A meta-analysis is a statistical an

A meta-analysis is a statistical analysis that combines the results of multiple scientific studies.

The basic tenet behind meta-analyses is that there is a common truth behind all conceptually similar scientific studies, but which has been measured with a certain error within individual studies. The aim then is to use approaches from statistics to derive a pooled estimate closest to the unknown common truth based on how this error is perceived. In essence, all existing methods yield a weighted average from the results of the individual studies and what differs is the manner in which these weights are allocated and also the manner in which the uncertainty is computed around the point estimate thus generated. In addition to providing an estimate of the unknown common truth, meta-analysis has the capacity to contrast results from different studies and identify patterns among study results, sources of disagreement among those results, or other interesting relationships that may come to light in the context of multiple studies.[1] Meta-analysis can be thought of as "conducting research about previous research." Meta-analysis can only proceed if we are able to identify a common statistical measure that is shared among studies, called the effect size, which has a standard error so that we can proceed with computing a weighted average of that common measure. Such weighting usually takes into consideration the sample sizes of the individual studies, although it can also include other factors, such as study quality.

A key benefit of this approach is the aggregation of information leading to a higher statistical power and more robust point estimate than is possible from the measure derived from any individual study. However, in performing a meta-analysis, an investigator must make choices which can affect the results, including deciding how to search for studies, selecting studies based on a set of objective criteria, dealing with incomplete data, analyzing the data, and accounting for or choosing not to account for publication bias.[2]

Meta-analyses are often, but not always, important components of a systematic review procedure. For instance, a meta-analysis may be conducted on several clinical trials of a medical treatment, in an effort to obtain a better understanding of how well the treatment works. Here it is convenient to follow the terminology used by the Cochrane Collaboration,[3] and use "meta-analysis" to refer to statistical methods of combining evidence, leaving other aspects of 'research synthesis' or 'evidence synthesis', such as combining information from qualitative studies, for the more general context of systematic reviews.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Meta-analysis เป็นการวิเคราะห์ทางสถิติที่รวมผลของการศึกษาทางวิทยาศาสตร์หลายทฤษฎีพื้นฐานเบื้องหลังวิเคราะห์เมตาคือ ที่มีความจริงทั่วไปหลังการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ทางแนวคิดคล้ายกันทั้งหมด แต่ที่มีการวัดบางอย่างมีข้อผิดพลาดภายในแต่ละการศึกษา จุดมุ่งหมายแล้วจะใช้แนวทางสถิติการประเมิน pooled ที่ใกล้เคียงกับความจริงทั่วไปที่ไม่รู้จักที่อิงวิธีการรับรู้ข้อผิดพลาดนี้ได้ ในสาระสำคัญ วิธีทั้งหมดที่มีอยู่ให้ผลผลิตน้ำหนักเฉลี่ยจากผลของการศึกษาแต่ละคน และสิ่งที่แตกต่างคือ ลักษณะที่ปันส่วนเหล่านี้ และยัง สร้างลักษณะที่ความไม่แน่นอนคำนวณรอบการประเมินจุดดังนั้น นอกจากการประเมินความจริงทั่วไปที่ไม่รู้จัก วิเคราะห์มีความสามารถเพื่อผลจากการศึกษาแตกต่างกันที่ความคมชัด และระบุรูปแบบต่าง ๆ ผลการศึกษา แหล่งที่มาของพ้องผลเหล่านั้น หรือความสัมพันธ์ที่น่าสนใจอื่น ๆ ที่อาจมาในบริบทของการศึกษาหลาย [1] วิเคราะห์สามารถถือว่า เป็นการ "ทำการวิจัยเกี่ยวกับผลงานวิจัย" วิเคราะห์เฉพาะสามารถดำเนินการหากเราไม่สามารถระบุตัวชี้วัดทางสถิติทั่วไปที่ใช้ร่วมกันระหว่างศึกษา เรียกว่าขนาดผล ซึ่งมีข้อผิดพลาดมาตรฐานเพื่อให้เราสามารถดำเนินการคำนวณน้ำหนักเฉลี่ยของวัดทั่วไปที่ น้ำหนักดังกล่าวมักจะพิจารณาขนาดตัวอย่างของการศึกษาแต่ละคน แม้ว่ามันยังสามารถรวมปัจจัยอื่น ๆ เช่นคุณภาพการศึกษาประโยชน์สำคัญของวิธีการนี้เป็นการรวมของข้อมูลที่นำไปสู่อำนาจทางสถิติสูงขึ้นและประเมินจุดแข็งแกร่งยิ่งกว่าเป็นไปได้จากการวัดที่ได้มาจากการศึกษาแต่ละ อย่างไรก็ตาม ในการทำ meta-analysis นักสืบที่ต้องทำเลือกซึ่งอาจส่งผลต่อผลลัพธ์ รวมทั้งการตัดสินใจเลือกวิธีการค้นหาศึกษา เลือกศึกษาตามชุดของเกณฑ์ การจัดการกับข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ วิเคราะห์ข้อมูล และการบัญชีสำหรับ หรือเลือกที่ไม่บัญชีสำหรับอคติสิ่งพิมพ์ [2]วิเคราะห์เมตาได้บ่อย แต่ไม่ เสมอ องค์ประกอบที่สำคัญของกระบวนการตรวจสอบระบบ เช่น meta-analysis อาจจัดขึ้นหลายการทดลองทางคลินิกของการรักษาทางการแพทย์ ในความพยายามที่จะได้รับของอย่างไรการทำงานของการรักษานั้น นี่ก็เป็นการทำตามคำศัพท์ที่ใช้ โดยความร่วมมือคอเครน, [3] และ "วิเคราะห์" จะใช้วิธีการทางสถิติของการรวมหลักฐาน ออกจากด้านอื่น ๆ ของ 'วิจัยสังเคราะห์' หรือ 'การสังเคราะห์หลักฐาน' เช่นการรวมข้อมูลจากการศึกษาเชิงคุณภาพ สำหรับบริบททั่วไปของปริทัศน์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

