В математической статистике, мета-анализ суммирует в себе результаты нескольких исследований, которые, связанны одним предположением. Первый в науке мета-анализ был проведен Карлом Пирсоном (Karl Pearson) в 1904 году. Объединив исследования он решил побороть проблему уменьшения мощности исследования в небольших выборках. Анализируя результаты многих исследований, он выявил, что мета-анализ может помочь получить более точные данные исследований.
Хотя мета-анализ сейчас широко применяется в области эпидемиологии и в медицинских исследованиях. Исследования, в которых применялся мета-анализ не выходили свет до 1955 года. В 1970-х годов, более сложные аналитические методы были внедрены в учебных исследованиях, работами Гласса, Шмидта и Хантера (Gene V. Glass, Frank L. Schmidt and John E. Hunter.
Оксфордский Словарь Английского языка повещает, что первое применения этого термина состоялось в 1976 году Глассом. Теория этого метода была развита такими учеными как: Ражду, Хеджес, Купер, Олкин, Хантер, Коен, Чалмерс и Шмидт (Nambury S. Raju, Larry V. Hedges, Harris Cooper, Ingram Olkin, John E. Hunter, Jacob Cohen, Thomas C. Chalmers, and Frank L. Schmidt).
Всвязи с тем, что в некоторых исследованиях, результатом статистического исследования являются различные переменные и они измеряются в отличных мерах измерения, общие переменные в мета-анализе стандартизируются к определенной мере измерения. Чтобы описать результаты сравнительных экспериментов часто этой мерой измерения выбирается стандартизированная средняя разница (D), она является стандартизированным баллом, который равен разнице между средними, или коэффициент отношения шансов, если результаты экспериментов представлены в виде качественной переменной (например положительный и отрицательный исходы).
Мета-анализ также может проводиться на исследованиях, которые описывают свои результаты в коэффициентах корреляции, как, например, изучение корреляции между семейными отношениями и интеллектом. В этих случаях корреляция сама по себе является стандартизированной мерой измерения.
Результаты исследования, описываются в зависимости от различных подходов. Один подход наиболее часто применяется в мета-анализе в медицинских исследованиях и имеет название "метод обратной разницы".
Средний размер эффект внесенного исследованием - среднее взвешенное, у которого веса равны обратной разнице оцениваемого исследования. Те исследования, у которых данные имеют менее случайные вариации, получают больший вес по сравнению с другими исследованиями.
|
