メタ分析：メタ分析とは何か、どのように実施するのか

Meta analysis uses many studies to analyze the effect size. It boosts transparency, statistical power, estimation of effect size, and more.

メタ解析は、研究者が同じテーマに関する複数の研究結果を組み合わせるための方法として、ますます一般的になってきています。研究者は、個々の研究の結果を組み合わせ、研究間のパターンを特定することで、より決定的な結論に到達することができます。

このブログでは、メタアナリシスとは何か、メタアナリシスの実施方法について説明します。また、メタアナリシスの目的や必要性、メリット・デメリットも合わせて解説します。

メタアナリシスとは？

メタ分析とは、ある研究課題に関する複数の研究結果を統合する統計手法のことです。

あるテーマに関するすべてのエビデンスを要約したもので、個々の研究だけよりも正確で信頼できる結論を導き出すために利用することができるものです。

関連する研究を見つけ、その研究からデータを取得し、統計的手法でデータを分析するという多段階のプロセスである。これにより、研究者は、研究されている効果の大きさ、研究間の結果の一貫性、研究ごとに結果が異なる原因などを把握することができます。

研究におけるメタ分析の目的

この分析は、あるテーマに関するすべてのエビデンスを要約し、個々の研究だけよりも正確で信頼性の高い結論を導き出すために、研究において使用されます。メタアナリシスでは、多くの研究結果をまとめることで、研究者たちの力を引き出すことができます：

単一の研究よりも、効果量（変数間の関係の強さ）をより正確に推定することができるのです。
この分析を用いて、個々の研究結果が概ね一致しているか、大きく矛盾しているかを見ることで、結果の違いの潜在的な理由を検出することが可能です。
メタアナリシスは、研究デザイン、サンプル特性、分析方法の違いなど、結果に影響を与える可能性があるものを見つけるのに役立ちます。

なぜメタアナリシスが研究に役立つのでしょうか？

メタアナリシスの目的は、データをレビューし、よりシンプルな言葉に変換することです。という、いくつかのルールに則っています：

メタアナリシスは系統的に実施する必要がある。
いくつかの結果が必要です。
定量的な分析で成り立っています。

メタアナリシスを行うことが研究に役立つ理由は、以下の通りです：

複数の研究結果を組み合わせることで、特定のテーマに関するエビデンスをより包括的に見ることができます。これにより、研究者は利用可能な証拠に基づいて、より確かな結論に達し、より情報に基づいた意思決定を行うことができます。
複数の研究のサンプルサイズを組み合わせることで、統計的検出力を向上させることができます。効果の推定精度を高め、真の効果を検出する能力を向上させることができます。
特定のテーマについて利用可能なエビデンスを統合することで、意思決定のためのエビデンスに基づく基盤を提供します。政策、臨床実践、将来の研究の方向性の形成に役立てることができます。

メタアナリシスの実施方法について

メタアナリシスの実施は、複雑で時間のかかるプロセスです。ここでは、分析を行う際の重要なステップを紹介します：

ステップ1：リサーチクエスチョンを定義する

研究課題を定義することは、メタアナリシスを実施するための最初のステップである。研究課題は、具体的で明確に定義され、既存の研究によって答えられるものでなければならない。これは、どの研究を分析に含めるべきかを決定する助けとなる。

ステップ2：関連する研究の検索

次のステップは、関連性のある研究を探すことです。データベースやその他の情報源から、研究課題に関連しそうな研究を検索することも含まれます。検索は、公表された研究と未公表の研究の両方を含む、徹底したものでなければならない。

ステップ3: 研究を組み入れるためのスクリーニング

関連する可能性のある研究を特定した後、次のステップは、分析に含めるためのスクリーニングを行うことです。組み入れの基準はあらかじめ決めておき、明確に定義しておくこと。これは、研究のタイトルと抄録を評価し、それが包含基準に合致するかどうかを確認するものです。

ステップ4：データを抽出する

研究の特定とスクリーニングが終わったら、そこからデータを抽出する必要がある。これには、研究のデザイン、サンプルサイズ、介入または暴露、結果測定、および結果の文書化が含まれる。データ抽出の手順は標準化され、2人以上の研究者が独立して実施すること。

ステップ5：データの分析

データを分析するのは次のステップです。これは、個々の研究の結果を統計的な手法で組み合わせることです。固定効果モデルとランダム効果モデルは、この分析で最も頻繁に使用される2つの統計手法です。結果がどれだけ違うかで、どの機種を選ぶかが決まります。

ステップ6：結果を解釈する

最後は、メタアナリシス結果の解釈です。これは、全体的な効果量、異質性の程度、解析の偏りや限界などを判断することを意味します。調査結果は、実践や今後の研究への示唆を考察するとともに、明確かつ簡潔に提示すること。

メタアナリシスのメリット

メタアナリシスとは、複数の研究データを組み合わせて、全体としての効果の大きさを推定する統計手法のことです。この方法には、以下のような利点があります：

この解析の最も大きな利点は、多くの研究のデータを統合することで統計的な力を高めることができることです。個々の研究では見逃されがちな、ささやかなインパクトの大きさを検出するのに役立つことがあります。
参加者の特徴、研究デザイン、介入タイプなどの要因は、この分析を使って特定することができます。重要な変動要因を特定し、将来の研究に役立てることができます。
既存のデータを統合することで、重複した研究を避けることができます。特に、研究にお金がかかったり、時間がかかったりするような領域で有効です。
本書は、いくつかの調査結果を簡潔かつ定量的に統合したものです。透明性を促進し、研究成果をより広く公開することができます。

デメリットと限界

メタアナリシスには利点がある一方で、以下のような重大な限界と潜在的なマイナス面もある：

メタアナリシスでは、様々なデザイン、手法、グループを持つ研究が含まれるため、異質性が生じる可能性があります。研究の組み合わせが難しくなり、メタアナリシスの結果の信頼性に影響する可能性があります。
メタアナリシスの研究では、異なる方法論や測定基準を用いることがあり、データの統合が困難な場合があります。また、研究の質の違いも結果の妥当性に影響を与える可能性があります。
この分析結果は、すべての人や集団に当てはまるとは限らず、特定の状況に当てはめることは難しいかもしれません。
これは、複数の研究からのデータを持つことに依存し、すべての研究対象者または集団について可能であるとは限りません。
分析結果がわかりにくいこともありますし、効果の大きさがすべての状況、すべての人にとって重要であるとは限りません。

QuestionProはメタ分析にどのように役立つのですか？

QuestionProは、メタアナリシスに役立つツールや機能を備えた、リサーチやアンケートのためのオンラインプラットフォームです。 QuestionProがメタアナリシスで役立つ方法には、次のようなものがあります：

アンケート作成

QuestionProは、アンケートを行うための使いやすいインターフェースなので、研究者は特定の研究課題に答えるアンケートを行うことができます。これらのアンケートは、このためのさまざまな調査から情報を収集するために使用することができます。

データの収集と管理

QuestionProでは、オンラインアンケート、モバイルアンケート、ペーパーアンケートなど、さまざまな方法でデータを収集することができます。また、プラットフォームには、データをクリーニングするツールや、統計解析のために一般的なアプリケーションにデータを送信するツールなど、データを管理するためのツールが用意されています。