メタ分析とは何ですか？

メタ分析は、共通のトピックに関するいくつかの研究研究の分析的レビューです。 科学的研究は統計的調査結果に基づいていますが、これらの研究は、特定のプロジェクトの過程で収集される可能性のあるデータのわずかなサンプルのみが収集できるため、サンプルサイズによって制限されることがよくあります。メタ分析は、いくつかの研究からの調査結果を組み合わせて、研究問題のより包括的な絵を作成することにより、この困難を克服することを目的としています。このタイプの分析には利点がありますが、選択バイアスや誤った結論につながる可能性のある統計の歪みの可能性など、欠点もあります。

メタ分析は、一連の統計研究文献が存在するあらゆる研究分野で行うことができます。 ただし、分析を有効にするためには、調査研究自体のように、体系的に行う必要があります。問題が策定された後、特定の基準に基づいて分析に含めるために特定の研究が選択されます。

基準の性質は依存しますメタ分析の目標。たとえば、心臓発作に苦しむ患者の治療に関するメタ分析を実施する研究者には、このトピックに関する研究が特に含まれます。研究者は、適切な方法論で実行された研究のみを選択することにより、文献の選択をさらに絞り込む可能性があります。たとえば、バイアスを防ぐためのランダム化またはサンプルのランダム選択の要件は、包含の基準である可能性があります。

研究が収集され、レビューされた後、統計的方法を使用してデータを組み合わせてフィルタリングします。メタ分析のサンプルサイズは、通常の研究研究ではサンプルサイズよりもはるかに大きいため、分析が単一の研究では示されなかった統計パターンを明らかにすることが可能かもしれません。単一の調査研究の小さなサンプルサイズは、プロポーティから特定の偶然の影響を拡大することもできますの上。メタ分析を使用して、このようなランダムな変動から生じる研究間の矛盾を解決できます。

おそらく、メタ分析プロセスの最大の欠点は、選択の問題です。研究者は、分析にどの研究を含めるかを選択する必要があるため、全体的な統計的結論のバイアスは避けられません。特定のアジェンダを持つ研究者は、選択をゆがめて、他の人よりも特定の結論を支持する可能性があります。分析のトピックが十分に狭く、利用可能なすべての文献をレビューできる場合でも、未発表の研究は含まれません。メタ分析の批評家は、このプロセスが真に客観的または科学的ではないという証拠としてこれを指摘しています。