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[Mehntie]

Hallo ihr Lieben!
Im Rahmen meiner Forschungsarbeit bin ich auf folgendes Problem gestoßen. Es ist recht speziell und ich habe große Probleme dazu im Internet etwas zu finden, deshalb bin ich über jeden Link, Hinweis oder Buchtipp sehr dankbar.

Ich möchte eine Meta-Analyse berechnen. Dies habe ich im klassischen Fall schon mehrmals gemacht. Das Thema ist die Wirkung von kognitivem Training bei gesunden Älteren. Ich habe also n = 20 Studien, jeweils mit Kontroll- und Interventionsgruppe und einem Prä-/Post Design. Aus diesen Daten kann ich nun für jede Studie und hier auch für jede Gruppe die Effektstärken berechnen (in meinem Fall Cohen's d) und mir dann am Ende den Effekt über alle Studien ansehen (grob runtergebrochen jetzt). Soweit, so gut.

Nun beschäftigt mich aber eine andere Fragestellung. Und zwar wird in vielen der Studien auch noch eine Regressionsanalyse durchgeführt um mögliche Prädiktoren für den kognitiven Trainingserfolg zu generieren. Also das man am Ende Ergebnisse hat wie: "Je jünger die Stichprobe, desto erfolgreicher". Was ich nun gerne machen würde, ist eine Meta-Analyse rechnen über all diese Prädiktoren aus den unterschiedlichen Studien. Dass das funktioniert, habe ich bereits in einer Publikation gesehen:

Verhaeghen, P., Marcoen, A., & Goossens, L. (1992). Improving memory performance in the aged through mnemonic training: a meta-analytic study.

(Gibt es umsonst bei google scholar und research gate). Allerdings wird mir nicht deutlich, wie genau das gerechnet wurde. Und das ist auch meine Frage: Wie kann man quasi eine Art Meta-Analyse über die viele kleine Regressionsanalysen rechnen? Was macht man, wenn die Prädiktoren in den Studien ganz unterschiedlich sind? Kann man sie trotzdem alle in ein Modell werfen? Und wie funktioniert es rein praktisch, also welche Werte brauche ich zur Berechnung?
Es wäre super, wenn mir einer von euch weiterhelfen könnte!
Liebe Grüße
Mehntie