Мета-анализ

18.03.2012

Применение систем автоматизации в мета-анализе.

Мета-анализ


В статистике, мета-анализ объединяет в себе итоги нескольких исследований, которые, связанны одним предположением. Первый в науке мета-анализ был предложен Карлом Пирсоном (Karl Pearson) в 1904 году. Собрав вместе исследования он решил решить проблему снижения мощности исследования в небольших выборках. Анализируя результаты этих исследований, он выявил, что мета-анализ может помочь получить более точные данные исследований.

Несмотря на то, что мета-анализ сейчас повсеместно используется в области эпидемиологии и в медицинских исследованиях. Работы, в которых применялся мета-анализ не были опубликованы до 1955 года. В 1970-х годов, более сложные аналитические методы были опубликованы в учебных исследованиях, работами Гласса, Шмидта и Хантера (Gene V. Glass, Frank L. Schmidt and John E. Hunter.

Оксфордский Словарь Английского языка повещает, что первое применения этого термина состоялось 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).

Потому, что в некоторых 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 обычно этой мерой измерения выбирается стандартизированная средняя разница (D), она является стандартизированным баллом, равным разнице между средними, или коэффициент отношения шансов, если результаты экспериментов представлены в виде категоризированной переменной (например положительный и отрицательный исходы).

Мета-анализ аналогично может проводиться на исследованиях, которые описывают свои результаты в коэффициентах корреляции, как, например, изучение корреляции между семейными отношениями и интеллектом. В этих случаях корреляция сама по себе является стандартизированной мерой измерения.

Результаты исследования, излагаются в зависимости от различных подходов. Один подход постоянно используется 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.