C14. Meta-analiza

Question 1

Definitie

Answer 1

Definiție: Meta-analiza (Glass, 1976) este o analiză statistică a unei colecții de rezultate, cu scopul integrării acestora într-o sinteză cantitativă

Analogie metodologică: Introduce aceeași rigoare ca un experiment primar — combină elemente descriptive și inferențiale (ex.: estimări, testări) — transformând recenziile literaturii în proceduri statistice riguroase.

Question 2

Analiză de date primare vs. analiză a rezultatelor.
Descriptiv vs. inferențial.

Answer 2

Analiza primara - ai acces la bazele de date raw si poti sa faci alte analize pe baza lor si sa incluzi alte relatii netestate initial
Analiza secundara - pe baza rezultatelor publicate; permite compararea si sintetizarea rezultatelor existente (meta-analiza tipica)

Descriptiv - caracteristici descriptive
Inferential - aplicare de teste statistice pentru a trage concluzii despre populatie pe baza esantionului

Question 3

Diferența dintre meta-analiză și revizuiri narative

Answer 3

Revizuiri narative:
Selectarea studiilor începe subiectiv, după preferințele cercetătorului.
Se bazează pe semnificață statistică, ignorând dimensiunea efectului.
Nu dispun de inferență statistică completă, nu analizează moderatori.
Sunt impracticabile odată cu volumul mare de studii .

Meta-analiza:
Objectivă, transparentă și replicabilă.
Integrează și non-publicate (teze, conferințe) pentru a reduce biasul de publicare.
Codifică variabilele (independente, dependente, moderatoare) și calculează mărimea efectelor (ex. „d” pentru diferențe, „r” pentru corelații).

Question 4

Tipuri de meta-analiză

Answer 4

Meta-analiză de sine stătătoare (stand-alone)
Scop: Estimează un efect general, fără a testa o ipoteză teoretică specifică.
Utilitate: În special în domenii aplicative sau în faze incipiente ale cercetării, când se dorește o imagine clară asupra efectelor obținute în literatură.
Caracteristici:
Structurată mai degrabă descriptiv și sintetic
Mai puțin focus pe explicarea variației dintre studii
Nu implică neapărat testarea moderatorilor
Exemplu: „Care este eficiența generală a terapiei prin realitate virtuală în reducerea fobiei de înălțime?”

Meta-analiză în context teoretic (theory-driven)
Scop: Testează ipoteze derivate dintr-un model teoretic, oferind suport empiric pentru acesta.
Utilitate: În domenii dezvoltate teoretic, în care se dorește validarea relațiilor dintre constructe, testarea moderatorilor, sau compararea modelelor explicative.
Caracteristici:
Structură clară ipotezată înainte de analiză
Include adesea testarea moderatorilor, mediatorilor sau relațiilor complexe
Necesită o codificare riguroasă a caracteristicilor studiilor
Exemplu: „Conform teoriei atașamentului, anxietatea de separare moderează eficiența intervențiilor CBT în rândul adolescenților – susține meta-analiza acest efect?”

Question 5

Critici și răspunsuri ale meta-analizei

Answer 5

1. Heterogenitate (apples and oranges) => Meta-analiza stabilește moderatori pentru a explica diferențele
2. GIGO („garbage in, garbage out”) => Transparența procedurilor permite evaluarea calității analizei .
3. Ignoră calitatea studiilor => Se pot exclude studiile slabe sau codifica calitatea ca moderator.
4. Bias de publicare => Se includ lucrări nepublicate sau teze, iar metode precum Stouffer sau funnel plot pot estima impactul biasului.
5. Focalizare doar pe efecte principale => Efectele de interacțiune, moderare și mediere pot fi incluse.
6. „Subiectivități riguroase” => Subiectivitatea există, dar este explicitată și limitată, fiind mai redusă decât în sintezele narative.

Question 6

Etape în realizarea unei meta-analize

Answer 6

1. Formularea problemei
   Definirea variabilelor, populației (studiilor), tipului de efect (d vs r) și semnului direcției.
   Stabilirea criteriilor de includere/excludere și a populației de studii.
2. Colectarea studiilor
   Căutare în baze multiple (PsycInfo, MEDLINE etc.), bibliografii, teze, conferințe.
   Parcurgerea titlului/abstractului; consultarea autorilor dacă e nevoie.
3. Codarea studiilor
   Definirea variabilelor și metodologie – inclusiv moderatori: design, țară, an, calitate etc.
   Utilizarea unui protocol și a evaluatorilor multipli pentru fidelitate inter-evaluatori.
4. Calcularea mărimii efectelor
   „d” – diferență între medii, „r” – corelație.
5. Inspecția distribuției și heterogenitate
   Vizual (histograme, outliers), calcul CV, QT, I², proceduri leave-one-out pentru studii omogene.
6. Analiza moderatorilor
   Moderator continuu: regresie ponderată.
   Moderator categoric: analoge ANOVA (QB, QW, chi‑pătrat).
7. Interpretarea și raportarea
   Prezentarea mediei efectelor, CI, omogenitate, impactul biasului (e.g. numărul de studii neutre necesare).
   Transformarea effect size în formă intuitivă (ex. rata de succes procentuală)