Language
Country/Area
No result found
Скрытые различия между исследованиями: как выбрать модель с фиксированными или случайными эффектами?
При проведении метарегрессионного анализа исследователи сталкиваются с важным решением о выборе модели с фиксированными эффектами или модели со случайными эффектами. Это решение имеет серьезные последствия для интерпретации результатов анализа и надежности исследования. Мета-регрессионный анализ — это статистический метод, объединяющий результаты нескольких исследований для анализа возможных различий между исследованиями и факторов, влияющих на эти различия.
Цель метарегрессии — не только примирить противоречивые исследования, но и обеспечить поддержку последовательных исследований.
Метарегрессия может быть представлена в различных формах в зависимости от характеристик имеющихся данных, включая данные отдельных участников или совокупные данные. Совокупные данные относятся к сводным статистическим данным, таким как средние значения выборки, размеры эффектов или отношения шансов, тогда как данные отдельных участников представляют собой необработанные наблюдения без какой-либо обработки. В исследованиях выбор различных форм данных влияет не только на точность результатов, но и на требования к ресурсам, а также на потенциальные социальные и этические соображения.
В рандомизированных контролируемых исследованиях (РКИ) исследования часто включают несколько групп лечения; метаанализы в этом случае называются сетевыми метаанализами и позволяют лучше сравнивать эффекты нескольких методов лечения. Однако при выборе аналитической модели исследователи должны учитывать неоднородность исследований, то есть существуют ли реальные различия между исследованиями или же эти различия обусловлены просто ошибками выборки.
Выбор между моделями с фиксированными и случайными эффектами
Метарегрессия с фиксированными эффектами предполагает, что между анализируемыми исследованиями нет существенных различий и что возникают только случайные ошибки. Это означает, что оценки параметров одинаковы для всех исследований. Напротив, метарегрессия случайных эффектов учитывает неоднородность между исследованиями в анализе и вносит соответствующие корректировки на основе эффектов различных исследований. В большинстве случаев модели смешанных эффектов считаются наиболее гибким вариантом.
Модели смешанных эффектов могут учитывать как внутриисследовательскую, так и межисследовательскую изменчивость и поэтому больше подходят для анализа различных ситуаций.
При выборе модели исследователи должны учитывать необходимость проверки на гетерогенность. В настоящее время проведение тестов на гетерогенность является обычной практикой, однако результаты не обязательно четко указывают на различия между всеми исследованиями. Некоторые исследователи рекомендуют использовать метарегрессию со смешанными эффектами во всех случаях, поскольку она обеспечивает более реалистичные оценки эффектов.
Область применения
Метарегрессия — это очень строгий статистический метод систематической оценки, широко используемый во многих областях, включая экономику, бизнес, энергетическую и водную политику. Например, метарегрессионный анализ продемонстрировал свою ценность в исследованиях эластичности цен и доходов различных товаров и налогов. Кроме того, он использовался для оценки влияния производительности труда на транснациональные компании и для расчета стоимости статистической жизни.
Поскольку все больше исследований проводят анализ экономической эффективности политик или программ, метарегрессия становится все более важным инструментом для оценки имеющихся доказательств.
Кроме того, метарегрессия также применялась к анализу политики в области водных ресурсов для оценки экономии средств местных органов власти при приватизации услуг водоснабжения и утилизации твердых отходов. Эти приложения не только демонстрируют универсальность метарегрессии, но и подчеркивают ее важность для предоставления политических рекомендаций и поддержки принятия решений. Заключение
При выборе между моделью с фиксированными или случайными эффектами исследователям необходимо учитывать характеристики анализируемых данных и конкретный контекст своего исследования. Это не только влияет на точность исследования, но и оказывает влияние на последующие политические рекомендации или направления исследований. Как вы думаете, какая из этих моделей лучше отражает фактические результаты исследования: модель с фиксированными или случайными эффектами?
