Мета-ана́лиз (англ. meta-analysis) — понятие научной методологии. Означает объединение результатов нескольких исследований методами статистики (то есть количественными методами оценки) для проверки одной или нескольких взаимосвязанных научных гипотез.
В мета-анализе используют либо первичные данные оригинальных исследований, либо обобщают опубликованные (вторичные) результаты исследований, посвящённых одной проблеме. Мета-анализ является частым, но не обязательным компонентом систематического обзора эмпирических исследований.
Термин «мета-анализ» был предложен американским статистиком Джином Глассом.
История
Первый мета-анализ был осуществлен Карлом Пирсоном в 1904 году, который пытался разрешить проблему низкой статистической мощности в исследованиях с небольшим размером выборки. Пирсон анализировал результаты нескольких исследований для того, чтобы получить более точные данные. Первый метаанализ был проведен в 1940 году в издании Шестьдесят лет экстрасенсорного восприятия (англ. Extra-sensory perception after sixty years), в котором были объединены результаты идентичных экспериментов, выполненных независимыми исследователями. Авторы книги — психологи Университета Дьюка — Джозеф Пратт и Джозеф Райн с соавторами. Мета-анализ был выполнен на основе 145 статей об экстрасенсорном восприятии, опубликованных в период с 1882 по 1939 год и содержал оценку влияния неопубликованных данных. В 1970-е годы более сложные аналитические методы были введены в исследования в области образования Д. В. Глассом, Ф. Л. Шмидтом, Дж. Е. Хантером.
Джин Гласс был первым современным статистиком, формализовавшим использование мета-анализа, и считается современным основателем этого метода. Первое использование термина согласно Oxford English Dictionary было совершено Глассом в 1976 году. Статистические теории, посвященные метаанализу, были значительно развиты в работах Nambury S. Raju, Larry V. Hedges, Harris Cooper, Ingram Olkin, John E. Hunter, Jacob Cohen, Thomas C. Chalmers, Robert Rosenthal, Frank L. Schmidt.
В настоящее время метаанализ широко используется в эпидемиологии и доказательной медицине.
Преимущества
Преимущества мета-анализа (над обзорами литературы и др.):
- указывает, что выборка более разнообразна, чем предполагалось, исходя из разнообразия образцов
- обобщение нескольких исследований
- контроль разнообразия между исследованиями
- может объяснять разнообразие между данными
- увеличение статистической мощности
- работает в условиях избытка информации — каждый год публикуется большое количество статей
- обобщает несколько исследований и поэтому меньше зависит от отдельных находок, чем индивидуальные исследования
- может обнаруживать систематические ошибки
Этапы
- Формулирование задачи
- Изучение литературных данных
- Отбор исследований (критерии включения)
- Включение основано на качественных критериях, например, наличие рандомизации и слепого контроля в клинических исследованиях
- Отбор отдельных исследований, (по объектам), например, лечение рака молочной железы
- Включение или невключение неопубликованных данных
- Решение о том, какие зависимые не включаются в мета-анализ
- Различия (дискретные данные)
- Средние (непрерывные данные)
- Выбор модели
См. также
Литература
Ссылки
| В библиографических каталогах |
|---|
