Levkasti grafikon (Funnel plot)

Levkasti grafikon služi kao vizuelni alat za procenu pristrasnosti publikacija, pri čemu svaka asimetrija na grafikonu može ukazivati na pristrasnost. Pored toga, statistički testovi poput Egerovog (Egger's) regresionog testa ili Begovog (Begg's) testa mogu se koristiti za identifikaciju pristrasnosti publikacija.

Analiza osetljivosti uključuje sprovođenje meta-analize pod različitim pretpostavkama ili isključivanje specifičnih studija kako bi se utvrdila robusnost rezultata. Na primer, istraživači mogu odlučiti da isključe studije nižeg kvaliteta ili one sa ekstremnim veličinama efekta kako bi procenili konzistentnost ukupnih zaključaka (Blackhall & Ker, 2007).

Levkasti grafikon  i Egerov test su moćni alati za procenu i rešavanje problema pristrasnosti u metaanalitičkim procenama. Međutim, važno je napomenuti da metoda Trim and Fill, iako korisna, ima svoja ograničenja. Analize osetljivosti su ključne za razumevanje i ublažavanje pristrasnosti i istraživači treba da pristupe ovim metodama sa oprezom i svešću o potencijalnim izazovima (AJE Team, 2023).

Levkasti grafikon, tehnika koja se koristi za procenu mogućnosti pristrasnosti publikacija (Harbord et al., 2006), zasniva se na pretpostavci da manje studije, uprkos svojoj veličini, igraju značajnu ulogu u otkrivanju pristrasnosti publikacija. Verovatnoća da pristrasnost publikacija utiče na manje studije je veća nego na opsežnije studije. Ova uočljiva razlika je posledica razlike u podložnosti pristrasnosti publikacija. Ako istraživač završi veliku, randomizovanu studiju, verovatno će želeti da je objavi čak i ako je rezultat negativan zbog uloženog truda. Međutim, za manje eksperimente, scenario može biti drugačiji. Ako pristrasnost publikacija postoji, najverovatnije je prouzrokovana neobjavljivanjem malih negativnih studija. Ovo naglašava važnost manjih studija u otkrivanju pristrasnosti publikacija, čineći proces interesantnijim za istraživače.

Levkasti grafikon, vizuelni prikaz veličina studija u odnosu na veličinu efekta koju predstavljaju, služi kao alat za procenu pristrasnosti publikacija. Kako se veličina studije povećava, verovatno je da će studije konvergirati oko prave osnovne veličine efekta. Očekuje se ravnomerno rasipanje studija sa obe strane ove prave osnovne veličine efekta (Slika 7. Grafikon A). Kada postoji pristrasnost publikacija, očekuje se asimetrija u rasipanju malih studija, sa više studija koje pokazuju pozitivan rezultat nego onih koje pokazuju negativan rezultat (Slika 7. Grafikon B).

Asimetrija levkastog grafikona može se vizuelno proceniti pomoću levkastog grafikona, ali sledeće metode se koriste za njeno kvantifikovanje:

1. Egerov test (Egger et al., 1997): Ovaj test uključuje ponderisanu regresionu analizu procena veličine efekta na njihove mere preciznosti (tj. standardne greške). Fokus je na liniji preseka, označenoj sa b. Statistički značajan presek (sa p < 0,05) sugeriše pristrasnost u publikacijama.
2. Begov test ranga korelacije: Utvrđuje da li postoji značajna veza između rangova standardizovanih veličina efekta i rangova njihovih varijansi.

Na kraju, meta-analiza predstavlja moćnu kvantitativnu metodu koja spaja nalaze iz više studija kako bi se došlo do otpornijih zaključaka. Sistematskim prikupljanjem podataka, procenom veličine efekta, izborom modela, procenom heterogenosti i ispitivanjem pristrasnosti publikacija, istraživači mogu izvući preciznije uvide, koji se mogu generalizovati. Uprkos značaju meta-analize, pažljivo planiranje i sprovođenje meta-analize su neophodni da bi se izbegle pristrasnosti i pogrešna tumačenja. Kada se rigorozno sprovede, ona pruža neprocenjiv doprinos praksi zasnovanoj na dokazima i kreiranju politika u različitim naučnim oblastima.