Um kausale Schlussfolgerungen über Ursachen unterschiedlicher Studienergebnisse zu ermöglichen, ist es nötig, die untersuchten Effekte präzise zu definieren, Störeinflüsse per Design auszuschließen und zusätzliche Maße zu erheben, die Unterschiede zwischen Studien identifizierbar und kontrollierbar machen.
Das Literaturreview zum Design von Replikationsstudien zeigt, dass bisher vor allem prozedurale Aspekte – etwa Methoden, Vorgehensweise und Analysetechniken – kontrolliert werden, während andere Studienmerkmale wie die untersuchte Population oder das Setting vernachlässigt wurden.
In empirischen Studienreihen wurden daher verschiedene Replikationsfaktoren gezielt zwischen Studien variiert und nicht intendierte Unterschiede in den Studiencharakteristiken kontrolliert. Dabei erwies sich insbesondere die Zusammensetzung der Stichprobe als zentraler Einflussfaktor auf die Variation von Effekten, während Merkmale wie Rekrutierungszeitpunkt oder technische Ausstattung keinen substanziellen Einfluss zeigten.
Zur statistischen Kontrolle von Studienunterschieden wurden neue Analysemethoden entwickelt, die intendierte Variationen erhalten und nichtintendierte Variation bereinigen. Neben den theoretischen Annahmen und Schätzverfahren werden Sensitivitätsanalysen bereitgestellt und die Implementierung anhand empirischer Studien veranschaulicht.