Ein Funnel Plot vergleicht in einer Meta-Analyse die Effektschätzung jeder Studie mit einem Präzisionsmaß, meist dem Standardfehler. Große, präzise Studien liegen oben. Kleinere Studien streuen weiter unten stärker.
Wenn vor allem Stichprobenvariation die Streuung verursacht, bilden die Punkte häufig einen ungefähr symmetrischen, umgekehrten Trichter um den gepoolten Effekt. Sichtbare Asymmetrie wird oft als Small-Study-Effekt untersucht, kann aber auch durch Heterogenität, Ergebnisauswahl, methodische Unterschiede oder Zufall entstehen.
Das Tool berechnet inverse-varianzgewichtete Zusammenfassungen mit festem Effekt oder zufälligen Effekten nach DerSimonian–Laird. Die Präzision lässt sich aus Standardfehler, Varianz oder einem 95-%-Konfidenzintervall ableiten, und Verhältniskennzahlen werden bei der Analyse auf der Log-Skala geführt.
Effektschätzung
Pro Studie ein MD-, SMD-, OR-, RR-, HR- oder generischer Wert.
Präzision
Standardfehler, Varianz oder untere und obere 95-%-Grenze.
Umgekehrte SE-Achse
Präzisere Studien erscheinen oben im Funnel Plot.
Vorsichtige Interpretation
Asymmetrie verlangt eine Prüfung; sie beweist keine Verzerrung.
