Définition de méta-analyse
Des études scientifiques peuvent être source de confusion et même contradictoires , en utilisant une grande variété de méthodes et de la taille des échantillons . L’auteur d’une étude peut même influencer le résultat . Utilisation de la méta-analyse , les chercheurs peuvent combiner et peser plusieurs études pour s’adapter parfois divergentes morceaux ensemble et de créer une image plus grande . Définition
La définition la plus élémentaire de la méta- analyse est la synthèse de plusieurs études sur le même sujet . Le processus de méta-analyse identifie des études appropriées , pèse leurs résultats et les combine en un seul jeu de résultats . Les résultats de ce processus devraient avoir plus de poids que n’importe quelle statistique des études de composantes . La méta-analyse est le plus souvent effectué dans le domaine de la médecine , où les études cliniques normalisées sont communs , mais peut être appliqué dans n’importe quelle discipline où les études appropriées existent .
Aperçu du processus
< p> la première étape dans le processus de méta-analyse est d’identifier des études appropriées à être combinés pour la rubrique souhaitée . Pour ce faire , les chercheurs à trouver des études du même type , tels que des essais contrôlés randomisés , à la fois de sources publiées et non publiées pour éviter les biais de publication , puis jeter les études qui ne répondent pas aux normes de qualité et pèsent les autres études selon la qualité. Ensuite, ils entrent dans les données statistiques de chaque étude , appliquer un modèle à effets de normaliser les résultats , et les présenter avec des éléments visuels tels que des tableaux ou des graphiques .
Avantages
Les résultats de la méta-analyse ont plus de poids que n’importe quelle statistique d’une étude, ce qui en fait un outil puissant pour déterminer la taille réelle de l’effet. La méta-analyse peut aussi révéler une variation importante entre les études par ailleurs similaires , et peut offrir un regard plus complexe à des variables et des effets qui influencent les résultats . Pour un sujet où des dizaines d’études sont publiées chaque année , une méta-analyse peut les mettre en contexte et de fournir une vue plus large de la population touchée .
Inconvénients
la méta-analyse peut être très laborieux , nécessitant souvent des efforts considérables pour identifier et évaluer les études appropriées , en particulier lorsque les études sont différents , offrent des données inadéquates ou comprennent des variables uniques . En utilisant les principes statistiques avancées , la méta-analyse nécessite la sélection d’ un modèle et les tests des effets appropriées pour s’assurer que le modèle est exacte. Il est également possible que si un nombre important d’ études composants sont mal conduite , biaisé ou non sélectionnés avec soin , que la méta-analyse tiendra compte des résultats inexacts .