Meta-analizde sabit etkilerle rastgele etkiler modelinin gerekçeleri


10

"Heterojenite düşük olduğu için sabit etkiler modeli seçildi" satırları boyunca sabit etkiler modelinin ifadeleriyle birlikte kullanılmasını haklı kılan birkaç yayını okudum. Bununla birlikte, veri analizine hala uygunsuz bir yaklaşım olabileceğinden endişe ediyorum.

Bunun bir hata olup olmayacağını ve neden olabileceğini tartışan nedenler veya yayınlar var mı?


1
Muhtemelen iyi bir cevaba sahip bir kopya: stats.stackexchange.com/questions/156603
amip

Yanıtlar:


19

Not: Bu kararı vermek için heterojenlik testini kullanma ile ilgili sorunuza hızlı bir cevap vermek isterseniz, " Hangi Gerekçeler Makul? "

Araştırmacıların, rastgele etkiler meta-analitik senteze karşı sabit etkiler seçmeleri için sundukları birkaç gerekçe vardır (bazıları diğerlerinden daha fazla / daha az makul). Bunlar, Borenstein ve ark. (2009), Card (2011) ve Cooper (2017).

Bu gerekçelerden herhangi birini kınamadan veya kınamadan (henüz), şunları içerir:

Sabit Etkili Model Seçimi için Gerekçeler

  1. Analitik Sadelik : Bazı insanlar rastgele etkiler modelinin hesaplanması / yorumlanmasının istatistiksel anlayışlarının ötesinde olduğunu düşünürler ve bu nedenle daha basit bir modele bağlı kalırlar. Sabit etkili model ile araştırmacının sadece örnekleme hatası nedeniyle etki boyutlarındaki değişkenliği tahmin etmesi gerekir. Daha iyisi ya da daha kötüsü, bu Kart'ta açıkça teşvik edilen pragmatik bir uygulamadır (2011).
  2. Çalışma Seviyesi Değişkenliği / Moderatörü Yok Öncesinde İnanç : Bir araştırmacı, örneklerindeki tüm etki boyutlarının yalnızca örnekleme hatası nedeniyle değiştiğine ve sistematik çalışma düzeyinde değişkenlik olmadığına (ve dolayısıyla moderatörler olmadığına) inanıyorsa Rastgele etkiler modeline uymak için çok az zorunluluk var: Bence bir araştırmacı rastgele etkiler modeline uyduğunu hissettiğinde bu gerekçe ve eski bazen el ele yürüyorlar ve daha sonra bu kararı rasyonelleştiriyorlar. gerçekte, herhangi bir gerçek çalışma düzeyi heterojenliği öngörmedikleri gerçeği.

  3. Sistematik Moderatörler Kapsamlı Bir Şekilde Değerlendirilmiştir : Bazı araştırmacılar, düşündükleri her moderatörü araştırıp dikkate aldıktan sonra sabit etki analizini kullanabilirler. Buradaki temel gerekçe, bir araştırmacı, çalışma düzeyi değişkenliğinin her akla yatkın / anlamlı kaynağını hesaba kattığında, geride bırakılabilecek tek şey örnekleme hatasıdır ve bu nedenle rastgele etkiler modeli gereksiz olacaktır.

  4. S
  5. Sınırlı / Spesifik Çıkarımlar Yapma Niyeti : Sabit efektli modeller, kesinlikle efektler örneğindeki efekt desenleriyle konuşmak için uygundur . Bu nedenle bir araştırmacı, yalnızca örnekleminde olup bitenlerle rahatça konuşabiliyorsa ve incelemeleri tarafından gözden kaçırılan çalışmalarda veya incelemelerinden sonra gelen çalışmalarda neler olabileceği konusunda spekülasyon yapmıyorsa, sabit etkiler modelinin takılmasını haklı çıkarabilir.

Rasgele Etkiler Modeli Seçimi için Gerekçeler

  1. Çalışma Seviyesi Değişkenliğine / Denetleyicilerine Daha Önce İnanç : Gerekçelendirme 2'nin (sabit etkiler modelleri lehine) aksine , araştırmacı çalışma düzeyinde değişkenliğin (ve dolayısıyla ılımlılığın) anlamlı bir miktar olacağını tahmin ederse, Rastgele efekt modeli belirlemek için varsayılan değer. Bir psikoloji geçmişinden gelirseniz (yapıyorum), bu, etki büyüklükleri hakkında giderek daha rutin / teşvik edilen bir varsayılan düşünme yolu haline gelmektedir (örn., Cumming, 2014).

  2. SSS

  3. S

  4. Geniş / Genelleştirilebilir Çıkarımlar Yapma Niyeti : Sabit efektli modellerin aksine, rastgele efektli modeller araştırmacıyı örnekleminin ötesinde (bir dereceye kadar) daha geniş bir literatürde ortaya çıkacak etki örüntüleri / ılımlılık açısından konuşma yetkisine sahiptir. Bu çıkarım düzeyi bir araştırmacı için isteniyorsa, bu nedenle rastgele etkiler modelini tercih edebilirler.

Yanlış Modeli Belirlemenin Sonuçları

Sorunuzun açık bir parçası olmasa da, sabit etkiler ve rastgele etkiler meta-analiz modelleri arasında seçim yaparken araştırmacının neden "doğru bulması" nın önemli olduğunu belirtmenin önemli olduğunu düşünüyorum: büyük ölçüde tahminlere iniyor hassasiyet ve istatistiksel güç .

