Was ist der Unterschied zur Metaanalyse?
Metaanalyse. Der Unterschied zur 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.
Welche Faktoren beeinflussen die Meta-Analyse?
Beeinflusst wird die statistische Power einer Meta-Analyse durch die Effektgröße, die durchschnittlichen Gruppengröße sowie die Anzahl eingeschlossener Studien und deren Heterogenität. Anhand der Matrixdarstellung (Abb. 2) ist dieser Zusammenhang gut nachvollziehbar.
Wie kann eine Metaanalyse abgerundet werden?
Die Metaanalyse kann am Ende mit einer sogenannten Meta-Regression abgerundet werden. Mit Regressionsverfahren wird festgestellt, welche Eigenschaften der Einzelstudien (z. B. diagnostische Kriterien, Herkunft, Anzahl Probanden, …) zu welchen Effektstärken führen.
Was sind Power-Analysen?
Power-Analysen liefern in diesem Zusammenhang aufschlussreiche Informationen über die Robustheit von Gesamteffekten und helfen dabei, die Anzahl der Studien zu bestimmen, die zur Bestätigung von Ergebnissen benötigt werden.
Wie kann man Strukturgleichungsmodelle analysieren?
Strukturgleichungsmodelle kann man mit vielen gängigen Statistikprogrammen analysieren. Amos, MPlus und Lisrel sind kommerzielle Produkte, die speziell auf Strukturgleichungsmodelle ausgerichtet sind. Für R stehen dagegen mit den Packages SEM, lavaan oder semPLS viele open-source Möglichkeiten zur Verfügung.
Was ist der Ausgangspunkt der Modellierung?
Der Ausgangspunkt für die Modellierung ist dabei die Hypothese: Nützlichkeit und Inspiration führen zu einer hohen Zufriedenheit der Kunden. Das Strukturmodell bildet die Beziehungen zwischen den latenten Variablen ab. Zufriedenheit stellt eine endogene latente Variable dar.