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[Saja01]

Hallo,

ich arbeite an einer korrelativen Meta-Analyse. Als grundlegende Einheit nutze ich Pearson r - das ist zum einen inhaltlich sinnvoll und zum anderen auch die Einheit, die in den meisten Papern berichtet wird. Nun ist es allerdings so, dass es auch ein paar Studien gibt, in denen eine von beiden Variablen zuvor dichotomisiert wurde. Dann werden die Ergebnisse z.B. als Odds Ratio angegeben. Nun ist es grundsätzlich möglich, Effektstärken zu transformieren. Borenstein (in dem Buch "Introduction to Meta-Analysis") liefert z.B. Formeln, die ein Übertragen von log Odds Ratio zunächst nach d und von d nach r ermöglichen. Allerdings wird beim letzten Schritt (d --> r) außderdem empfohlen, einen correction factor a einzuführen, der berücksichtigt, wie groß die zwei Gruppen sind, die miteinander verglichen werden (nur relevant, wenn n1#n2). In meinem Fall, in dem es um die Einstellung zu kriminellen Verhalten geht, ist die Gruppe derjenigen, die mit "ja" (oder auf dem positiven Teil einer gestuften Skala) antworten, eigentlich immer um einiges kleiner als die, die mit "nein" antworten. So weit, so gut.

Was mache ich aber, wenn die zweite Variable (z.B. elterliche Kontrolle) ebenfalls dichotomisisert wurde? Das ist beim Übertragen von log Odds Ratio zu d noch unproblematisch, aber was passiert, wenn ich im Anschluss d zu r transformieren möchte? Genauergesagt: Wie wirkt sich das dann auf den Korrekturfaktor aus? Hier gibt es ja zwei Variablen, bei denen n1 und n2 ggf. ungleich verteilt sind. Nehme ich dann die extremere n1:n2-Rate? Oder würde ich zwei Korrekturfaktoren ermitteln und einen Mittelwert bilden?

Viele Grüße,
Saja