10

Psychologie (Fach) / Vorlesung 5 (Lektion)

Diese Lektion wurde von luckyl0053r erstellt.

Lektion lernen

Diese Lektion ist leider nicht zum lernen freigegeben.

zurück  |  weiter 1 / 1

• Definition von Publication Bias Signifikante Studien haben mehr Chance veröffentlicht zu werden, was dazu führt, dass die veröffentlichte Studien eine unrepräsentative Auswahl der Primärstudien darstellen.
• Was ist File Draw Problem? Die Studien, die kein signifikantes Ergebnis hat, werden nicht veröffentlicht. Anderer Name für PB
• Was ist die Auswirkung von Publication Bias? --> generelle Auswirkung auf die Metaanalyse: unrepräsentative Auswahl dw Primärstudien --> für RE-Modell die zusammengefasste Effektstärke wird überschätzt (μ wird überschätzt) die Parametervarianz tau² wird unterschätzt (die signifikanten Studien fallen homogener aus alsnsie sind)→KI wird nicht korrekt bestimmt.
• Untersuchung von PB mit Funnelplot Ähnlich wie KI wird der Funnelplot enger, je größer dienStichprobe ist. wenn keine PB vorliegt, dann würde man eine gleichmäßig Verteikung der Punkte erwarten was beudetet gleichmäßige Verteilung: sowohl links oder rechts der Spiegelachse des Plots müssen gleich viele Studien verteilt sein. wenn nicht dann PB Beschreibung des Funnelplots: X-Achse: Stichprobenstatisitk Y-Achse:. Stichprobengröße oder Standardfehler jeder Punkt steht für eine Primärstudie
• Was ist der Nachteil vom Funnelplot? es ist meist schwierig anhand nur eines grafischen und subjektiven Verfahrens wie Funnelplots eine Entscheidung für PB zu treffen. --> die Funnelplotasymmetrie muss untersucht werden.
• Beschreibe Fail-Safe Methode nach Rosenthal Wie viele fiktive Studien mit einer Effektstärke von 0 muss man hinzufügen, damit die metaanalygische Schätzung der Effektstärke nicht mehr signifkant vom 0 unterschieden ist.
• Beschreibe Fail-Safe-N Methode nach Orwin wie viele fiktive Studien mit einer bestimmten mittleren Effektstärke muss man hinzufügen, damit die metaanlysche Effektstärke auf einem Wert sinkt.
• Wann liegt ein Funnelplotasymmetrie vor? (nach Empfehlung von Stern und Kollegen?) Die Stichprobengröße bzw. die Stichpribenvarianz zwische  den Primärstudien unterscheiden sich hinreichend. es gibt min. 10 Studien →Methode zur Überprüfung der Asymmetrie = Egger-Test
• Egger-Test - Ziel: zur Untersuchung der Funnelplotasymmetrie - der Test beruht auf einer einfachen Regression - Schritte: Schritt 1: berechnen die Präzision für jede Studie (prec = 1/√vi =wi) Schritt 2: berechnen die z-Werte(AV): Schritt 3: Berechne die einfache  lineare  Regresskon von z auf prec - Regressionsgleichung (zi = β0 + β1preci + εi) →der Intercept β0 ist ein Maß für Funnelplotasymmetrie: wenn β0 sich signifikant vom 0 unterscheidet, dann liegt die Asymmetrie vor (wenn der t-Test signifikant ist) →Problem: man weiß noch nicht wie groß die PB ist →Lösung:. Fill and Trim
• Fill and trim Methode ist der iterative (wiederholende) Algorithmus für die Imputation von Studien Idee: Füge Studien hinzu, bis der Funnelplot symmetrisch wird. →dadurch verschiebt sich auch die Schätzung für  θ, also die Mittelachse des Plots

zurück  |  weiter 1 / 1