İSTATİSTİK
T2 ve T’nin faydası, bunların mutlak ölçüler olmaları gerçeğinde yatmaktadır; bu da, etki büyüklüğü indeksi ile aynı ölçekte sapmayı ölçtükleri anlamına gelmektedir. Ancak bazı durumlarda, ölçekten bağımsız olarak heterojenliği düşünmeyi tercih ederiz ve gözlemlenen varyansın hangi oranı etki büyüklüğündeki gerçek farklılıkları yansıtır?
Higgins ve ark. (2003), bu oranı yansıtmak için bir tür sinyal-gürültü oranı işlevi görebilecek bir istatistik olan I2’yi kullanmayı önerdi. olarak hesaplanır. Yani, fazla dispersiyonun toplam dispersiyona oranı. I2 istatistiği, formun bir istatistiği olarak görülebilir.
Yani, gözlemlenen etki tahminleri boyunca gerçek heterojenliğin toplam varyansa oranı. Ancak bu, I2’nin gerçek bir tanımı değildir, çünkü çalışma içi varyanslar çalışmadan çalışmaya değiştiğinden, gerçekte tek bir VY yoktur. I2 istatistiği, tanımlayıcı bir istatistiktir ve herhangi bir temel nicelik tahmini değildir.
I2’yi kontrol eden (ve kontrol etmeyen) faktörleri anlamak için Şekil 16.7’yi göz önünde bulundurun. Verilen herhangi bir df için I2, Q ile birlikte hareket eder. Bu itibarla, tamamen gözlemlenen dağılımın çalışma içi dağılıma oranı tarafından yönlendirilir. En üst sırada, A ve B grafiklerinin her ikisi de 5 serbestlik derecesiyle 12.00 Q değerine sahiptir.
Bu nedenle, her ikisi de aynı I2 değerine sahiptir, %58.34. A’nın B’den daha geniş bir ölçeğe sahip olması (ki bu daha yüksek bir T2 değeri verir) I2’yi etkilemez. Benzer şekilde, alt satırda hem C hem de D grafikleri 5 serbestlik dereceli 48.01 Q değerine sahiptir ve bu nedenle her ikisi de aynı I2’ye, %89.59’a sahiptir. Yine, C’nin D’den daha geniş bir ölçeğe sahip olması I2’yi etkilemez.
I2, gerçek etkilerin gerçek konumuna veya yayılmasına bağlı olmayan güven aralıklarının örtüşme derecesini yansıtır. Bu nedenle, I2’yi, altta yatan gerçek etkiler arasındaki gerçek varyasyonun bir ölçüsü olarak değil, çalışmaların bulguları arasındaki bir tutarsızlığın ölçüsü olarak görmek uygundur.
Meta-analizin kendisi için kullanılan ölçekten bağımsız olarak I2 ölçeği %0-100 aralığındadır. Bir oran olarak yorumlanabilir ve psikometride (güvenilirliğin doğrunun toplam varyansa oranı olduğu) veya regresyonda (R2’nin toplam varyansın şu şekilde açıklanabilen oranı olduğu) kullanılan endekslere benzer olma ek avantajına sahiptir. ortak değişkenler). Daha da önemlisi, I2, analizdeki çalışmaların sayısından doğrudan etkilenmez.
I2 indeksi, göreceli bir ölçekte varyans miktarını tartışmamıza izin verir. Örneğin, varyasyonun nedenleri hakkında tahminde bulunmayı planlıyorsak, gözlemlenen varyansın ne kadarının gerçek olduğunu belirlemek için önce I2’yi kullanmalıyız. I2 sıfıra yakınsa, gözlemlenen varyansın neredeyse tamamı sahtedir, bu da açıklanacak hiçbir şey olmadığı anlamına gelir. Buna karşılık, eğer I2 büyükse, varyansın nedenleri hakkında spekülasyon yapmak ve muhtemelen bunu denemek ve açıklamak için alt grup analizi veya meta-regresyon gibi teknikleri uygulamak mantıklı olacaktır. I2 için güven aralıklarını hesaplamak için formüller bu bölümün sonunda sunulmuştur.
Meta analizi Nedir
meta-analiz çalışması örneği
Meta-Analiz Kitap
meta-analiz eğitim bilimleri
Meta-analiz araştırma yöntemi
meta-analiz nedir nasıl yapılır
Meta-analiz özellikleri
Meta-regresyon nedir
Higgins ve ark. (2003), I2 için bazı geçici ölçütler sağlar. %25, %50 ve %75 mertebesindeki değerlerin sırasıyla düşük, orta ve yüksek olarak kabul edilebileceğini öne sürerler. I2’nin yorumlanması için bazı bağlamlar, Higgins ve ark. (2003). Meta-analizlerin yaklaşık yarısı için I2 değeri sıfırdı ve diğer yarısı için %0 ila %100 arasında eşit olarak dağıtıldı. Diğer alanların veya diğer çalışma türlerinin meta-analizlerinde I2’nin farklı şekilde dağıtılması muhtemeldir.