meta-analysis คือการวิเคราะห์ทางสถิติที่รวมผลการศึกษาทางวิทยาศาสตร์หลาย.

ทฤษฎีพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังอภิวิเคราะห์คือว่ามีความจริงที่พบบ่อยอยู่เบื้องหลังการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ทั้งหมดที่คล้ายกันแนวคิด แต่ที่ได้รับการวัดที่มีข้อผิดพลาดบางอย่างภายในการศึกษาของแต่ละบุคคล . จุดมุ่งหมายนั้นคือการใช้วิธีการจากสถิติที่จะได้รับการประเมิน pooled ใกล้เคียงกับความจริงที่ไม่รู้จักทั่วไปตามวิธีการที่ผิดพลาดนี้เป็นที่รับรู้ ในสาระสำคัญวิธีการที่มีอยู่ทั้งหมดให้ผลผลิตเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักจากผลการศึกษาของแต่ละบุคคลและสิ่งที่แตกต่างคือลักษณะที่น้ำหนักเหล่านี้ได้รับการจัดสรรและในลักษณะที่ไม่แน่นอนคือการคำนวณประมาณการรอบ ๆ จุดที่สร้างขึ้นจึง นอกจากนี้เพื่อให้การประมาณการของความจริงทั่วไปที่ไม่รู้จัก meta-analysis มีกำลังการผลิตเพื่อความคมชัดผลจากการศึกษาที่แตกต่างกันและระบุรูปแบบในหมู่ผลการศึกษาแหล่งที่มาของความขัดแย้งในผลลัพธ์เหล่านั้นหรือความสัมพันธ์ที่น่าสนใจอื่น ๆ ที่อาจมากับแสงในบริบท จากการศึกษาหลาย. [1] meta-analysis อาจจะคิดว่าเป็น "การดำเนินการวิจัยเกี่ยวกับการวิจัยก่อนหน้านี้." meta-analysis เท่านั้นที่สามารถดำเนินการต่อไปถ้าเรามีความสามารถในการระบุตัวชี้วัดร่วมกันทางสถิติที่ใช้ร่วมกันระหว่างการศึกษาที่เรียกว่าขนาดของผลที่มีข้อผิดพลาดมาตรฐานเพื่อให้เราสามารถดำเนินการกับการคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของการวัดทั่วไปที่ น้ำหนักดังกล่าวมักจะใช้เวลาในการพิจารณาขนาดตัวอย่างของการศึกษาของแต่ละบุคคลแม้ว่ามันจะยังสามารถรวมถึงปัจจัยอื่น ๆ เช่นคุณภาพการศึกษา.

ประโยชน์ที่สำคัญของวิธีนี้คือการรวมตัวของข้อมูลที่นำไปสู่อำนาจทางสถิติที่สูงขึ้นและการประมาณการจุดที่แข็งแกร่งมากขึ้นกว่า เป็นไปได้จากตัวชี้วัดที่ได้มาจากการศึกษาบุคคลใด อย่างไรก็ตามในการปฏิบัติ meta-analysis, ผู้ตรวจสอบต้องเลือกซึ่งสามารถส่งผลกระทบต่อรวมทั้งการตัดสินใจเลือกวิธีการค้นหาสำหรับการศึกษาการเลือกศึกษาตั้งอยู่บนพื้นฐานของเกณฑ์วัตถุประสงค์การจัดการกับข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์การวิเคราะห์ข้อมูลและการบัญชีสำหรับ หรือเลือกที่จะไม่บัญชีสำหรับการตีพิมพ์อคติ. [2]

