I² und Q (Heterogenität)

Q prüft, ob die Studien mehr voneinander abweichen, als der Zufall innerhalb der Studien erwarten lässt. I² gibt in Prozent an, welcher Teil der gesamten Streuung der Effekte auf echte Unterschiede zwischen den Studien zurückgeht, nicht auf Zufall. Faustregel in Anlehnung an Higgins und Kollegen (2003), die 25, 50 und 75 % als Marken nennen: unter 25 % gering, ab 25 % mäßig, ab 50 % erheblich, ab 75 % hoch.

Beispiel: I² = 95 %, Q(8) = 123,7, p < ,001: Fast die gesamte Streuung beruht auf echten Unterschieden zwischen den Studien (Aufenthaltsdauer, Normand 1999).

Vorsicht: Bei wenigen Studien ist I² sehr ungenau; deshalb steht das Intervall dabei. Ein kleines Q bei wenigen Studien beweist nicht, dass die Studien gleich sind. I² ist ein Anteil, kein Maß für die Größe der Unterschiede: Bei sehr genauen Studien wird I² groß, auch wenn die Effekte nah beieinanderliegen. Wie weit die wahren Effekte streuen, zeigen τ und das Prädiktionsintervall.