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Diferencias ocultas entre estudios: ¿Cómo elegir un modelo de efectos fijos o de efectos aleatorios?
Al realizar un análisis de metarregresión, los investigadores se enfrentan a la importante decisión de elegir un modelo de efectos fijos o un modelo de efectos aleatorios. Esta decisión tiene profundas implicaciones para la interpretación de los resultados del análisis y la confiabilidad del estudio. El análisis de metarregresión es un método estadístico que combina los hallazgos de múltiples estudios para analizar posibles diferencias entre los estudios y los factores que afectan estas diferencias.
El propósito de la metarregresión no es sólo reconciliar estudios conflictivos sino también brindar apoyo a estudios consistentes.
La metarregresión se puede presentar de diversas formas, dependiendo de las características de los datos disponibles, incluidos datos de participantes individuales o datos agregados. Los datos agregados se refieren a estadísticas de resumen como medias de muestra, tamaños del efecto o razones de probabilidades, mientras que los datos de participantes individuales son observaciones brutas sin ninguna reducción. En la investigación, la elección de diferentes formatos de datos no sólo afecta la precisión de los resultados, sino también los requisitos de recursos y las posibles consideraciones sociales y éticas.
En los ensayos controlados aleatorios (ECA), los estudios a menudo incluyen múltiples grupos de tratamiento; los metanálisis en este contexto se denominan metanálisis en red y permiten comparar mejor los efectos de múltiples tratamientos. Sin embargo, al elegir un modelo analítico, los investigadores deben considerar la heterogeneidad de los estudios, es decir, si existen diferencias reales entre los estudios o si las diferencias se deben simplemente a errores de muestreo.
Elegir entre modelos de efectos fijos y de efectos aleatorios
La metarregresión de efectos fijos supone que no hay diferencias sustanciales entre los estudios analizados y que solo ocurren errores aleatorios. Esto significa que las estimaciones de los parámetros son las mismas para todos los estudios. Por el contrario, la metarregresión de efectos aleatorios tiene en cuenta la heterogeneidad entre los estudios en el análisis y realiza los ajustes correspondientes en función de los efectos de los diferentes estudios. En la mayoría de los casos, los modelos de efectos mixtos se consideran la opción más flexible.Los modelos de efectos mixtos pueden tener en cuenta la variabilidad dentro del estudio y entre estudios y, por lo tanto, son más adecuados para el análisis de una variedad de situaciones.
Al elegir un modelo, los investigadores deben considerar la necesidad de probar la heterogeneidad. Actualmente es una práctica común realizar pruebas de heterogeneidad, pero los resultados no necesariamente indican claramente diferencias entre todos los estudios. Algunos investigadores recomiendan utilizar la metarregresión de efectos mixtos en todos los casos porque proporciona estimaciones de efectos más realistas.
Ámbito de aplicación
La metarregresión es un método estadístico altamente riguroso para la evaluación sistemática y se utiliza ampliamente en muchos campos, incluidos la economía, los negocios, la energía y las políticas del agua. Por ejemplo, el análisis de metarregresión ha demostrado su valor en estudios de elasticidades de precios e ingresos de diversos productos e impuestos. Además, se ha utilizado para evaluar los efectos indirectos de la productividad entre empresas multinacionales y para calcular el valor de la vida estadística.
A medida que más y más estudios realizan análisis de costo-efectividad de políticas o programas, la metarregresión se está convirtiendo en una herramienta cada vez más importante para evaluar la evidencia disponible.
Además, la metarregresión también se ha aplicado al análisis de políticas hídricas para evaluar los ahorros de costos de los gobiernos locales en la privatización de los servicios de agua y residuos sólidos. Estas aplicaciones no sólo demuestran la universalidad de la metarregresión, sino que también resaltan su importancia para brindar recomendaciones de políticas y apoyo a la toma de decisiones.
ConclusiónAl elegir entre un modelo de efectos fijos o de efectos aleatorios, los investigadores deben considerar las características de los datos que se analizan y el contexto específico de su estudio. Esto no sólo afecta la precisión de la investigación, sino que también tiene un impacto en las recomendaciones políticas o direcciones de investigación posteriores. De estas opciones, ¿cree que el modelo de efectos fijos o de efectos aleatorios refleja mejor los resultados reales de la investigación?
