Мета-анализ
В математической статистике, мета-анализ суммирует в себе результаты нескольких исследований, которые, связанны одной гипотезой. Первый в науке мета-анализ был предложен Карлом Пирсоном (Karl Pearson) в 1904 году. Собрав вместе исследования он решил решить проблему уменьшения мощности исследования в небольших выборках. Исследуя результаты этих исследований, он получил, что мета-анализ может помочь получить более точные данные исследований.
Хотя мета-анализ сейчас повсеместно применяется в области эпидемиологии и в медицинских исследованиях. Работы, в которых использовался мета-анализ не публиковались до 1955 года. В 1970-х годов, более сложные аналитические методы были получены в учебных исследованиях, работами Гласса, Шмидта и Хантера (Gene V. Glass, Frank L. Schmidt and John E. Hunter.
Оксфордский Словарь Английского языка говорит, что первое использование этого термина произошло в 1976 году Глассом. Теория этого метода была развита такими учеными как: Ражду, Хеджес, Купер, Олкин, Хантер, Коен, Чалмерс и Шмидт (Nambury S. Raju, Larry V. Hedges, Harris Cooper, Ingram Olkin, John E. Hunter, Jacob Cohen, Thomas C. Chalmers, and Frank L. Schmidt).
Из-за того, что в многих исследованиях, результатом статистического исследования являются различные переменные и они измеряются в разных мерах измерения, общие переменные в мета-анализе стандартизируются к определенной мере измерения. Чтобы изложить результаты сравнительных экспериментов часто этой мерой измерения выбирается стандартизированная средняя разница (D), которая является стандартизированным баллом, равным разнице между средними, или коэффициент отношения шансов, если результаты экспериментов представлены в виде качественной переменной (например положительный и отрицательный исходы).
Мета-анализ также может проводиться на исследованиях, которые описывают свои выводы в коэффициентах корреляции, как, например, изучение корреляции между семейными отношениями и интеллектом. Тогда корреляция сама по себе является стандартизированной мерой измерения.
Результаты исследования, описываются в зависимости от различных подходов. Один подход наиболее часто применяется в мета-анализе в медицинских исследованиях и называется "метод обратной разницы".
Средний размер эффект внесенного исследованием - среднее взвешенное, у которого веса равны обратной разнице оцениваемого исследования. Те исследования, у которых данные имеют менее случайные вариации, получают больший вес по сравнению с другими исследованиями.
|
