메타 분석이란 무엇입니까?

메타 분석은 일반적인 주제에 대한 여러 연구 연구에 대한 분석적 검토입니다. 과학적 연구는 통계 결과를 기반으로하지만, 이러한 연구는 종종 주어진 프로젝트에서 가능한 작은 데이터 샘플 만 수집 할 수 있기 때문에 샘플 크기에 의해 종종 제한됩니다. 메타 분석은 여러 연구의 결과를 결합하여 연구 문제에 대한보다 포괄적 인 그림을 만들어 이러한 어려움을 극복하는 것을 목표로합니다. 이러한 유형의 분석에는 장점이 있지만 선택 바이어스 및 허위 결론으로 ​​이어질 수있는 통계의 왜곡과 같은 단점도 있습니다.

메타 분석은 통계 연구 문헌이 존재하는 모든 연구 영역에서 수행 될 수 있습니다. 그러나 분석이 유효하려면 연구 연구 자체와 같이 체계적으로 수행해야합니다. 문제가 공식화 된 후, 특정 기준에 따라 분석에 포함시키기 위해 특정 연구가 선택됩니다.

기준의 특성은 다음과 같습니다메타 분석의 목표. 예를 들어, 심장 마비로 고통받는 환자의 치료에 대한 메타 분석을 수행하는 연구원은이 주제에 대한 연구가 포함됩니다. 연구원은 적절한 방법론으로 수행 된 연구 만 선택함으로써 문헌 선택을 더욱 좁힐 수 있습니다. 예를 들어, 바이어스를 방지하기위한 무작위 화 또는 랜덤 샘플 선택에 대한 요구 사항은 포함의 기준 일 수 있습니다.

연구가 수집되고 검토 된 후 통계적 방법을 사용하여 데이터를 결합하고 필터링합니다. 메타 분석의 표본 크기는 일반적인 연구 연구에서 표본 크기보다 효과적으로 훨씬 크기 때문에 분석에서 단일 연구에서 보여줄 수없는 통계적 패턴을 밝힐 수 있습니다. 단일 연구 연구의 작은 표본 크기는 proporti에서 특정 기회 효과를 확대 할 수 있습니다.에. 메타 분석은 그러한 무작위 변동에서 발생하는 연구 간의 모순을 해결하는 데 사용될 수 있습니다.

아마도 메타 분석 프로세스의 가장 큰 단점은 선택의 문제 일 것입니다. 연구원은 자신의 분석에 포함 할 연구를 선택해야하므로 전체 통계 결론의 편견은 피할 수 없습니다. 주어진 의제를 가진 연구원은 다른 사람들에 대한 특정 결론을 선호하기 위해 선택을 왜곡시킬 수 있습니다. 분석의 주제가 모든 이용 가능한 문헌을 검토 할 수있을 정도로 좁더라도 미공개 연구는 포함되지 않습니다. 메타 분석에 대한 비평가들은이 과정이 진정으로 객관적이거나 과학적이 아니라는 증거로 지적합니다.