Prädiktionsintervall (Meta-Analyse)

Das Konfidenzintervall zeigt, wie genau der Durchschnitt der wahren Effekte geschätzt ist. Das Prädiktionsintervall sagt, wo der wahre Effekt einer neuen, vergleichbaren Studie liegen dürfte: Es berücksichtigt zusätzlich die Streuung zwischen den Studien (τ²) und ist deshalb breiter. Es zeigt, wie verlässlich der gepoolte Effekt für die Praxis ist; darum steht es im Hauptsatz. Statable rechnet es wie metafor, mit der Anpassung nach Knapp und Hartung (t-Verteilung mit k − 1 Freiheitsgraden). IntHout und Kollegen (2016) empfehlen bei wenigen Studien die t-Verteilung mit k − 2 Freiheitsgraden; diese Variante steht im Ergebnis unter „Für Fachleute“.

Beispiel: Gepoolt r = ,15 [,08; ,22], Prädiktionsintervall [−,05; ,34]: Eine neue Studie könnte auch einen Zusammenhang nahe null finden.

Vorsicht: Bei wenigen Studien ist das Intervall sehr unsicher.