Eine Metaanalyse ist eine analytische Überprüfung mehrerer Forschungsstudien zu einem gemeinsamen Thema. Die wissenschaftliche Forschung basiert auf statistischen Erkenntnissen, jedoch sind diese Studien oft durch die Stichprobengröße limitiert, da im Projektverlauf nur eine kleine Stichprobe möglicher Daten erhoben werden kann. Die Metaanalyse zielt darauf ab, diese Schwierigkeit zu überwinden, indem die Ergebnisse aus mehreren Studien kombiniert werden, um ein umfassenderes Bild des Forschungsproblems zu schaffen. Obwohl diese Art der Analyse Vorteile hat, hat sie auch Nachteile, wie zum Beispiel Selektionsverzerrungen und mögliche Verzerrungen von Statistiken, die zu falschen Schlussfolgerungen führen können.
Metaanalysen können in jedem Studienbereich durchgeführt werden, in dem eine Menge statistischer Forschungsliteratur existiert. Damit die Analyse jedoch valide ist, muss sie systematisch durchgeführt werden, wie eine Forschungsstudie selbst. Nach der Formulierung des Problems werden bestimmte Studien anhand bestimmter Kriterien für die Analyse ausgewählt.
Die Art der Kriterien hängt vom Ziel der Metaanalyse ab. Beispielsweise würde ein Forscher, der eine Metaanalyse zur Behandlung von Patienten mit Herzinfarkt durchführt, Studien speziell zu diesem Thema einbeziehen. Der Forscher kann die Literaturauswahl weiter einschränken, indem er nur Studien auswählt, die mit einer geeigneten Methodik durchgeführt wurden. Beispielsweise kann die Anforderung einer Randomisierung oder einer zufälligen Auswahl von Stichproben zur Vermeidung von Verzerrungen ein Kriterium für die Aufnahme sein.
Nachdem die Studien gesammelt und überprüft wurden, werden statistische Methoden verwendet, um Daten zu kombinieren und zu filtern. Da die Stichprobengröße in einer Metaanalyse effektiv viel größer ist als die Stichprobengröße in einer gewöhnlichen Forschungsstudie, kann es möglich sein, dass die Analyse statistische Muster aufdeckt, die eine einzelne Studie nicht zeigen könnte. Die kleine Stichprobengröße einer einzelnen Forschungsstudie kann auch bestimmte Zufallseffekte unverhältnismäßig verstärken. Die Metaanalyse kann verwendet werden, um Widersprüche zwischen Studien aufzulösen, die sich aus solchen zufälligen Schwankungen ergeben.
Der vielleicht größte Nachteil des Metaanalyseprozesses ist das Problem der Selektion. Da der Forscher auswählen muss, welche Studien er in seine Analyse einbeziehen möchte, ist eine Verzerrung der statistischen Schlussfolgerungen insgesamt unvermeidlich. Ein Forscher mit einer bestimmten Agenda könnte die Auswahl möglicherweise verzerren, um bestimmte Schlussfolgerungen anderen vorzuziehen. Auch wenn das Thema der Analyse so eng gefasst ist, dass die gesamte vorhandene Literatur durchgesehen werden kann, werden unveröffentlichte Studien nicht berücksichtigt. Kritiker der Metaanalyse weisen darauf hin, dass der Prozess nicht wirklich objektiv oder wissenschaftlich ist.