1 Frage zu Reml

Das REML-Verfahren (Restricted Maximum Likelihood) wird bei Metaanalysen vor allem dann verwendet, wenn ein Random-Effects-Modell (Zufallseffekte-Modell) zum Einsatz kommt. REML dient dabei zur Schätzung der Varianz der wahren Effekte zwischen den Studien (also der sogenannten Heterogenität, meist als τ² bezeichnet). **Wann REML verwenden?** - Wenn du davon ausgehst, dass die wahren Effekte in den einzelnen Studien unterschiedlich sind (also nicht alle Studien denselben wahren Effekt schätzen). - Wenn du ein Random-Effects-Modell anwendest, um diese Unterschiede zu berücksichtigen. - REML ist besonders nützlich bei einer moderaten bis großen Anzahl von Studien, da es im Vergleich zu anderen Schätzmethoden (wie DerSimonian-Laird) oft weniger verzerrte Schätzungen der Heterogenität liefert. **Nicht verwenden solltest du REML:** - Bei Fixed-Effect-Modellen (hier wird keine Heterogenität geschätzt). - Bei sehr wenigen Studien (z.B. <5), da alle Schätzmethoden dann unzuverlässig werden können. **Zusammengefasst:** REML wird bei Metaanalysen mit Random-Effects-Modellen zur Schätzung der Heterogenität zwischen den Studien eingesetzt, insbesondere wenn eine möglichst unverzerrte Schätzung dieser Varianz gewünscht ist.