Meta-วิเคราะห์มักจะมี แต่ไม่เสมอองค์ประกอบสำคัญของขั้นตอนการทบทวนอย่างเป็นระบบ ยกตัวอย่างเช่น meta-analysis อาจจะดำเนินการเกี่ยวกับการทดลองทางคลินิกหลายของการรักษาทางการแพทย์ในความพยายามที่จะได้รับความรู้ความเข้าใจในวิธีการที่ดีในผลงานการรักษา นี่มันสะดวกที่จะทำตามคำศัพท์ที่ใช้โดย Cochrane ร่วมมือ [3] และใช้ "meta-analysis" เพื่ออ้างถึงวิธีการทางสถิติของการรวมหลักฐานออกจากด้านอื่น ๆ ของ 'สังเคราะห์งานวิจัย' หรือ 'การสังเคราะห์หลักฐาน' เช่นการรวม ข้อมูลจากการศึกษาเชิงคุณภาพสำหรับบริบททั่วไปมากขึ้นความคิดเห็นอย่างเป็นระบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์อภิมานเป็นสถิติที่รวมผลการศึกษาทางวิทยาศาสตร์หลายหลักการพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลัง โดยวิธีการวิเคราะห์เมต้ามันเป็นความจริงทั่วไปที่อยู่เบื้องหลังการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ที่คล้ายกันแนวคิดทั้งหมด แต่ที่ถูกวัดด้วยบางข้อผิดพลาดภายในการศึกษารายบุคคล เป้าหมายแล้วจะใช้วิธีจากสถิติสร้างรวมประมาณใกล้ความจริงตามวิธีการทั่วไปที่ไม่รู้จักข้อผิดพลาดนี้จะรับรู้ ในสาระสำคัญ , วิธีการที่มีอยู่ทั้งหมดให้ผลผลิตน้ำหนักเฉลี่ยจากผลการศึกษาของแต่ละบุคคลและสิ่งที่แตกต่างกัน คือ ลักษณะที่น้ำหนักเหล่านี้มีการจัดสรรและยังลักษณะที่ไม่แน่นอนจะคำนวณรอบจุดประมาณการ จึงสร้าง นอกจากการให้การประเมินความจริงทั่วไปไม่รู้จัก การวิเคราะห์อภิมานมีความสามารถเพื่อผลลัพธ์ความแตกต่างจากการศึกษาที่แตกต่างกันและระบุรูปแบบของผลการศึกษาแหล่งที่มาของความขัดแย้งระหว่างผลเหล่านั้น หรืออื่น ๆที่น่าสนใจความสัมพันธ์ที่อาจเข้ามาในบริบทของการศึกษาหลาย [ 1 ] วิเคราะห์อภิมานสามารถคิดเป็น " ดำเนินการ การวิจัยเรื่อง " การวิเคราะห์อภิมานงานวิจัยเดิม สามารถดำเนินการต่อถ้าเราสามารถระบุวัดสถิติทั่วไปที่ใช้ร่วมกันระหว่างศึกษา เรียกว่าขนาดอิทธิพล ซึ่งมีความคลาดเคลื่อนมาตรฐานเพื่อให้เราสามารถดำเนินการคำนวณถัวเฉลี่ยที่พบบ่อยวัด เช่นน้ำหนักมักจะใช้เวลาในการพิจารณาขนาดของกลุ่มตัวอย่างของการศึกษาเฉพาะบุคคล แต่ยังรวมถึงปัจจัยอื่นๆ เช่น คุณภาพการศึกษาประโยชน์ที่สำคัญของวิธีนี้คือการรวมของข้อมูลที่นำไปสู่สูงกว่าสถิติพลังงานและแข็งแกร่งมากขึ้นกว่าที่เป็นไปได้จากประมาณการจุดวัดที่ได้มาจากการศึกษาส่วนบุคคลใด ๆ อย่างไรก็ตาม ในการแสดงอภิมาน ผู้ตรวจสอบต้องให้เลือกซึ่งสามารถส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์ รวมถึงการตัดสินใจวิธีการค้นหาศึกษาเลือกเรียนตามชุดของเกณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ วิเคราะห์ข้อมูลและบัญชี หรือ เลือกที่จะไม่บัญชีสำหรับอคติสิ่งพิมพ์ [ 2 ]อภิวิเคราะห์บ่อยๆ แต่ไม่เสมอไป องค์ประกอบที่สำคัญของกระบวนการทบทวนอย่างเป็นระบบ ตัวอย่าง การวิเคราะห์อภิมานอาจจะดำเนินการในการทดลองทางคลินิกหลายของการรักษาทางการแพทย์ ในความพยายามที่จะได้รับความเข้าใจที่ดีขึ้นของวิธีการที่ดีในการรักษาผล ที่นี่มันสะดวกตามศัพท์ที่ใช้ความร่วมมือ Cochrane , [ 3 ] และใช้ " การวิเคราะห์ " อ้างถึงสถิติของการรวมหลักฐาน ออกจากด้านอื่น ๆของการวิจัยการสังเคราะห์ " หรือ " หลักฐาน " สังเคราะห์ เช่น การรวมข้อมูลจากการศึกษาเชิงคุณภาพ ในบริบททั่วไปของการทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบ .