Definizione di meta-analitica

Studi scientifici possono essere confusa e persino contraddittori, utilizzando una vasta gamma di metodi e dimensioni del campione. Lo sponsor di uno studio anche può influenzare il suo esito. Utilizzando meta-analisi, i ricercatori possono combinare e pesare gli studi multipli per collegare due pezzi a volte divergenti e creare un'immagine più grande.

Definizione

La definizione più elementare di meta-analisi è la sintesi di diversi studi sullo stesso argomento. Il processo di meta-analitico identifica gli studi adatti, pesa i loro risultati e li combina in un singolo set di risultati. I risultati di questo processo dovrebbero avere maggiore peso statistico rispetto a tutti gli studi di componente. Meta-analisi sono eseguita più spesso nel campo della medicina, dove studi clinici standardizzati sono comuni, ma possono essere applicati in qualsiasi disciplina dove esistono studi adatti.

Panoramica del processo

Il passo iniziale nel processo di meta-analitico è l'identificazione adatti studi per essere combinati per l'argomento desiderato. Per effettuare questa operazione, i ricercatori trovano studi di tipo analogo, come randomizzati e controllati, da fonti sia edite e inedite per evitare bias di pubblicazione, poi scarta gli studi che non soddisfano gli standard di qualità e pesare gli studi restanti secondo la qualità. Successivamente, immettere i dati statistici da ogni studio, applicare un modello di effetti per normalizzare i risultati e li presenti con elementi visivi quali tabelle o grafici.

Vantaggi

I risultati della meta-analisi portano un peso statistico maggiore di qualsiasi uno studio, che lo rende un potente strumento per determinare la dimensione di vero effetto. Meta-analisi possono anche rivelare una variazione significativa tra studi altrimenti simili e possono offrire un look più complesso variabili e gli effetti che influenzano i risultati. Per un soggetto dove decine di studi sono pubblicati ogni anno, una meta-analisi può metterle in contesto e fornire una visione più ampia della popolazione colpita.

Svantaggi

Meta-analisi possono essere molto dispendioso, spesso richiedono notevoli sforzi per identificare e pesare gli studi adatti, soprattutto quando gli studi sono dissimili, offrono dati insufficienti o includere variabili univoche. Utilizzando avanzati principi statistici, meta-analisi richiedono la selezione di un modello di effetti appropriati e verificare il modello è accurato. È anche possibile che se un numero significativo degli studi componente è mal condotto, distorte o non accuratamente selezionati, che la meta-analisi rifletteranno risultati non accurati.