EN | PT | TR | RO | BG | SR
;


NEXT TOPIC

Poglavlje I Osnove meta-analize




Meta-analiza zasnovana na internetu


Neophodno je uzeti u obzir razlike između onlajn i oflajn prikupljanja podataka za meta-analizu. Putem interneta je moguće prikupiti velike skupove podataka o različitim populacijama. Zbog toga je potrebno detaljno opisati uzorak učesnika da bi se proverilo da li ovaj potencijal istraživanja putem interneta treba koristiti i kako.

Relevantne informacije o uzorku, dakle, pokazuju u kojoj zemlji i na kojim jezicima je istraživanje sprovedeno, godine starosti učesnika i da li se npr. smatralo da samo studenti univerziteta treba da procenjuju heterogenost i generalizaciju rezultata (Kaufman, 2024).

Kao i meta-analize tradicionalnih studija, za agregaciju studija za meta-analize istraživanja putem interneta, potrebno je prikupiti broj učesnika i veličine efekata za izlazne varijable od interesa. Posebno kada su u pitanju ankete sprovedene preko interneta, broj učesnika koji su odustali je značajna veličina efekta koju treba uzeti u obzir u meta-analizi.

U idealnom slučaju, proceduru kodiranja sprovodi tim stručnjaka u oblasti istraživanja, koji će sprovesti meta-analizu i usaglasiti kodove. Za svako naknadno računanje vrednosti pouzdanosti interkodera potrebna su najmanje dva kodera.

Frilonov (Freelon, 2010, 2013) softver ReCal je idealan za procenu pouzdanosti interkodera i obezbeđuje kvalitet skupa podataka za naknadnu analizu. ReCal se sastoji od tri odvojena modula, od kojih je svaki osmišljen tako da se bavi specifičnim tipovima podataka, bilo da su u pitanju nominalni, ordinalni ili podaci na nivou intervala/odnosa. Zasniva se na onlajn anketi poslatoj prvim autorima koja zahteva podatke o kodiranju korišćenom u studiji. Ova strategija štedi vreme i povećava pouzdanost budućih meta-analizama. Postoji čak i model anketnog istraživanja za meta-analize (Kaufmann & Reips, 2024) (Univ. Konstanz) [1].

Eksploatacija teksta je dragocena pomoćna alatka u procesu kodiranja tokom sistematskih pregleda jer potencijalno povećava objektivnost procesa pregleda.

Pre obavljanja bilo kakve analize agregacije podataka, prvo se mora dati opis podataka, obično sažet u tabeli.

Dakle, opšti koraci koje treba slediti su:

 

  • Definisati ciljeve i formulisati istraživačko pitanje.
  • Razviti protokol.
  • Izvršiti pretragu literature.
  • Definisati kriterijume za uključivanje i isključivanje.
  • Odabrati članke prema definisanim kriterijumima za uključivanje i isključivanje.
  • Istražiti i protumačiti odabrane članke.
  • Sprovesti analizu i saopštiti dobijene rezultate.

 

[1]  https://acesse.dev/dDDv5