Оценка на размера на ефекта

Овладяването на изкуството на мета-анализа може да изглежда лесно, но постигането на високи постижения в тази област е истинско предизвикателство. Определянето на размера на ефекта е един от най-трудните аспекти на провеждането на мета-анализ.

Първата стъпка в мета-анализа включва систематичен преглед на литературата и извличане на данни. Изследователите използват търсене в бази данни, референтни списъци и консултации с експерти, за да идентифицират съответните проучвания. Прилагат се критерии за включване и изключване, за да се гарантира, че са включени само проучвания, които се отнасят до изследователския въпрос и отговарят на стандартите за качество.

Чрез комбиниране на данни от различни източници мета-анализът може да увеличи статистическата мощ, да осигури по-точни оценки на размера на ефекта и да идентифицира модели или модератори в различните проучвания. В това есе се разглеждат количествените методи, използвани в метаанализа, включително събирането на данни, оценката на размера на ефекта, избора на модел и оценката на хетерогенността. (Haddaway et al., 2022).

Фокусът на всеки мета-анализ е размерът на ефекта, който измерва силата на влиянието на една променлива или група променливи върху друга. Размерите на ефекта са от решаващо значение за разбирането на въздействието на експерименталните лечения или на връзката между променливите в неексперименталните изследвания. Изчисляването на размера на ефекта обаче може да се окаже предизвикателство поради широкия спектър от изследователски проекти и неадекватното отчитане на статистическа информация в докладите от първичните изследвания. Мерките d и r са често използвани и практични за изчисляване на големината на ефекта, като предоставят на изследователите ценни инструменти за мета-анализ.

След като бъдат идентифицирани съответните проучвания, следва извличане и стандартизиране на размера на ефекта. Размерът на ефекта е цифрова мярка, която показва силата на експерименталния резултат. Общите показатели за размера на ефекта включват:

1. Cohen's d: Измерва разликата между две средни стойности, разделена на общото стандартно отклонение.
2. Съотношение на шансовете (OR): Използва се при двоични резултати за измерване на вероятността дадено събитие да се случи в една група в сравнение с друга.
3. Коефициент на корелация (r): Анализира интензивността и ориентацията на връзката между две променливи.

Стандартизацията на размера на ефекта е от решаващо значение, тъй като тя позволява комбинирането на резултатите от проучвания, които използват различни скали или мерки за резултатите.