UNIVERSITATEA BABEŞ-BOLYAICLUJ-NAPOCA

FACULTATEA DE PSIHOLOGIE ŞI ŞTIINŢE ALE EDUCAŢIEICatedra de Psihologie Clinică şi Psihoterapie

INTRODUCERE ÎN META-ANALIZĂ

(II)

CS III dr. Sebastian Pintea

Etape în efectuarea unei meta-analize(reluare)

1. Formularea problemei studiate (variabilele, relaţia dintre ele)

2. Colectarea studiilor care oferă rezultate privind relaţia vizată (precizarea clară a criteriilor de includere)

3. 3.1. Codarea studiilor şi 3.2. Calcularea mărimii efectelor

4. Inspecţia distribuţiei mărimii efectelor şi analiza impactului variabilelor moderatoare

5. Interpretarea rezultatelor şi raportarea acestora

3.2. Calcularea mărimii efectelor

3.2.1. Mărimea efectului bazată pe distanţa între medii

Din medii şi abateri standard (g ≈ d)

Din valoarea lui t calculatEş. Indep.

Măs. Rep.

Din medii şi ab. Std. a diferenţelor de scoruri

Din valoarea lui t calculat

3.2.2. Mărimea efectului bazată pe corelaţie

Din coeficientul de regresie liniară

Din coeficientul de determinare R²

(r=√R²)

4. Inspecţia distribuţiei mărimii efectelor şi analiza impactului variabilelor moderatoare

Inspecţia distribuţiei mărimii efectelor

Inspecţia vizuală

• Numărul valorilor modale (uni vs multimodală – ce indică?)

• Simetria distribuţiei (ce indică?)

• Existenţa mărimilor outliers (identificarea caracteristicilor studiului asociate acestor valori – ce indică?)

– Deficienţe metodologice (existenţa variabilelor confundate)

– Erori statistice în studiile iniţiale

– Caracteristici ale eşantionului utilizat (atipic pentru populaţia vizată)

Inspecţia distribuţiei mărimii efectelorAnaliza statistică• Raportarea tendinţei centrale a mărimii efectelor (media ponderată a mărimii

efectelor)

Unde

wi - este fie mărimea eşantionului i, fie inversul varianţei marimii efectului

Ti – mărimea efectului în studiul i

• Se poate face analiza separat incluzând/excluzând efectele 0 (când efectul nu e semnificativ statistic)

• Se calculează varianţa mărimii efectelor în jurul mediei mărimii efectelor

• Se estimează mărimea efectului în populaţie (intervalul de încredere)

Inspecţia distribuţiei mărimii efectelor

Analiza statistică continuare 1

• Se poate testa dacă mărimea efectului în populaţie este diferită de 0 (se raportează la distribuţia Z)

• Se poate calcula omogenitatea studiilor: dacă studiile provin din aceeaşi populaţie (H0) sau din populaţii diferite (Hs) (se raportează la distribuţia hi pătrat, df= nr de mărimi ale efectelor -1)

Inspecţia distribuţiei mărimii efectelor

Analiza statistică continuare 2

• Heterogenitatea studiilor se poate raporta şi printr-o procedură alternativă: calcularea proporţiei de efecte neomogene

1. Se calculează QT pentru întreaga distribuţie de efecte

2. Dacă QT e semnificativ diferit de 0, se elimină efectul cel mai îndepărtat de media efectelor şi se reia calculul

3. Se continuă procedura până se obţine un QT nesemnificativ diferit de 0 (distribuţie omogenă)

4. Se numără câte studii (%) au fost scoase până s-a obţinut omogenitatea5. Cu cât proporţia e mai mare cu atât heterogenitatea studiilor e mai mare

Heterogenitatea studiilor este un indicator al probabilităţii existenţei unor variabile (caracteristici ale studiilor) care moderează mărimea efectului obţinut

Inspecţia distribuţiei mărimii efectelor

Analiza statistică continuare 3

• Interpretarea rezultatului metaanalizei– Media mărimii efectelor în populaţie, dincolo de valoarea ei numerică, trebuie interpretată şi

calitativ– Dacă există şi alte metaanalize pe acelaşi domeniu, rezultatele obţinute trebuie raportate la

rezultatele metaanalizelor anterioare– Trebuie oferită şi o măsură a probabilităţii ca rezultatul obţinut să nu fie influenţat de un bias

de publicare; în acest sens se raportează numărul de studii cu rezultate nule care ar trebui incluse în analiză pentru ca efectul găsit să nu fie semnificativ diferit de zero (Metoda Stouffer)

– Unde• Zi este valoarea z corespunzătoare valorii p pentru testul unidirecţional (one-tailed) obţinut în

studiul i• NL este numărul de studii din metaanaliză

– Rosenthal (1991): dacă

• Atunci nu e plauzibil ca efectul semnificativ obţinut în metaanaliză să fie în realitate nesemnificativ

Inspecţia distribuţiei mărimii efectelor

Analiza statistică: interpretarea rezultatului metaanalizei continuare

• Pentru ca rezultatul să fie cât mai intuitiv, o variantă alternativă de prezentare este cea în formă binomială (Rosenthal & Rubin, 1982)

• Rata succesului în grupul de control vs grupul experimental

• Succesul poate fi plasarea peste o valoare prag (relevanţă clinică) sau apartenenţa la o categorie a unei var dep. binare (succes vs eşec) sau plasarea peste mediană pt var dep continue

• Procedura

– Se transformă mărimea efectului în r

– Se calculează rata de succes pentru fiecare grup (C şi E) cu formula

– Ex. r = 0.2 → rata succesului in E este 0.6 iar în C este 0.4 diferenţa de succes e de 20%