Правила проведения метаанализа: как исследовать данные эффективно и без ошибок

Метаанализ данных представляет собой один из наиболее эффективных статистических подходов. Во многом метаанализ похож на обзорное исследование, представляет собой его частную форму, разновидность. Суть методики метаанализа заключается в подробном изучении статистических данных, которые представлены по определенному научному вопросу, которые применяются при написании курсовых работ, а также в некоторых выпускных квалификационных работах.

При этом метаанализ отличается тремя важными характеристиками:

• Он проводится по отношению к определенной теме. Например, в рамках выявления статистики по глиальным опухолям головного мозга. Смысла сравнивать опухоли в общем и глиальные в частности нет. Поскольку данные различны и их сложно сопоставлять.
• Метаанализ предполагает использование всех доступных сведений.
• При этом данные должны быть свежими. Нет никакого смысла в качестве представителя выборки использовать статью, исследование двадцатилетней давности. Разве что нет ничего более свежего и актуального, чего практически не встречается.

Учитывая особенности методики, активнее всего ее применяют в медицинских научно-исследовательских работах. Поскольку там процент статистики наиболее существенный и играет большую роль. Хотя метаанализ данных находит свое место и в экономических, и в чисто статистических, и в технических науках. Говорить, что он применяется лишь в медицине неправильно.

Методика имеет много преимуществ. Но только в тех случаях, когда инструментарий метаанализа используется верно. Иначе велика вероятность прийти к неправильным результатам. Чтобы не сделать фатальных ошибок, необходимо придерживаться базовых принципов, правил, порядка проведения соответствующего анализа информации.

В каких сферах используется метаанализ данных

Метаанализ (систематический обзор) информации как способ исследования числовых показателей, расхождений, установления закономерностей тех или иных явлений, процессов используется в тех сферах знания, где велика роль именно статистических данных.

• В медицинских исследованиях числовые значения представлены практически всегда. Это могут быть статистические данным по встречаемости заболеваний, количеству побочных эффектов от тех или иных препаратов или же исходам после проведенного по определенной схеме лечения. Вариантов намного больше. Метаанализ используется, чтоб систематизировать весь этот массив знаний. Добиться его унификации и получения более точного результата по сравнению с итогами отдельных исследований. Тем более что и выборка при метаанализа автоматически становится больше за счет большего числа участников исследования.
• В экономических науках, исследованиях в области финансов, денежных средств. Также как и в медицине, в экономике велика роль статистических сведений. Как правило, метаанализу подвергают долгосрочные, актуальные в длительной перспективе данные. Те, которые предполагают фундаментальные исследования в описываемой области. Преходящие, такие как статистика безработицы по странам, ее структура представляют интерес только в моменте. Поскольку ситуация на рынке труда может резко измениться под влиянием экономической ситуации, а в развивающихся странах — еще и политического строя.
• В технических науках. Инженерных направлениях знания, деятельности. Например, в области строительства, при сравнении различных материалов для производства технологически сложной продукции и пр. Или при изучении технологий, их преимуществ и недостатков.

Использования инструментов метаанализа может пригодиться и в исследованиях, посвященных высоким технологиям, IT-сфере.

Метаанализ предназначен в первую очередь для работы со статистическими данными, чтобы получить наиболее точную картину, представление о реальном положении вещей. Но точность — всего лишь часть преимуществ методики.

Этапы проведения метаанализа

Метаанализ данных представляет собой сложную технику проведения исследований. Чтобы упростить работу, был выработан понятный алгоритм анализа данных. Его можно представить в виде 6 шагов, каждый из которых предваряет следующий.

1. На первом этапе необходимо максимально четко сформулировать вопрос. Грамотно поставленный вопрос это то, ради чего и затевается вся исследовательская работа.

При формулировании вопроса можно использовать разные модели. Например, в медицине речь идет о PICO (проблема, вмешательство, сравнение, результат), которая позволит понять, о каком исследовании или лечении чего идет речь.

Пример: есть 6 исследований, которые описывают глиому головного мозга у взрослых и детей. В каждом имеется собственная выборка, которая включает от нескольких сотен до нескольких тысяч пациентов.

Задачу можно сформулировать по разному. Узнать, какие именно мутации были обнаружены у пациентов. Или уточнить, в каком возрасте патологический процесс манифестирован. Опираться нужно на сведения, которые представлены в самих исследованиях и перекликаются друг с другом. Также на собственное исследование, которое будет использовать полученные данные.