Sabit etkili modeller, yapay olarak kesin tahminler verme riski altında istatistiksel olarak daha güçlüdür; rastgele etki modelleri istatistiksel olarak daha az güçlüdür, ancak gerçek heterojenlik varsa potansiyel olarak daha mantıklıdır. Moderatörlerin testleri bağlamında, sabit etkili modeller hata varyansının boyutunu küçümseyebilirken, rastgele etkiler modelleri hata varyansının boyutunu fazla tahmin edebilir (modelleme varsayımlarının karşılanıp karşılanmadığına bağlı olarak bkz. Overton, 1998). Yine, psikoloji literatüründe, alanın sabit etkiler meta analizlerine çok fazla güvendiği ve bu nedenle kendimizi etkilerimizde daha büyük bir kesinlik / kesinlik duygusu içine aldık (). ., 2009).

Hangi Gerekçeler Makul?

SSS anlamlı heterojenliği saptamak için yetersiz güç (veya önemsiz miktarda heterojenliği saptamak için aşırı güç) olması muhtemeldir.

Analitik sadelik ( Gerekçelendirme 1. ), sabit etki modelleri için başarılı olması muhtemel olmayan başka bir gerekçe gibi görünüyor (daha açık olduğunu düşündüğüm nedenlerden dolayı). Öte yandan, araştırmacı çok çeşitli moderatör değişkenlerini düşündüklerini / modellediğini gösterebilirse , tüm olası moderatörlerin tükendiğini iddia etmek ( Gerekçe 3. ) bazı durumlarda daha cazip olabilir. Eğer sadece birkaç moderatör kodlamışlarsa, bu gerekçe muhtemelen oldukça fena / dayanıksız olarak görülecektir.

Verilerin, varsayılan bir rasgele etkiler modeli ( Gerekçe 8. ) ile karar vermesine izin vermem, kendimi belirsiz hissettiğim bir şeydir. Kesinlikle aktif / ilkeli bir karar değil, ancak psikoloji alanının rastgele etkiler modellerini varsayılan olarak tercih etmeye doğru kaymasıyla birleşince, kabul edilebilir (özellikle düşünceli olmasa da) bir gerekçe olduğu kanıtlanabilir.

Bu, etkilerin dağılımı ( gerekçeleri 2. ve gerekçe 6. ) ile araştırmacının yapmak için lisans almak istediği çıkarım türleriyle ilgili önceki inançlarla ilgili gerekçeleri bırakır ( Gerekçe 5. ve Gerekçe 9).). Etkilerin dağılımı hakkındaki önceki inançların makul olması büyük ölçüde sentezlediğiniz araştırmanın özelliklerine inecektir; Cooper'ın (2017) belirttiği gibi, büyük ölçüde benzer bağlamlardan / örneklerden toplanan mekanik / evrensel süreçlerin etkilerini sentezliyorsanız ve sıkı kontrol edilen ortamlarda, sabit bir etki analizi tamamen makul olabilir. Aynı deneyin tekrarlarından elde edilen sonuçların sentezlenmesi, bu analitik stratejinin ne zaman istenebileceğine iyi bir örnek olacaktır (bakınız Goh ve diğerleri, 2016). Bununla birlikte, tasarımların, manipülasyonların, ölçümlerin, bağlamların ve örnek özelliklerin biraz farklı olduğu bir alanı sentezliyorsanız, bir kişinin tam olarak çalıştığını iddia etmek giderek zorlaşıyor gibi görünüyor.her durumda aynı etki. Son olarak, kişinin yapmak istediği çıkarım türleri kişisel tercih / tat meselesi gibi görünüyor, bu yüzden kavramsal olarak savunulabilir göründüğü sürece bu gerekçeye karşı nasıl tartışmaya başlayacağından emin değilim.

Referanslar

Borenstein, M., Hedges, LV, Higgins, JPT ve Rothstein, HR (2009). Meta analize giriş . Batı Sussex, İngiltere: Wiley.

Card, NA (2011). Sosyal bilim araştırmaları için uygulamalı meta-analiz. New York, NY: Guilford Press.

Cooper, H. (2017). Araştırma sentezi ve meta-analiz: Adım adım yaklaşım. Bin Meşe, CA: Adaçayı.

Cumming, G. (2014). Yeni istatistikler: Neden ve nasıl. Psikolojik Bilimler , 25 (1), 7-29.

Goh, JX, Hall, JA ve Rosenthal, R. (2016). Mini Meta Own Kendi Çalışmalarınızın Analizi: Nedenle İlgili Bazı Tartışmalar ve Nasıl Yapıldığı Üzerine Bir Astar. Sosyal ve Kişilik Psikolojisi Pusulası , 10 (10), 535-549.

Overton, RC (1998). Moderatör değişken etkilerinin meta-analiz testleri için sabit etkiler ve karışık (rastgele etkiler) modellerin karşılaştırılması. Psikolojik Yöntemler , 3 (3), 354-379.

Schmidt, FL, Oh, IS ve Hayes, TL (2009). Meta analizde rastgele ve rasgele efektli modeller: Model özellikleri ve sonuçlardaki farklılıkların ampirik olarak karşılaştırılması. İngiliz Matematik ve İstatistik Psikolojisi Dergisi , 62 (1), 97-128.


4

Özellikle referanslar istersiniz.

Bunun klasik referansı, Hedges ve Vevea'nın " meta-analizde sabit ve rastgele etkiler modelleri " başlıklı makalesidir .

Sağlıkta çalışıyorsanız , Cochrane el kitabındaki ilgili bölüm muhtemelen temel okumadır ve çok iyi bir anlam içerir. Özellikle, meta-analizin ne zaman dikkate alınmaması gerektiğini önerir ve ayrıca rastgele etki modellerine uymaktan ziyade heterojenlik hakkında ne yapılacağını açıkça ayırt eder.

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.