メタ分析とは

メタ分析は、共通のトピックに関するいくつかの調査研究の分析レビューです。 科学的研究は統計的知見に基づいていますが、これらの研究は多くの場合、サンプルサイズによって制限されます。これは、特定のプロジェクトの過程で可能なデータのごく一部しか収集できないためです。 メタ分析の目的は、いくつかの研究の結果を組み合わせることにより、この問題を克服し、研究問題のより包括的な図を作成することです。 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を導く可能性のある統計の歪みなどの欠点もあります。

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実施できます。 ただし、分析を有効にするには、調査研究のように体系的に行う必要があります。 問題が定式化された後、特定の基準に基づいて分析に含める特定の研究が選択されます。

基準の性質は、メタ分析の目標に依存します。 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行う研究者には、このトピックに関する具体的な研究が含まれます。 研究者は、適切な方法で実施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ことができます。 たとえば、ランダム化の要件、またはバイアスを防ぐためのサンプルのランダム選択は、含めるための基準となる場合があります。

調査を収集してレビューした後、統計的手法を使用してデータを結合および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調査研究のサンプルサイズよりも実質的にはるかに大きいため、単一の研究では表示できない統計パターンを分析で明らかにできる場合があります。 単一の調査研究の小さなサンプルサイズは、特定の偶然効果を不均衡に拡大することもあります。 メタ分析を使用すると、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。 研究者は自分の分析に含める研究を選択する必要があるため、全体的な統計的結論の偏りは避けられません。 特定のアジェンダを持つ研究者は、選択をゆがめて、特定の結論を他の結論よりも優先する可能性があります。 分析のトピックが十分に狭く、入手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、プロセスが真に客観的でも科学的でもないという証拠としてこれを指摘しています。