Избор на измерители на ефекта и изчисляване на оценки на ефекта

Higgins et al. (2023) разглеждат четири ключови момента в това отношение:

1. Като автори на прегледи изследователите вероятно ще се сблъскат с различни видове данни за резултатите във вашата работа. Сред тях са дихотомни, непрекъснати, ординални, данни за брой или честота и данни за времето до събитието. Запознавайки се с тези типове, можете да подобрите разбирането си за изследователския процес и да се почувствате по-уверени.
2. Когато се сравняват данни за резултатите между две групи за интервенция ("измерване на ефекта"), има много методи за всеки тип данни. При сравняване на бинарни резултати може да се използва съотношение на риска, съотношение на шансовете, разлика в риска или брой на необходимите за лечение. Непрекъснатите резултати, от друга страна, могат да бъдат сравнявани с помощта на средна разлика или стандартизирана средна разлика. Това разнообразие от методи обогатява разбирането на изследователите за процеса на изследване.
3. Мерките за ефекта биват два вида: мерки за съотношение (съотношение на риска и съотношение на шансовете) или мерки за разлика (например средна разлика и разлика в риска). Мерките за съотношение обикновено се анализират, като се използва логаритмична скала.
4. Информацията, получена от изследователски доклади, може да изисква преобразуване в последователен или използваем формат за анализ.