メタ分析

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メタ分析とは、類似した研究課題を持つ複数の研究を集めて、そこから得たデータを分析することです。 これらの調査は 1 次調査と呼ばれます。 メタ分析では、統計的手法を使用して、効果の総合的な推定、研究間の異質性の調査、最終結果に対する出版バイアス (より一般的には小規模研究効果) の影響の調査を行います。

IBM® SPSS® Statistics は、2 値データ (対数オッズ比など) と連続型データ (Hedges の g など) の両方に対して、標準効果サイズと汎用 (事前計算済み) 効果サイズをサポートします。 メタ分析の宣言ステップでは、メタ分析情報 (調査固有の効果サイズと対応する標準誤差やメタ分析のモデルと方法など) が指定されます。 この情報は、後続のすべてのメタ分析で自動的に使用されます。

ランダム効果、一般効果、および固定効果のメタ分析モデルがサポートされています。 選択したメタ分析モデルに応じて、さまざまな推定方法 (逆分散や Mantel-Haenszel など) を一般効果モデルおよび固定効果モデルに対して使用できます。 ランダム効果モデルの調査間分散パラメーターには、いくつかの異なる推定量を使用することもできます。