Como escrever uma Análise Meta

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Criar uma revisão sistemática de todos os estudos relevantes dentro do seu campo de dados. Isso vai exigir que você use vários bancos de dados eletrônicos, revistas e listas de referência. Depois de ter recolhido esta informação, você terá uma estrutura para sua análise.

Analisar a qualidade dos estudos em sua análise. Se você acredita que algumas pesquisas tem falhas óbvias ou tamanhos sujeitos insuficientes, isso pode ser motivo para rejeitar a sua inclusão dentro de sua meta-análise. É vital que você escrever um conjunto específico de critérios sobre o que estuda você está indo para incluir. Por exemplo, que cada estudo incluem, pelo menos, 50 participantes, como isso vai limitar acusação de polarização do investigador.

Combinar os resultados dos estudos incluídos, utilizando um método estatístico selecionado. Este tipo de método pode variar, dependendo dos dados que você está analisando, mas geralmente se relacionam com as diferenças de relação entre o grupo controlado e não controlado de um estudo.

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Criar um "complô funil" de seus estudos incluídos. Este é um gráfico que compara o tamanho da amostra de cada estudo contra os efeitos descritos e os resultados deste estudo. Porque os estudos mais pequenas são mais propensos a ter resultados inconsistentes com estudos maiores, o gráfico deve assemelhar-se a uma forma de pirâmide, com os estudos mais elevadas da amostra de tamanho mostrando um resultado mais ou menos no meio dos estudos menores dispersos. Se o gráfico não criar essa forma, ele pode sugerir que estudos adicionais não foram levados em consideração.

Realize uma análise de sensibilidade com os dados. Trata-se de você selecionar certos atributos que você acredita que pode afectar a validade de alguns dados, eliminando-lo temporariamente de sua análise para ver se os resultados globais mudar. Por exemplo, você pode remover temporariamente os estudos que utilizam apenas os participantes norte-americanos, como a apreciar se este afeta os resultados globais da pesquisa.

Exibir seus dados finais visualmente. Isso geralmente é conseguido através de um "complô floresta", que marca cada estudo - com um ponto ou símbolo quadrado - em uma escala dependendo do que descobertas registrou. Se o estudo teve uma grande tamanho da amostra, o tamanho do seu ponto ou quadrado na escala será correspondentemente grande.