Logical-Portal — молодежный портал со своей изюминкой, каждый сможет найти что-то интересное и полезное для себя, например наш форум общения с которым вам обязательно нужно ознакомиться.
В статистике, мета-анализ объединяет в себе результаты нескольких исследований, которые, связанны одним предположением. Первый в науке мета-анализ был проведен Карлом Пирсоном (Karl Pearson) в 1904 году. Собрав вместе исследования он решил побороть проблему уменьшения мощности исследования в малых выборках. Анализируя результаты этих исследований, он получил, что мета-анализ может помочь получить более точные данные исследований.
Несмотря на то, что мета-анализ сейчас повсеместно применяется в области эпидемиологии и в медицинских исследованиях. Работы, в которых применялся мета-анализ не выходили свет до 1955 года. В 1970-х годов, более сложные аналитические методы были внедрены в учебных исследованиях, работами Гласса, Шмидта и Хантера (Gene V. Glass, Frank L. Schmidt and John E. Hunter.
Оксфордский Словарь Английского языка дает нам понять, что первое применения этого термина произошло в 1976 году Глассом. Основа этого метода была развита такими учеными как: Ражду, Хеджес, Купер, Олкин, Хантер, Коен, Чалмерс и Шмидт (Nambury S. Raju, Larry V. Hedges, Harris Cooper, Ingram Olkin, John E. Hunter, Jacob Cohen, Thomas C. Chalmers, and Frank L. Schmidt).
Из-за того, что в многих исследованиях, результатом статистического исследования являются различные переменные и они измеряются в отличных мерах измерения, общие переменные в мета-анализе стандартизируются к определенной мере измерения. Чтобы изложить результаты сравнительных экспериментов часто этой мерой измерения выбирается стандартизированная средняя разница (D), она является стандартизированным баллом, равным разнице между средними, или коэффициент отношения шансов, если результаты экспериментов представлены в виде качественной переменной (например положительный и отрицательный исходы).
Мета-анализ также может проводиться на исследованиях, которые описывают свои выводы в коэффициентах корреляции, как, например, изучение корреляции между семейными отношениями и интеллектом. В этих случаях корреляция сама по себе является стандартизированной мерой измерения.
Результаты мета-анализа, излагаются в зависимости от различных подходов. Один подход наиболее часто используется в мета-анализе в медицинских исследованиях и имеет название "метод обратной разницы".
Средний размер эффект внесенного исследованием - среднее взвешенное, у которого веса равны обратной разнице оцениваемого исследования. Те исследования, у которых данные имеют менее случайные вариации, получают больший вес по сравнению с другими исследованиями.
В статистике, мета-анализ объединяет в себе результаты нескольких исследований, которые, связанны одним предположением. Первый в науке мета-анализ был проведен Карлом Пирсоном (Karl Pearson) в 1904 году. Собрав вместе исследования он решил побороть проблему уменьшения мощности исследования в малых выборках. Анализируя результаты этих исследований, он получил, что мета-анализ может помочь получить более точные данные исследований.
Несмотря на то, что мета-анализ сейчас повсеместно применяется в области эпидемиологии и в медицинских исследованиях. Работы, в которых применялся мета-анализ не выходили свет до 1955 года. В 1970-х годов, более сложные аналитические методы были внедрены в учебных исследованиях, работами Гласса, Шмидта и Хантера (Gene V. Glass, Frank L. Schmidt and John E. Hunter.
Оксфордский Словарь Английского языка дает нам понять, что первое применения этого термина произошло в 1976 году Глассом. Основа этого метода была развита такими учеными как: Ражду, Хеджес, Купер, Олкин, Хантер, Коен, Чалмерс и Шмидт (Nambury S. Raju, Larry V. Hedges, Harris Cooper, Ingram Olkin, John E. Hunter, Jacob Cohen, Thomas C. Chalmers, and Frank L. Schmidt).
Из-за того, что в многих исследованиях, результатом статистического исследования являются различные переменные и они измеряются в отличных мерах измерения, общие переменные в мета-анализе стандартизируются к определенной мере измерения. Чтобы изложить результаты сравнительных экспериментов часто этой мерой измерения выбирается стандартизированная средняя разница (D), она является стандартизированным баллом, равным разнице между средними, или коэффициент отношения шансов, если результаты экспериментов представлены в виде качественной переменной (например положительный и отрицательный исходы).
Мета-анализ также может проводиться на исследованиях, которые описывают свои выводы в коэффициентах корреляции, как, например, изучение корреляции между семейными отношениями и интеллектом. В этих случаях корреляция сама по себе является стандартизированной мерой измерения.
Результаты мета-анализа, излагаются в зависимости от различных подходов. Один подход наиболее часто используется в мета-анализе в медицинских исследованиях и имеет название "метод обратной разницы".
Средний размер эффект внесенного исследованием - среднее взвешенное, у которого веса равны обратной разнице оцениваемого исследования. Те исследования, у которых данные имеют менее случайные вариации, получают больший вес по сравнению с другими исследованиями.
