Seleção de Modelos: Modelos de Efeito Fixo vs. Modelos de Efeitos Aleatórios

Lembre-se de que existem dois modelos de agregação distintos: efeitos fixos e modelos de efeitos aleatórios. O modelo de efeitos fixos pressupõe que todos os estudos na meta-análise provenham da mesma população e que o tamanho real do efeito permaneça consistente em todos os estudos. Assim, presume-se que a variação no tamanho do efeito decorra de diferenças dentro de cada estudo, como erro amostral. Em contraste, o modelo de efeitos aleatórios é mais intrincado, se os efeitos na população variarem de estudo para estudo. Este pressuposto baseia-se na ideia de que os estudos observados são uma seleção de amostras retiradas de um universo mais amplo de estudos. Os modelos de efeitos aleatórios englobam duas fontes de variação em um determinado tamanho de efeito: dentro e entre estudos. (Kaufmann e Reips, 2024).

Ao conduzir meta-análises, os tamanhos dos efeitos são combinados usando modelos de efeito fixo ou aleatórios. A escolha de utilizar um desses modelos baseia-se na suposição sobre a distribuição dos tamanhos de efeito:

1. Modelo de efeito fixo: Este modelo assume que todos os estudos estimam o mesmo tamanho de efeito verdadeiro e que as variações observadas se devem apenas ao erro amostral. Dá mais peso a estudos mais extensos e é apropriado quando os estudos são muito semelhantes em relação aos participantes, intervenções e resultados.
2. Modelo de efeitos aleatórios: Este modelo assume que os tamanhos dos efeitos variam entre os estudos devido ao erro amostral dentro do estudo e à heterogeneidade entre os estudos. Ele incorpora um componente de variância adicional, permitindo uma inferência mais generalizada sobre o tamanho do efeito. O modelo de efeitos aleatórios provavelmente produzirá uma estimativa mais cautelosa, com um intervalo de confiança mais amplo, levando a uma abordagem consciente dos resultados. No entanto, as conclusões dos dois modelos normalmente se alinham quando não há heterogeneidade. É mais apropriado quando há heterogeneidade significativa entre os estudos incluídos.