Relevanz des Themas
Gute Politik auf Basis wissenschaftlicher Evidenz zu machen ist oft leichter gesagt als getan. Vielen ökonometrischen Schätzungen mangelt es an statistischer Aussagekraft, manche lassen sich nicht replizieren. Oft werden Ergebnisse selektiv veröffentlicht, und zu den meisten politischen Fragestellungen geht die verfügbare Evidenz weit auseinander. Eine Meta-Regressionsanalyse kann dazu beitragen, die statistische Aussagekraft zu steigern, Verzerrungen zu beseitigen und die Widersprüche in ökonometrischen Schätzungen zu verstehen. So kann die Politik evidenzbasierte Strategien entwickeln, selbst wenn die Erkenntnislage auf den ersten Blick wenig überzeugend ist.
Wichtige Resultate
Pro
Die Meta-Regression ist ein systematischer Ansatz zur Forschungssynthese und quantitativen Überprüfung der Evidenzbasis.
Mit der Methode lassen sich Hypothesen und konkurrierende Theorien formell überprüfen.
Die Meta-Regression ist besonders nützlich, um große Unterschiede in Schätzungen zu erklären.
Die Meta-Regression hilft bei der Bereinigung der Evidenzbasis um Spezifikations- und Publikationsbias.
Dank simpler Regressionsverfahren, Standardsoftware und anerkannten Richtlinien ist die Methode einfach zu implementieren.
Contra
Relevante Studien zu identifizieren, die Daten zu extrahieren und sie für die Meta-Regressionsanalyse zu kodieren, ist sehr aufwändig.
Codierungsfehler können die Schätzungen beeinflussen.
Die subjektive Auswahl von Modellen kann sich auf die Meta-Regressionsanalyse ebenso negativ auswirken wie auf die primäre Datenanalyse.
Meta-Regressionsmethoden eignen sich weniger für Forschungsbereiche, in denen es kaum ökonometrische Studien gibt.
