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Diese Technik hat sich als sehr nützlich erwiesen, insbesondere in Bereichen, in denen eine große Menge an Daten gesammelt wurde, die offensichtlich zu keinem eindeutigen Ergebnis geführt haben. Die veröffentlichte Literatur wird gesichtet, und die Ergebnisse aller gut durchgeführten Studien (verblindet, angemessene klinische Angaben, klare Ausschlusskriterien usw.) werden zusammengefasst und die Daten neu analysiert.
Da in der Regel nur positive Ergebnisse veröffentlicht werden, besteht die Tendenz, Fehler vom Typ I einzubeziehen (fälschliche Ablehnung der bekannten Hypothese - Annahme eines Unterschieds, obwohl es keinen gibt). Es kann daher sinnvoll sein, auch Daten einzubeziehen, die ebenso fundiert sind, aber nicht veröffentlicht wurden. Solche Daten können mit Fehlern vom Typ II behaftet sein (fälschliche Annahme der Nullhypothese - Annahme, dass kein Unterschied besteht, obwohl es tatsächlich einen Unterschied gibt). Diese Fehler entstehen in der Regel, weil die Anzahl der Probanden zu gering ist, aber die Kombination der Daten in einer Meta-Analyse zeigt das richtige Ergebnis.
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