Syllabus Metaanalyse 2012 - Verband der Hochschullehrer für

Doktorandenprogramme
Verband der Hochschullehrer für Betriebswirtschaft e. V.
Syllabus
Disziplin: Alle Disziplinen (die verwendeten Beispiele im Kurs stammen vor allem aus dem
Bereich Marketing/Management)
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Title
Metaanalyse
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Lecturer
Martin Eisend (Europa-Universität Viadrina)
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Outline
Key Issues
Der Kurs wendet sich an NachwuchswissenschaftlerInnen, die sich mit der Methode der
Metaanalyse vertraut machen möchten und lernen möchten, wie man diese erfolgreich
einsetzt und verwendet. Nach Besuch des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage….
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selbstständig Metaanalysen zu einer von Ihnen gewählten Fragestellung durchzuführen,
beginnend von der Literaturrecherche über die Kodierung von Studien bis hin zur
softwaregestützten Auswertung der Daten;
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unterschiedliche Metaanalysen in der Fachliteratur im Hinblick auf die verwendeten
Methoden zu unterscheiden, einzuordnen und zu beurteilen;
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der inhaltlichen und methodischen Diskussion zur Metaanalyse zu folgen.
Course Format
Im Kurs wechseln sich Präsentationen durch den Dozenten mit Übungen (v.a. am Computer)
ab. Von den Teilnehmern wird erwartet, dass sie sich anhand der vorgegebenen Literatur
vorbereiten. Außerdem wird erwartet, dass sie eine Metaanalyse in der Literatur
recherchieren, die sie am vierten Tag des Workshops vorstellen und unter ihrer Anleitung
gemeinsam mit allen Teilnehmern analysieren und diskutieren.
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Selected Literature
Begleitendes Textbuch:
Lipsey, Mark W. and David T. Wilson (2001), Practical Meta-Analysis, Thousand Oaks, CA: Sage.
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Texte zu den Übungsteilen, die vorab zu lesen sind:
Albers, Sönke, Murali K. Mantrala, and Shrihari Sridhar (2010), "Personal Selling Elasticities: A
Meta-Analysis," Journal of Marketing Research, 47 (October), 840-853.
Eisend, Martin (2010), "A Meta-analysis of Gender Roles in Advertising," Journal of the
Academy of Marketing Science, 38, 418-440.
Geyskens, Inge, Jan-Benedict E. M. Steenkamp, Nirmalya Kumar (1999), "A Meta-analysis of
Satisfaction in Marketing Channel Relationships", Journal of Marketing Research, 36 (May),
223-238.
Harrison, David A., Daniel A. Newman, and Philip L. Roth (2006), "How Important Are Job
Attitudes? Meta-analytic Comparisons of Integrative Behavioral Outcomes and Time
Sequences," Academy of Management Journal, 49 (2), 305-325.
Krasnikov, Alexander and Satish Jayachandran (2008), "The Relative Impact of Marketing,
Research-and-Development, and Operations Capabilities on Firm Performance," Journal of
Marketing, 72 (July), 1-11.
Weiterführende Literatur:
Bijmolt, Tammo H. A. and Rik G. M. Pieters (2001), "Meta-Analysis in Marketing when Studies
Contain Multiple Measurements," Marketing Letters, 12 (2), 157-69.
Borenstein, Michael, Larry V. Hedges, Julian P. T. Higgins, and Hannah H. Rothstein (2009),
Introduction to Meta-Analysis. Chichester: John Wiley & Sons.
Cooper, Harris and Larry V. Hedges (eds.) (1994), The Handbook of Research Synthesis, New
York: Russell Sage Foundation.
Hox, Joop J. and Edith D. Leeuw (2003), "Multilevel Models for Meta-analysis," in Multilevel
Modeling: Methodological Advances, Issues, and Applications, Steven P. Reise and Naihua
Duan (eds.), Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum, 90-111.
Hunter, John E and Frank L. Schmidt (2004), Methods of Meta-Analysis. Correcting Error and
Bias in Research Findings, 2. ed, Newbury Park, CA: Sage.
Schulze, Ralf (2004), Meta-Analysis. A Comparison of Approaches, Cambridge, MA: Hogrefe &
Huber.
