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Diferenças ocultas entre estudos: como escolher um modelo de efeitos fixos ou aleatórios?
Ao conduzir uma análise de meta-regressão, os pesquisadores enfrentam a importante decisão de escolher um modelo de efeitos fixos ou um modelo de efeitos aleatórios. Esta decisão tem implicações profundas para a interpretação dos resultados da análise e a confiabilidade do estudo. A análise de meta-regressão é um método estatístico que combina as descobertas de vários estudos para analisar possíveis diferenças entre estudos e os fatores que afetam essas diferenças.
O objetivo da meta-regressão não é apenas reconciliar estudos conflitantes, mas também fornecer suporte para estudos consistentes.
A meta-regressão pode ser apresentada em várias formas, dependendo das características dos dados disponíveis, incluindo dados de participantes individuais ou dados agregados. Dados agregados referem-se a estatísticas resumidas, como médias amostrais, tamanhos de efeito ou razões de chances, enquanto dados de participantes individuais são observações brutas, sem qualquer redução. Na pesquisa, a escolha de diferentes formatos de dados não afeta apenas a precisão dos resultados, mas também afeta os requisitos de recursos e possíveis considerações sociais e éticas.
Em ensaios clínicos randomizados (ECRs), os estudos geralmente incluem vários grupos de tratamento; as meta-análises nesse cenário são chamadas de meta-análises de rede e são mais capazes de comparar os efeitos de vários tratamentos. Entretanto, ao escolher um modelo analítico, os pesquisadores devem considerar a heterogeneidade dos estudos, ou seja, se há diferenças reais entre os estudos ou se as diferenças são simplesmente devido a erros de amostragem.
Escolhendo entre modelos de efeitos fixos e efeitos aleatórios
A meta-regressão de efeitos fixos pressupõe que não há diferenças substanciais entre os estudos analisados e que ocorrem apenas erros aleatórios. Isso significa que as estimativas dos parâmetros são as mesmas para todos os estudos. Em contraste, a metarregressão de efeitos aleatórios leva em consideração a heterogeneidade entre os estudos na análise e faz ajustes correspondentes com base nos efeitos de diferentes estudos. Na maioria dos casos, os modelos de efeitos mistos são considerados a opção mais flexível.
Os modelos de efeitos mistos podem levar em consideração a variabilidade dentro e entre os estudos e, portanto, são mais adequados para a análise de uma variedade de situações.
Ao escolher um modelo, os pesquisadores devem considerar a necessidade de testar a heterogeneidade. Atualmente, é prática comum realizar testes de heterogeneidade, mas os resultados não indicam necessariamente diferenças claras entre todos os estudos. Alguns pesquisadores recomendam o uso de metarregressão de efeitos mistos em todos os casos porque ela fornece estimativas de efeito mais realistas.
Âmbito de aplicação
A metarregressão é um método estatístico altamente rigoroso para avaliação sistemática e é amplamente utilizado em muitos campos, incluindo economia, negócios, energia e política hídrica. Por exemplo, a análise de metarregressão demonstrou seu valor em estudos de elasticidades de preço e renda de várias commodities e impostos. Além disso, ele tem sido usado para avaliar transbordamentos de produtividade entre empresas multinacionais e para calcular o valor da vida estatística.
À medida que mais e mais estudos conduzem análises de custo-efetividade de políticas ou programas, a metarregressão está se tornando uma ferramenta cada vez mais importante para avaliar as evidências disponíveis.
Além disso, a meta-regressão também foi aplicada à análise de políticas hídricas para avaliar a economia de custos dos governos locais na privatização de serviços de água e resíduos sólidos. Essas aplicações não apenas demonstram a universalidade da metarregressão, mas também destacam sua importância no fornecimento de recomendações de políticas e suporte à decisão.
ConclusãoAo escolher entre um modelo de efeitos fixos ou aleatórios, os pesquisadores precisam considerar as características dos dados que estão sendo analisados e o contexto específico do seu estudo. Isso não afeta apenas a precisão da pesquisa, mas também tem impacto nas recomendações políticas ou direções de pesquisa subsequentes. Dessas opções, você acha que o modelo de efeitos fixos ou aleatórios reflete melhor os resultados reais da pesquisa?
