Estimativa da dimensão do efeito

Dominar a arte da meta-análise pode parecer simples, mas alcançar a excelência neste campo é verdadeiramente desafiador. Determinar tamanhos de efeitos é um dos aspetos mais assustadores da realização de uma meta-análise.

O primeiro passo de uma meta-análise envolve a revisão sistemática da literatura e a extração de dados. Os investigadores utilizam pesquisas em bases de dados, listas de referências e consultas de peritos para identificar estudos relevantes. Os critérios de inclusão e exclusão são aplicados para garantir que apenas os estudos que abordem a questão de pesquisa e atendam aos padrões de qualidade sejam incluídos.

Ao combinar dados de várias fontes, a meta-análise pode aumentar o poder estatístico, fornecer estimativas mais precisas dos tamanhos dos efeitos e identificar padrões ou moderadores em todos os estudos. Este ensaio explora os métodos quantitativos usados na meta-análise, incluindo coleta de dados, estimativa do tamanho do efeito, seleção de modelos e avaliação da heterogeneidade (Haddaway et al., 2022).

O foco de qualquer meta-análise é o tamanho do efeito, que mede a força de como uma variável ou grupo de variáveis influencia outra. Os tamanhos dos efeitos são cruciais para compreender o impacto dos tratamentos experimentais ou a relação entre variáveis em estudos não experimentais. No entanto, calcular tamanhos de efeitos pode ser um desafio devido à ampla gama de desenhos de pesquisa e ao relatório inadequado de informações estatísticas em relatórios de pesquisa primária. As medidas d e r são comumente usadas e práticas para calcular tamanhos de efeitos, fornecendo aos pesquisadores ferramentas valiosas para meta-análise.

Uma vez identificados os estudos relevantes, a extração e padronização dos tamanhos dos efeitos é a próxima. O tamanho do efeito é uma medida numérica que indica a força do resultado experimental. As métricas comuns de tamanho de efeito incluem:

1. Cohen's d: Mede a diferença entre duas médias divididas pelo desvio padrão agrupado.
2. Odds Ratio (OR): Usado em resultados binários para medir as chances de um evento ocorrer em um grupo em comparação com outro.
3. Coeficiente de Correlação (r): Analisar a intensidade e orientação da ligação entre duas variáveis.

A padronização dos tamanhos dos efeitos é crucial porque permite combinar resultados de estudos que usam diferentes escalas ou medidas de resultado.