Vědecké studie může být matoucí , a dokonce protichůdné , použití širokou škálu metod a velikosti vzorků . Sponzor studie může dokonce ovlivnit jeho výsledek . Pomocí meta – analýzy , výzkumníci mohou kombinovat a váží více studií , aby se vešly někdy odlišné kousky dohromady a vytvořit větší obraz . Definice
nejzákladnější definice meta – analýzy jesyntéza různých studií na stejné téma . Proces meta – analytické studie identifikuje vhodné , váží své výsledky a zkombinuje je do jediného souboru výsledků . Výsledky tohoto procesu by měly mít větší váhu než statistické některé ze studií komponent . Meta – analýza se nejčastěji provádí v oblasti medicíny , kde standardizované klinické studie jsou časté, ale mohou být použity v jakékoliv disciplíně , kde existují vhodné studie .
Process Přehled
Prvním krokem v procesu meta – analytický je identifikace vhodných studií , které mají být kombinovány pro požadované téma . Chcete-li to provést , vědci najít studie podobného typu , jako je randomizovaných kontrolovaných studií , z jak zveřejněn a nepublikované zdroje , aby se zabránilo publikační zkreslení, pak zlikvidujte studie, které nesplňují standardy kvality a váží zbývající studie podle kvality . Dále , oni zadejte statistické údaje z jednotlivých studií , aplikovat model efekty pro normalizaci výsledků , a předložit je s vizuálními prvky, jako jsou grafy nebo grafy .
Výhody
výsledky meta – analýzy provádět větší statistickou váhu než jedné studie , což jevýkonný nástroj pro určení skutečnou velikost efektu. Meta – analýza může také odhalit významné rozdíly mezi jinak podobnými studiemi , a může nabídnout komplexnější pohled na proměnné a účincích , že výsledky vliv . U předmětu , kde desítky studií jsou publikovány každý rok ,meta – analýza může dát je do kontextu a poskytnout širší pohled na postižené populace .
Nevýhody
meta – analýza může být velmi náročné na pracovní sílu , často vyžaduje značné úsilí k identifikaci a vážit odpovídající studie , zvláště když studie jsou odlišné , nabízíme nedostatečné údaje nebo jsou jedinečné proměnné . Použití pokročilých statistických zásad , meta – analýza vyžaduje výběr vhodného efektu modelu a testování , aby zajistilymodel je přesný . Je také možné, že v případě, že značný počet studií komponenty jsou špatně provedeny , zkreslené nebo není vybrána pečlivě , žemeta – analýza bude odrážet nepřesné výsledky .