메타 분석이란 무엇입니까?

메타 분석은 일반적인 주제에 대한 여러 연구에 대한 분석 검토입니다. 과학적 연구는 통계적 연구 결과를 기반으로하지만, 주어진 프로젝트 과정에서 가능한 적은 양의 데이터 만 수집 할 수 있기 때문에 이러한 연구는 종종 표본 크기에 의해 제한됩니다. 메타 분석은 여러 연구에서 얻은 결과를 결합하여 연구 문제에 대한보다 포괄적 인 그림을 만들어이 어려움을 극복하는 것을 목표로합니다. 이러한 유형의 분석에는 장점이 있지만 선택 편향 및 잘못된 왜곡 결론으로 ​​이어질 수있는 통계 왜곡 가능성과 같은 단점도 있습니다.

메타 분석은 통계 연구 문헌이 존재하는 모든 연구 분야에서 수행 할 수 있습니다. 그러나 분석이 유효하려면 연구 자체와 같이 체계적으로 수행해야합니다. 문제가 공식화되면 특정 기준에 따라 분석에 포함 할 특정 연구가 선택됩니다.

기준의 본질은 메타 분석의 목표에 달려 있습니다. 예를 들어, 심장 마비로 고통받는 환자를 대상으로 치료에 대한 메타 분석을 수행하는 연구원은이 주제에 대한 연구를 포함 할 것입니다. 연구원은 적절한 방법론으로 수행 된 연구 만 선택하여 문헌 선택 범위를 좁힐 수 있습니다. 예를 들어, 편견을 방지하기위한 무작위 추출 또는 무작위 샘플 선택이 포함 기준이 될 수 있습니다.

연구를 수집하고 검토 한 후 통계적 방법을 사용하여 데이터를 결합하고 필터링합니다. 메타 분석의 표본 크기는 일반적인 연구에서 표본 크기보다 훨씬 크기 때문에 분석에서 단일 연구로 표시 할 수없는 통계적 패턴이 드러날 수 있습니다. 단일 연구 연구의 작은 표본 크기는 특정 확률 효과를 비례 적으로 확대 할 수 있습니다. 메타 분석은 이러한 임의의 변동에서 발생하는 연구 간의 모순을 해결하는 데 사용될 수 있습니다.

아마도 메타 분석 프로세스의 가장 큰 단점은 선택 문제입니다. 연구원은 자신의 분석에 포함 할 연구를 선택해야하므로 전체 통계적 결론에 대한 편견은 피할 수 없습니다. 주어진 의제를 가진 연구원은 다른 결론에 비해 특정 결론을 선호하도록 선택을 왜곡 할 수 있습니다. 사용 가능한 모든 문헌을 검토 할 수있을 정도로 분석의 주제가 좁더라도 출판되지 않은 연구는 포함되지 않습니다. 메타 분석의 비평가들은이 과정이 진정으로 객관적이거나 과학적이지 않다는 증거로 지적합니다.