Pasul 1: Identificarea potențialilor moderatori
Moderatorii potențiali ar trebui selectați pe baza bazelor teoretice, a constatărilor empirice anterioare și a relevanței practice. Acestea pot include caracteristici demografice (de exemplu, vârstă, sex), factori metodologici (de exemplu, calitatea studiului, dimensiunea eșantionului) sau specificul intervenției (de exemplu, doză, durată).
Pasul 2: Codarea moderatorilor
Extrageți și codificați sistematic informații despre potențialii moderatori din fiecare studiu inclus în meta-analiză. Aceasta implică crearea unei foi de codare detaliate în care fiecare studiu este evaluat și atribuite valori fiecărui moderator.
Pasul 3: Evaluarea eterogenității
Înainte de a efectua analiza moderatorului, este esențial să se evalueze prezența și amploarea eterogenității în mărimea efectului. Acest lucru se poate face folosind mai multe măsuri statistice:
- Testul Q al lui Cochran: Evaluează dacă variabilitatea observată în mărimea efectului este mai mare decât cea așteptată din întâmplare. Q este suma ponderată a pătratelor pe o scară standardizată. Este raportat cu o valoare P cu valori P scăzute indicând prezența eterogenității. Cu toate acestea, se știe că acest test are o putere scăzută pentru a detecta eterogenitatea și se sugerează să se folosească o valoare de 0,10 ca limită pentru semnificație. În schimb, Q are prea multă putere ca test de eterogenitate dacă numărul de studii este mare. Un test Q semnificativ sugerează prezența eterogenității.
- Statistică I²: este procentul de variație totală observată între studii care se datorează mai degrabă eterogenității reale decât întâmplării. Se calculează ca I2 = 100% x (Q - df)/Q, unde Q este statistica de eterogenitate a lui Cochran și df gradele de libertate. Valorile negative ale lui I2 sunt egale cu zero, astfel încât I2 se situează între 0% și 100%. Măsoară fracția variației globale a mărimii efectului atribuită diferențelor, mai degrabă decât erorilor de eșantionare aleatoare. Valorile variază de la 0% (fără eterogenitate) la 100% (eterogenitate substanțială).
- Pătrat Tau (τ²): estimează varianța dimensiunilor reale ale efectului între studii într-un model cu efecte aleatoare.
Eterogenitatea ridicată poate justifica analize de subgrup sau meta-regresie pentru a explora potențialii moderatori, cum ar fi designul studiului, caracteristicile eșantionului sau specificul intervenției (Jak, 2015).
