Analyses will be combined using hie

Analyses will be combined using hierarchical random effects. This analytic approach will
allow both an estimate of the overall (population) effect, as well as an estimate of the
variance of the effect across studies. These estimations are preferable to the use of an
arbitrary variance cutoff value or statistical tests for heterogeneity, such as Q statistics or
I2 scores. The decision of whether to partially pool a set of studies in a random (or mixed)
effects meta-analysis depends not on how heterogeneous their outcomes are, but rather on
whether they can be considered exchangeable studies from a population of studies of the
same phenomenon. This decision should be based on the design and quality of the
studies, independently of the relative effect sizes of the studies. Newer approaches to
random effects meta-analysis allow for robust (e.g., nonparametric) estimates of variation
that do not rely on the assumption of normal random effects. This permits us to account
for “outlier” studies in the meta-analytic model without discarding them unnecessarily

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์จะถูกรวมการใช้เทคนิคการสุ่มลำดับชั้น วิธีการวิเคราะห์นี้จะ
ช่วยให้ทั้งประมาณการโดยรวม (ประชากร) ผลกระทบเช่นเดียวกับการประมาณการของ
ความแปรปรวนของผลการศึกษาทั่ว ประมาณการเหล่านี้เป็นที่นิยมในการใช้ประโยชน์จาก
ค่าตัดความแปรปรวนโดยพลการหรือการทดสอบทางสถิติสำหรับความแตกต่างเช่นสถิติ Q หรือ
คะแนน I2 การตัดสินใจว่าจะบางส่วนสระว่ายน้ำชุดของการศึกษาในแบบสุ่ม (หรือผสม)
ผลกระทบ meta-analysis ขึ้นอยู่กับวิธีการที่ไม่ได้มีความแตกต่างของพวกเขาผล แต่ใน
ว่าพวกเขาสามารถได้รับการพิจารณาศึกษาแลกเปลี่ยนจากประชากรของการศึกษาของ
ปรากฏการณ์เดียวกัน . การตัดสินใจครั้งนี้จะขึ้นอยู่กับการออกแบบและคุณภาพของ
การศึกษาอิสระของขนาดอิทธิพลญาติของการศึกษา วิธีการใหม่เพื่อ
ผลกระทบสุ่ม meta-analysis อนุญาตให้มีประสิทธิภาพ (เช่นไม่อิงพารามิเตอร์) ประมาณการของการเปลี่ยนแปลง
ที่ไม่ได้ขึ้นอยู่กับสมมติฐานของผลกระทบสุ่มปกติ นี้ช่วยให้เราไปยังบัญชี
สำหรับ "ขอบเขต" การศึกษาในรูปแบบอภิวิเคราะห์โดยไม่ทิ้งพวกเขาโดยไม่จำเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์จะถูกรวมกันโดยใช้ผลแบบลำดับชั้น . วิธีการวิเคราะห์นี้จะช่วยให้ทั้งสอง
การประเมินโดยรวม ( ประชากร ) ผล ตลอดจนการประเมิน
ความแปรปรวนของผลในการศึกษา ประมาณการเหล่านี้จะเป็นที่นิยมใช้เป็นค่าความแปรปรวน
โดยพลการตัดหรือการทดสอบทางสถิติเพื่อความหลากหลาย เช่น Q I2
สถิติหรือคะแนนการตัดสินใจว่าจะนำสระชุดของการศึกษาในการสุ่ม ( หรือผสม ) ผลการสังเคราะห์งานวิจัยขึ้นอยู่กับวิธีที่แตกต่างกัน ผลของพวกเขา แต่เมื่อ
ไม่ว่าพวกเขาสามารถพิจารณาแลกเปลี่ยนศึกษาจากประชากรศึกษาของ
ปรากฏการณ์เดียวกัน การตัดสินใจนี้ควรจะขึ้นอยู่กับการออกแบบและคุณภาพของ
ศึกษาเป็นอิสระจากผลเทียบขนาดของการศึกษา ใหม่กว่าวิธี
สุ่มผลการวิเคราะห์อภิมานให้แข็งแกร่ง เช่น ( 3 ) การประเมินรูปแบบ
ที่ไม่พึ่งพาสมมติฐานผลสุ่มปกติ นี้ช่วยให้เราสามารถบัญชี
" ผิดปกติ " ในการศึกษารูปแบบการวิเคราะห์เมตาโดยไม่ทิ้งพวกเขาโดยไม่จำเป็น