Vedecké štúdie môže byť mätúce , a dokonca protichodné , použitie širokú škálu metód a veľkosti vzoriek . Sponzor štúdie môže dokonca ovplyvniť jeho výsledok . Pomocou meta – analýzy , výskumníci môžu kombinovať a váži viac štúdií , aby sa zmestili niekedy odlišné kúsky dohromady a vytvoriť väčší obraz . Definícia
najzákladnejšie definície meta – analýzy je syntéza rôznych štúdií na rovnakú tému . Proces meta – analytické štúdie identifikuje vhodné , váži svoje výsledky a skombinuje ich do jedného súboru výsledkov . Výsledky tohto procesu by mali mať väčšiu váhu než štatistické niektorej zo štúdií komponentov . Meta – analýza sa najčastejšie vykonáva v oblasti medicíny, kde štandardizované klinické štúdie sú časté , ale môžu byť použité v akejkoľvek disciplíne , kde existujú vhodné štúdie .
Process Prehľad
Prvým krokom v procese meta – analytický je identifikácia vhodných štúdií , ktoré majú byť kombinované pre požadovanú tému . Ak to chcete vykonať , vedci nájsť štúdie podobného typu , ako je randomizovaných kontrolovaných štúdií , z ako zverejnený a nepublikované zdroje , aby sa zabránilo publikačný skreslenia , potom zlikvidujte štúdie , ktoré nespĺňajú štandardy kvality a váži zostávajúce štúdie podľa kvality . Ďalej , oni zadajte štatistické údaje z jednotlivých štúdií , aplikovať model efekty pre normalizáciu výsledkov , a predložiť ich s vizuálnymi prvkami , ako sú grafy alebo grafy .
Výhody
Výsledky meta – analýzy vykonávať väčšiu štatistickú váhu než jednej štúdie , čo je výkonný nástroj pre určenie skutočnú veľkosť efektu . Meta – analýza môže tiež odhaliť významné rozdiely medzi inak podobnými štúdiami , a môže ponúknuť komplexnejší pohľad na premenné a účinkoch , že výsledky vplyv . U predmetu , kde desiatky štúdií sú publikované každý rok , meta – analýza môže dať ich do kontextu a poskytnúť širší pohľad na postihnutej populácie .
Nevýhody
meta – analýza môže byť veľmi náročné na pracovnú silu , často vyžaduje značné úsilie na identifikáciu a vážiť zodpovedajúce štúdie , najmä keď štúdie sú odlišné , ponúkame nedostatočné údaje alebo sú jedinečné premenné . Použitie pokročilých štatistických zásad , meta – analýza vyžaduje výber vhodného efektu modelu a testovanie , aby zabezpečili model je presný . Je tiež možné , že v prípade , že značný počet štúdií komponenty sú zle urobené , skreslené alebo nie je vybraná starostlivo , že meta – analýza bude odrážať nepresné výsledky .