Kıyaslamaların (endeksin kendisi gibi), mutlak bir ölçekteki varyasyona değil, gözlemlenen varyasyonun ne kadarının gerçek olduğu sorusuna atıfta bulunduğuna dikkat edin. %100’e yakın bir I2 değeri, yalnızca gözlemlenen varyansın çoğunun gerçek olduğu anlamına gelir, ancak etkilerin geniş bir aralığa dağıldığı anlamına gelmez (dar bir aralığa düşebilirler, ancak kesin olarak tahmin edilebilirler). Düşük bir I2 değeri, etkinin dar bir aralıkta kümelendiği anlamına gelmez (gözlenen etkiler, çok sayıda hata içeren çalışmalarda geniş bir aralıkta değişebilir). Bu itibarla, I2, dağılımın esaslı etkilerini ele almak anlamına gelmez.
HETEROJENLİK ÖLÇÜLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
Heterojenliği ölçmenin beş yolunu tanımladık, Q, p, T2, T ve I2. Tablo 16.1, bu önlemler arasındaki ilişkiyi göstermektedir. Tüm endeksler Q’ya (df ile ilgili olarak) dayandığından, toplam dağılım, çalışmalar içindeki hataya göre düşükse ve toplam dağılım yüksekse, yüksekse daha yüksek olacaktır. çalışmalar içindeki hata. Bununla birlikte, çeşitli heterojenlik ölçüleri, her birini belirli bir amaç için yararlı kılan farklı şekillerde bu çekirdek üzerine inşa edilir.
T2 ve T tahminlerinin aşırı dağılıma dayandığını, ancak popülasyon değerlerinin ( 2 ve ) yalnızca gerçek etkilerin varyansı ile tanımlandığını unutmayın.
- Q istatistiği ve onun p değeri, bir anlamlılık testi işlevi görür. Bunları bu amaç için faydalı kılan özellikler, çalışma sayısına duyarlı olmaları ve etki büyüklüğü indeksinin metriğine duyarlı olmamalarıdır.
- 2 tahminimiz, analizde çalışmalar arası varyans olarak hizmet eder ve tahminimiz gerçek etkilerin standart sapması olarak hizmet eder. Bunları bu amaç için yararlı kılan özellikler, etki büyüklüğü metriğine duyarlı olmaları ve çalışma sayısına duyarlı olmamalarıdır.
- I2, gerçek heterojenliğin gözlemlenen etkilerdeki toplam varyasyona oranıdır, bir tür sinyal-gürültü oranı. Bu amaç için kullanışlı kılan özellikler, etki büyüklüğü metriğine duyarlı olmaması ve çalışma sayısına duyarlı olmamasıdır.
T2 ve T’nin (bir yanda) ve I2’nin (diğer yanda) tamamen farklı iki işleve hizmet ettiğini anlamak önemlidir. İstatistikler T2 (ve T), gerçek heterojenlik miktarını (varyans veya standart sapma) yansıtırken I2, bu heterojenlikten kaynaklanan gözlemlenen dağılım oranını yansıtır. Bir anlamda, gözlemlenen varyansı I2 ile çarpacak olsaydık, T2 elde ederdik (gerçek hesaplama daha karmaşık olduğu için bu yalnızca bir örnekleme amaçlıdır). Bu nedenle, ikisi birlikte hareket etme eğilimindedir, ancak çok farklı anlamları vardır.
I2, yalnızca doğru olan varyans oranını yansıtır ve bu varyansın mutlak değeri hakkında hiçbir şey söylemez. Şekil 16.8’de, A ve B çizimleri aynı I2 değerine (%58.34) sahiptir, ancak A’da gerçek etkiler küçük bir aralıkta (T2 5 0.006) kümelenirken, B’de daha geniş bir aralıkta (T2 5 0.037) dağılmıştır.
Tersine, T2 yalnızca gerçek varyansın mutlak değerini yansıtır ve doğru olan gözlemlenen varyansın oranı hakkında hiçbir şey söylemez. Şekil 16.9’da, T2 her iki grafikte de aynıdır, ancak A’da gözlemlenen küçük bir dağılımın büyük bir kısmıdır (I2 5 %58.34), B’de ise gözlemlenen büyük bir dağılımın küçük bir parçasıdır (I2 5 %16.01) .
Ayrıca, I2’nin değilken T2’nin etki büyüklüğü indeksine bağlı olduğunu unutmayın. Örneğin, risk oranlarının bir sentezi için T2, log risk oranlarının metriğinde olurken, standartlaştırılmış ortalama farklılıkların bir sentezi için T2, standartlaştırılmış ortalama farklılıkların metriğinde olacaktır. Aynı metrikte olmadıkça iki sentez için T2 değerlerini karşılaştırmak anlamlı olmayacaktır. Buna karşılık I2, %0 ila %100 arasında bir oran ölçeğindedir ve bu değeri farklı sentezlerden karşılaştırmak mümkündür.