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Psychologie (Subject) / Vorlesung 6 (Lesson)

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• Geben Sie drei Grunde dafür an, dass die Effekte in Meta-Analysen abhängig sein können Cluster von Studien Studien mit multiplen Effekten Messwiederholung (Studien mit Effekten, die an  mehreren Zeitpunkten erhoben wurden)
• Warum ist die RE-Metanalyse eine Sonderfall von der multilevel Metaanalyseb(MM)? Im RE-Modell geht  man von einem globalen  wahren Wert aus (μ), der eine ZV ist. Deren Realisierungen sind die wahren Werte θi in den Studien, die wiederum eine Realisierung haben. Da man pro Studie nur  eine Realisation yi des wahren Werts hat --> sind die verschiedene yi als ZV voneinander unabhängig (und somit die Stichprobenfehler auch unabhängig) →Sonderfall vom MM, weil man Cluster von Studien haben kann, sodass yi voneinander abhängig werden.
• Erklären die 5 Komponente von der Gleichung von der MM mit Cluster yij = μ+δi+ζij+εij yij: beobachtete/geschätzte Wert des wahren Werts einer Studie μ: globaler Erwartungswert der wahren Werte (die Restkomponente sind Fehler) δi: Die Differenz zwischen dem Erwartungswert eines Clusters i vom globalen Erwartungswert μ --> between Varianz σ²B ζij: Differenz zwischen dem j-ten wahren Wert in Cluster i und  dem Ewartungswert des Clusters i --> within Varianz σ²W eij: Differenz zwischen dem j-ten wahren Wert und dessen Realisation
• Übung 6, Aufgabe 2 yij= beobachteter prozentualer Erfolg vom Therapeut j in Praxis i μ= globaler mittlerer wahrer prozentualer Erfolg für alle Therapeuten δi = Abweichung des mittleren Erfolg in Praxis i vom globalen Erwartungswert des wahren prozwntualer Erfolgs ζij = Abweichung des wahren Erfolgs vom Therapeut j in der Praxis i vom mittleren wahren Erfolg in Praxis i eij = Abweichung des beobachteten Erfolgs des Therapeuten j von seinem wahren Erfolg
• Studie von Konstantopoulos (2011) mit der Fragestellung: Wirkung der veränderten Ferienzeiten auf die Schulleistungen yij: beobachtete Leistung der Schüler in der Schule j im Distrikt i μ: gloabler Erwartungwert der wahren Leistung aller Schüler über Distrikte hinweg δi: Abweichung zwischen den wahren mittleren Leistung des Distrikts i vom globalen Erwartungswert der Leistung ζij: Abweichung  zwischen den wahren Leistung der Schüler von Schule j vom wahren erwarteten Leistung im Distrikt i eij:. Abweivhung zwischen den erwarteten Leistung der Schule j vom ihrer tatsächlichen Leistung
• Varianz von yi bei MM mit Cluster laut der Gleichung hat yi 3 Varianzquellen: δi, ζij und εij →Varianz = σ²B + σ²W + vi →Kovarianz mit Studien innerhalb eines Clusters = σ²B (warum) →yi korreliert nicht mit Studien von anderen Clustern 
• ICC wie berechnet man die Korrelation der wahren Effekts innerhalb eines Clusters? ρ(ζij,ζik) = σ²B/(σ²B + σ²W) →die wahren Effekte sind voneinder abhängig. →Wertebereich von ICC = [0,1] wenn σ²W klein ist, dann werden Nenner und Zähler immer ähnlicher und ICC wird deswegen die 1 ernähern je größer σ²W, desto kleiner wird ICC
• Bei Studien mit mehreren Effekten, worauf muss man achten? Die Effekte sind in den Studien genestet --> die wahren Effekte sind nicht mehr voneinander unabhängig. --> die Stichprobenfehler sind auch voneinander abhängig (sie kovariieren) →Varianzen von yi: σ²B + σ²W + vi →Kovarianz zwischen yi: σ²B+ cov (eii,ejj) →Problem: Covarianzen der Fehler werden meist nicht berichtet. --> man kann auch die Stichprobenfehler anhand der Sensitivitätsanalyse schätzen.
• Nenne den Zusammenhang zwischen geschätzten Kovarianzen der wahren Effekte und geschätzten Kovarianzen der beobachteten Effekte für die Studien innerhalb eines Clusters Wenn innerhalb eines Clusters mehrere Studien gibt, die abhängig sind, geht man davon aus, dass die  Fehler nicht korreliert --> beide Kovarianzen sind gleich.
• Interpretieren einen R-Output von MM (z.B. mit multiplen Effekten) rma.mv = Befehl für MM tau².1 = Varianz von AL tau².2 =Varianz von PD danach rho.AL/rho.PD = Korrelation zwischen zwei Effekten AL und PD Test for residual heterogeneity: QE Test of Moderators: QM Modell results: OutcomeAL = -0.3392 (p <0.01) --> chirurgischer Eingriff hat einen signifikanten negativen Effekt auf AL outvomdPD =0.3534 (p < 0.05) --> chirurgischer Eingriff hat einen signifikanten positiven Effekt auf AL

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