersuchungen zu einem Forschungsgebiet mit Hilfe quantitativer, statistischer Methoden.

1. Ziele sind erstens Effektgrösseneinschätzungen. Es soll untersucht werden, ob ein Effekt vorliegt, ob dieser Effekt signifikant von Null verschieden ist und wie bedeutsam dieser Effekt ist.
2. Zweitens soll mittels Meta-Regressionsanalysen untersucht werden, welche Charakteristiken der Grundgesamtheit (z.B. Bildung, Geschlecht, Berufsgruppe, Länder-/Wohlfahrtstaatscharakteristiken) und der Studie (z.B. methodische Herangehensweise, Art der Messung von Variablen/Konstrukten, theoretischer Hintergrund der Autoren, wissenschaftstheoretische Herangehensweise zur Herleitung von Hypothesen) ausschlaggebend für die Höhe und Richtung eines Effektes sind.
3. Drittens soll mittels Publikationsfehleranalysen untersucht werden, ob bestimmte Befunde (z.B. Negativbefunde) bewusst nicht zur Publikation eingereicht werden, beispielsweise weil das Resultat dem vorherrschenden Mainstream widerspricht oder in anerkannten Zeitschriften/Wissenschaftsorganen schlecht publizierbar ist.
Im Blockseminar wird die Methode der Metaanalyse erlernt. Als Software kommen Excel und SPSS/Stata (in Abhängigkeit davon ob die Mehrzahl der Teilnehmer/innen SPSS oder Stata nutzt) zum Einsatz. Zudem wird die Software Comprehensive Meta-Analysis (CMA) vorgestellt. Diese Software vereinfacht die Datenaufbereitung für Metaanalysen erheblich. Für den Kurs sind keine Vorkenntnisse erforderlich. Der Kurs möchte die Teilnehmer/innen dazu befähigen, zukünftig eigenständig Metaanalysen durchzuführen, beispielsweise im Rahmen der Aufbereitung vorangegangener Forschung und zum Aufzeigen von Forschungslücken bei Dissertationen/Habilitationen.