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Die meta-analytische Strukturgleichungsmodellierung (MASEM) ist eine zunehmend beliebte meta-analytische Technik, die die Stärken der Metaanalyse und der Strukturgleichungsmodellierung kombiniert. MASEM erleichtert die Bewertung kompletter theoretischer Modelle (z.B. Pfadmodelle oder faktoranalytische Modelle), berücksichtigt die Stichprobenkovarianz zwischen Effektgrößen und liefert Maßzahlen für die Gesamtanpassung des postulierten Modells auf meta-analytischen Daten. Wir schlagen eine neuartige MASEM-Methode vor, die One-Stage MASEM, die besser geeignet ist, die Heterogenität auf Studienebene zu erklären als bestehende Methoden. One-Stage MASEM ermöglicht es Forschern, kontinuierliche oder kategoriale Moderatoren in das MASEM einzubeziehen, bei dem jeder Parameter im Strukturgleichungsmodell (z.B. Pfadkoeffizienten und Faktorladungen) durch die Moderatorvariable modelliert werden kann, während die Methode keine vollständigen Daten für die in die Metaanalyse einbezogenen Primärstudien erfordert. Wir veranschaulichen die neue Methode an zwei realen Datensätzen, bewerten ihre empirische Leistung durch eine Computersimulationsstudie und bieten benutzerfreundliche R-Funktionen sowie annotierte Syntax an, um Forschern bei der Anwendung von One-Stage MASEM zu helfen. Wir schließen den Artikel ab, indem wir mehrere zukünftige Forschungsrichtungen präsentieren. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, alle Rechte vorbehalten).
Jak et al. (Thu,) untersuchten diese Frage.