Nützliche Websiten:
Meta-analysis ressources, University of Oxford: http://www.self.ox.ac.uk/metamenu.htm
Archiv von William R. Shadish: http://faculty.ucmerced.edu/wshadish/MetaAnalysis%20Links.htm
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Administration
Kursablauf
17.10.2012 - 1. Tag
Vormittags: Einführung in die Metaanalyse: Kennzeichnung und Entwicklung der
Metaanalyse, prototypischer Ablauf einer Metaanalyse, Stärken und Schwächen der
Metaanalyse (Präsentation und Diskussion)
Nachmittags: Literaturrecherche, Kodierung von Studien und Effektgrößen (Präsentation und
Übung)
18.10.2012 - 2. Tag
Vormittags: Berechnung und Integration von Effektgrößen, Gewichtungs- und
Korrekturverfahren (Präsentation und Übung)
Nachmittags: Erklärung der Varianz von Effektgrößen, Moderatoranalyse, metaanalytische
Regression (Präsentation und Übung)
19.10.2012 - 3. Tag
Vormittags: weiterführende Analysetechniken (u.a. metaanalytische Regression mit HLM,
metaanalytische Strukturgleichungsmodelle) (Präsentation und Übung),
Nachmittags: Metaanalyse und wissenschaftlicher Fortschritt (Präsentation und Diskussion)
20.10.2012 - 4. Tag
Analyse und Diskussion von veröffentlichten Metaanalysen (Übung und Diskussion)
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Ort
Berlin
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Teilnehmerzahl
Max. 20 Teilnehmer
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Kosten
Die Teilnahmegebühr beträgt EUR 600,--.
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Content
Metaanalyen integrieren empirische Befunde mehrerer Untersuchungen zu einer bestimmten
Fragestellung und untersuchen die Variabilität dieser Befunde. Damit bieten sie
Wissenschaftlern eine Möglichkeit, bisherige Forschungsergebnisse quantitativ zu integrieren
und zu bewerten und sich somit einen Überblick über die empirische Forschung zu einer
Fragestellung zu verschaffen. Durch ihre generalisierenden Befunde unterstützt die
Metaanalyse auch Praktiker bei der Entscheidungsfindung. Aufgrund der stark zunehmenden
Anzahl von empirischen Untersuchungen in vielen Disziplinen der betriebswirtschaftlichen
Forschung kommt die Metaanalyse in diesen Bereichen zunehmend zum Einsatz.
Eine metaanalytische Untersuchung operiert nach einem ähnlichen Prinzip wie
Primäruntersuchungen und daher sind auch die Vorgehensweise und der Ablauf einer
Metaanalyse mit deren Vorgehensweise vergleichbar. Es wird zunächst das Problem formuliert
und dann relevante Studien recherchiert und gesammelt. Diese Studien werden kodiert. Die
so ermittelten Daten werden analysiert und schließlich werden Ergebnisse präsentiert und
interpretiert. Die methodischen Besonderheiten und Herausforderungen der Metaanalyse
liegen insbesondere in der Kodierung von Effektgrößen und Studienmerkmalen sowie bei
dem breiten Spektrum der verwendeten Analysemethoden, die zum einen unterschiedliche
Ansätze zur Ergebnisintegration umfassen und zum anderen verschiedene Möglichkeiten, die
Variabilität der Ergebnisse zu analysieren und zu erklären. Zur Analyse der Daten kann sehr
unterschiedliche Software verwendet werden: von einfacher Tabellenkalkulationssoftware
(z.B. Excel) über Standardstatistikprogramme (z.B. SPSS, Stata) hinzu spezieller Software für
Metaanalysen (z.B. CMA, ZumaStat). Für weiterführende Analysetechniken werden auch
spezielle Statistiksoftwareprogramme wie z.B. HLM oder LISREL verwendet.
Der Kurs wendet sich an NachwuchswissenschaftlerInnen, die sich mit der Methode der
Metaanalyse vertraut machen möchten und lernen möchten, wie man diese einsetzt. Nach
Besuch des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage….
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selbstständig Metaanalysen zu einer von Ihnen gewählten Fragestellung
durchzuführen, beginnend von der Literaturrecherche über die Kodierung von Studien
bis hin zur softwaregestützten Auswertung der Daten;
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unterschiedliche Metaanalysen in der Fachliteratur im Hinblick auf die verwendeten
Methoden zu unterscheiden, einzuordnen und zu beurteilen;
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der inhaltlichen und methodischen Diskussion zur Metaanalyse zu folgen.
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6. Prerequisites
Der Kurs setzt grundlegende Kenntnisse in Statistik und multivariater Datenanalyse voraus.
Insbesondere sollten Teilnehmer mit Testverfahren und regressionsanalytischen Techniken
vertraut sein und auch ein Grundverständnis von Strukturgleichungsmodellen haben.
7. Course Material
Literatur, siehe oben
8. Assessment/Credits
Für diesen Kurs können 6 ECTS-Kreditpunkte erhalten werden.
Wenn gewünscht, mittels Klausur und/oder benoteter Projektarbeit.
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