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Différences cachées entre les études : comment choisir un modèle à effets fixes ou à effets aléatoires ?
Lorsqu'ils effectuent une analyse de méta-régression, les chercheurs sont confrontés à la décision importante de choisir un modèle à effets fixes ou un modèle à effets aléatoires. Cette décision a des conséquences profondes sur l’interprétation des résultats d’analyse et la fiabilité de l’étude. L'analyse de méta-régression est une méthode statistique qui combine les résultats de plusieurs études pour analyser les différences possibles entre les études et les facteurs qui affectent ces différences.
Le but de la méta-régression n'est pas seulement de réconcilier des études contradictoires, mais également de soutenir des études cohérentes.
La méta-régression peut être présentée sous diverses formes, en fonction des caractéristiques des données disponibles, y compris les données des participants individuels ou les données agrégées. Les données agrégées font référence à des statistiques récapitulatives telles que les moyennes d'échantillon, les tailles d'effet ou les rapports de cotes, tandis que les données individuelles des participants sont des observations brutes sans aucune réduction. En recherche, le choix des différents formats de données affecte non seulement l’exactitude des résultats, mais également les besoins en ressources et d’éventuelles considérations sociales et éthiques.
Dans les essais contrôlés randomisés (ECR), les études incluent souvent plusieurs groupes de traitement. Dans ce cas, une méta-analyse est appelée méta-analyse en réseau et permet de mieux comparer les effets de plusieurs traitements. Cependant, pour choisir le modèle d’analyse, les chercheurs doivent tenir compte de l’hétérogénéité des études, c’est-à-dire s’il existe de réelles différences entre les études ou si les différences sont simplement dues à une erreur d’échantillonnage.
Sélection de modèles à effets fixes et à effets aléatoires
La méta-régression à effets fixes suppose qu'il n'y a pas de différences substantielles entre les études analysées, mais seulement une erreur aléatoire. Cela signifie que les estimations des paramètres sont les mêmes pour toutes les études. En revanche, la méta-régression à effets aléatoires prend en compte l’hétérogénéité entre les études dans l’analyse et s’ajuste en conséquence en fonction des effets des différentes études. Dans la plupart des cas, les modèles à effets mixtes sont considérés comme l’option la plus flexible.
Les modèles à effets mixtes peuvent tenir compte de la variabilité à la fois au sein d'une étude et entre les études, ce qui les rend plus adaptés à une analyse dans diverses situations.
Lors du choix d'un modèle, les chercheurs doivent tenir compte de la nécessité de tester l'hétérogénéité. Il est désormais courant d’effectuer des tests d’hétérogénéité, mais les résultats ne permettent pas nécessairement d’identifier les différences entre toutes les études. Certains chercheurs recommandent d’utiliser la méta-régression à effets mixtes dans tous les cas, car elle fournit des estimations d’effets plus réalistes.
Portée de l'application
La méta-régression est une méthode statistique très rigoureuse utilisée dans l'évaluation systématique et largement utilisée dans de nombreux domaines tels que l'économie, les affaires, l'énergie et la politique de l'eau. Par exemple, l’analyse de méta-régression a démontré sa valeur dans les études sur les élasticités-prix et revenus de divers produits et taxes. En outre, il a été utilisé pour évaluer les retombées de productivité parmi les entreprises multinationales et pour calculer la valeur statistique des vies.
À mesure que les recherches sur l'analyse coûts-avantages des politiques ou des programmes se multiplient, la méta-régression devient un outil de plus en plus important pour évaluer les preuves disponibles.
En outre, la méta-régression a été appliquée à l'analyse des politiques de l'eau pour évaluer les économies réalisées par les gouvernements locaux en privatisant les services d'eau et de déchets solides. Ces applications démontrent non seulement la généralisabilité de la méta-régression, mais soulignent également son importance dans la fourniture de conseils politiques et d'aide à la décision.
Conclusion
Lors du choix entre des modèles à effets fixes ou à effets aléatoires, les chercheurs doivent tenir compte des caractéristiques des données analysées et du contexte spécifique de l'étude. Cela affecte non seulement l’exactitude de la recherche, mais a également un impact sur les recommandations politiques ou les orientations de recherche ultérieures. Parmi ces choix, pensez-vous que le modèle à effets fixes ou à effets aléatoires reflète mieux les résultats réels de la recherche ?