От постановки задачи зависит то, какие данные будут на выходе.

1. На второй стадии автор занимается поисками подходящей литературы. Отбор источников играет большую роль, поскольку качество данных в разных исследователей может существенно различаться. Необходимо брать только наиболее авторитетные источники, которые обладают высоким индексом цитирования и заслуживают доверия. Если взять высококачественную литературу, такой метаанализ будет бесполезен. На этой стадии необходимо брать всю подходящую литературу по теме. С учетом авторитетности и достоверности.
2. На третьей стадии проводится подбор литературы из того массива, что был получен ранее. Важно, чтобы сведения соответствовали выдвинутому вопросу, который стоит во главе метаанализа. Часть источников придется отбросить, даже несмотря на то, что они высококачественные.

Пример: имеется 20 материалов разного размера, которые посвящены тематике неходжкинских лимфом. Авторов интересует частота развития у детей момента манифестации заболевания и влияние определенных факторов на вероятность начала болезни.

В такой ситуации нужно искать источники, которые отвечают именно этим критериям. Имеют в структуре данные по срокам, возрастам заболеваемости, анамнезу, а также статистика по заболеваемости среди взрослых и детей. Источники, где имеются данные по отдельным аспектам вопроса, брать тоже можно. Но соотносить их нужно только в части имеющихся сведений.

1. Выбор инструментария для работы с данными. Определение данных, которые не будут включаться в работу.
2. Выбор модели метаанализа. Есть разные техники проведения исследования. Они опираются на разные механизмы и инструменты.

Пример: существует множество моделей анализа. Модели случайных, фиксированных эффектов, IVhet и пр. Они позволяют собирать и исследовать большие массивы информации с высокой точностью.

На финальном этапе проводится верификация или перепроверка полученных данных. Метаанализ, входящий в часть систематического обзора можно считать успешным, если конечный результат оказался более информативным, точным, чем сведения, представленные в исходных статьях и прочих исследованиях. Если метаанализ проведен верно, в соответствии с правилами, так и получается.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Мы всегда рады Вам помочь!

дипломные
магистерские
диссертации

Принципы проведения исследования

Чтобы провести грамотное исследование данных, получить точные результаты, знать лишь алгоритм проведения работы недостаточно. Необходимо опираться на несколько принципов, руководящих правил, которые позволят добиться наилучшего результата.

Среди принципов метаанализа можно назвать следующие.

• Полнота. Первый и наиболее важный принцип исследования. Суть его заключается в том, чтобы брать все исследования, которые предлагают специализированные сайты и информационные системы. Разумеется, первичную фильтрацию проводить необходимо. Избавляясь от низкокачественных, сомнительных работ. Но наиболее глубокая аналитика последует потом. Принцип полноты требует, чтобы ничего не оставалось за скобками.
• Актуальность. Медицинские данные, как и другая информация, особенно в части дискуссионных вопросов, не до конца понятных тем, имеют свойство устаревать. Может быть не так быстро, как юридические сведения, но все же.

Брать в качестве статистической базы нужно только те исследования, которые считаются актуальными до сих пор. Не стоит брать в работу сведения давностью в несколько десятков лет. Хотя порой актуальность отсутствует даже у более новых исследований. Чтобы не оказаться в неудачном положении, стоит внимательно следить за этапами развития вопроса, его проработки. И брать только наиболее свежие данные.

• Авторитетность источников. В качестве базы для статистического обобщения, анализа нужно брать только авторитетные статьи, монографии, авторефераты, диссертации, которые можно считать достоверными в плане проверки сведений и выдаваемой информации. Проверять авторитетность глубже следует уже после сбора информационного массива.
• Релевантность. Помимо авторитетности источников, нужно придерживаться принципа релевантности. Брать только те материалы, которые имеют непосредственное отношение к теме. А также перекликаются в плане данных, которые можно сравнивать. Заниматься определение релевантности следует уже после первичной обработки информационного массива, отбрасывая все лишнее.

Например, не стоит примешивать к материалам по теме нарушений репродуктивных функций на фоне диабета материалы о бесплодии в целом и осложнениях диабета. В них с большой вероятностью не будет необходимых сведений. Однако в некоторых случаях следует проверить.

