Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Содержание
Введение
Комбинаторный метаанализ (CMA) - это изучение поведения статистических свойств комбинаций исследований из метааналитического набора данных (обычно в исследованиях в области социальных наук). В статье, в которой развивается понятие "гравитации" в контексте метаанализа, Трэвис Джи предложил, чтобы методы, применяемые к метаанализу в этой статье, могли быть расширены для изучения всех возможных комбинаций исследований (где это практично) или случайных подмножеств исследований (где комбинаторика ситуации делает это вычислительно невозможным).
Combinatorial meta analysis (CMA) is the study of the behaviour of statistical properties of combinations of studies from a meta analytic dataset (typically in social science research). In an article that develops the notion of "gravity" in the context of meta analysis, Travis Gee proposed that the jackknife methods applied to meta analysis in that article could be extended to examine all possible combinations of studies (where practical) or random subsets of studies (where the combinatorics of the situation made it computationally infeasible).
Концепция
В оригинальной статье, хотя это программное обеспечение было передано коллегам неофициально, оно не было опубликовано. Позже мета-анализ применил концепцию в контексте лечения диареи. Несколько лет спустя к метааналитическим данным был применен метод Jackknife, но, похоже, для этой задачи не было разработано специализированного программного обеспечения. Другие комментаторы также призывали к подобным методам, очевидно, не зная о оригинале. Недавние работы команды по портированию программного обеспечения в Университете Брауна реализовали концепцию в STATA.
In the original article, While this software was shared with colleagues informally, it was not published. A later meta analysis applied the concept in the context of the treatment of diarrhea. A jackknife method was applied to meta analytic data some years later but it does not appear that specialized software was developed for the task. Other commentators have also called for related methods, apparently unaware of the original work. More recent work by a software porting team at Brown University has implemented the concept in STATA.
Ограничения
CMA не решает проблему метаанализа "мусор в, мусор наружу". Однако, когда класс исследований считается мусором критиком, это дает возможность изучить степень, в которой эти исследования могли изменить результат. Аналогичным образом, он не предлагает прямого решения проблемы выбора метода для комбинации или взвешивания. Как отмечалось выше, он предлагает триангуляцию, где соглашения между методами могут быть получены, а несогласия между методами понимаются в диапазоне возможных комбинаций исследований.
CMA does not solve meta analysis's problem of "garbage in, garbage out". However, when a class of studies is deemed garbage by a critic, it does offer a way of examining the extent to which those studies may have changed a result. Similarly, it offers no direct solution to the problem of which method to choose for combination or weighting. What it does offer, as noted above, is triangulation, where agreements between methods may be obtained, and disagreements between methods understood across the range of possible combinations of studies.