• Постановка вопроса. Чтобы получить действительно качественные результаты, нужно знать, что искать. Постановка вопроса предполагает четкое определение, ради чего затевается все исследование. Например, чтобы выявить наиболее частые причины или осложнения рака молочной железы. Исходы того или иного заболевания с лечением, без лечения, с определенными формами комплексной терапии и т.д. Вариантов бесконечное множество. Все зависит от темы. Без четко поставленного вопроса смысла в исследовании нет.

• Целеполагание. Нужно хорошо понимать, для чего будет использоваться результат проведенного метаанализа. Для обоснования своего мнения, опровержения гипотез или чего-то иного.
• Четкая разбивка работы на стадии. При попытке смешать отдельные этапы работы, например, на стадии сбора и первичной фильтрации информационного массива, велика вероятность критических ошибок, которые будут обнаруживаться по мере работы, заводя в тупик. Поэтому следует четко прописать план действий и неукоснительно его соблюдать.
• Выбор правильной методики. Есть разные методики оценки данных. Все они обладают своими преимуществами и недостатками. Что именно выбрать — зависит от случая и целей исследования.
• Обязательная верификация. Верификация или проверка должна проводиться обязательно. Без проверки конечный результат нельзя считать на все сто процентов достоверным. Вероятность ошибок существует всегда.

Эти базовые принципы требуют обязательного учета и позволяют справиться с задачей проще.

Преимущества методики

Преимущества метаанализа данных очевидны:

• Более широкая выборка. Автор получает возможность исследовать большую выборку ситуаций: не сотни, а тысячи и даже десятки тысяч, в зависимости от темы и объема исследования.
• Повышение статистической мощности.
• Через повышение статистической мощности — увеличение достоверности сведений. Особенно, если анализ проводится в соответствии со всеми правилами и принципами.
• Возможность найти систематические ошибки. Такие, которые допускали авторы отдельных исследований при попытке обосновать и объяснить определенные закономерности в рамках полученных ими статистических сведений. Имея на руках широкую, разнообразную выборку, зачастую еще и исчерпывающую, сделать это гораздо проще.
• Возможность определить закономерности развития патологий, ситуаций и пр. То есть провести самостоятельную аналитическую работу, не имея непосредственного контакта с предметом исследований. Это удобно и позволяет получить новые данные.

Нередко случается так, что авторы метаанализа приходят к неожиданным, действительно ценным выводам.

Недостатки использования метаанализа

Существует как минимум три недостатка, на которые обращают внимание практически все опытные исследователи.

• Первый — это необходимость широкого опыта и владения инструментарием метаанализа. Методика считается одной из самых сложных. Это непростой исследовательский труд. Начинающему ученому метаанализ может быть не под силу.
• Второй — это высокая вероятность ошибок. Этот пункт напрямую связан с первым. Если автору исследования не достает опыта, почти гарантированно серьезные метаанализ сведений будет иметь несколько ошибок или неточностей. Это снижает информативность результата, если не ставит крест на всей работе исследователя.
• Третий — это значительные объемы информации. Как правило, подготовкой метаанализа занимается группа исследователей. Хотя для небольших выборок достаточно одного человека. И все равно объем работы будет существенным, что скажется на времени подготовки собственной публикации или научной работы иного плана.

Недостатки условные, их можно преодолеть.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Мы всегда рады Вам помочь!

дипломные
магистерские
диссертации

С какими проблемами сталкиваются исследователи

Можно назвать 4 основных трудности и проблемы, с которыми сталкиваются ученые при проведении метаанализа:

• Предвзятость самого автора. Может привести к получению неточных результатов.
• Отсутствие части статистических сведений в отдельных источниках. Что заставит разбивать исследование на несколько частей.
• Сложности верификации результатов. В некоторых случаях подтвердить точность конечных сведений невозможно.
• Низкий уровень владения необходимым научно-исследовательским инструментарием.

Из-за высокой вероятности ошибки далеко не все исследователи прибегают к методике.

Стоит ли прибегать к метаанализу данных

Метаанализ данных может оказаться полезными инструментом исследовательской работы. Прибегать к нему следует, когда есть реальная необходимость исследовать статистические данные. Для действительно сложных многокомпонентных исследований требуется участие группы специалистов, которые будут работать в тандеме.