Selectarea modelului: modele cu efect fix vs. cu efecte aleatoare

Vă rugăm să rețineți că există două modele de agregare distincte: modele cu efecte fixe și modele cu efecte aleatoare. Modelul cu efecte fixe presupune că toate studiile din meta-analiză provin din aceeași populație și că dimensiunea reală a efectului rămâne consecventă în toate studiile. Astfel, se presupune că variația mărimii efectului provine din diferențele din cadrul fiecărui studiu, cum ar fi eroarea de eșantionare. În schimb, modelul cu efecte aleatoare este mai complicat, dacă efectele asupra populației variază de la studiu la studiu. Această ipoteză se bazează pe ideea că studiile observate sunt o selecție de eșantioane extrase dintr-un univers mai larg de studii. Modelele cu efecte aleatorii cuprind două surse de variație a unei mărimi a efectului dat: în cadrul și între studii. (Kaufmann & Reips, 2024).

Când se efectuează meta-analize, mărimile efectului sunt combinate folosind fie modele cu efecte fixe, fie cu efecte aleatorii. Alegerea de a utiliza unul dintre aceste modele se bazează pe ipoteza privind distribuția dimensiunilor efectului:

1. Model cu efect fix: Acest model presupune că toate studiile estimează aceeași dimensiune reală a efectului și că variațiile observate se datorează numai erorii de eșantionare. Ea acordă mai multă greutate studiilor mai extinse și este adecvată atunci când studiile sunt foarte asemănătoare în ceea ce privește participanții, intervențiile și rezultatele.
2. Model cu efecte aleatoare: Acest model presupune că mărimea efectului variază între studii, atât din cauza erorii de eșantionare în cadrul studiului, cât și din cauza eterogenității între studii. Încorporează o componentă suplimentară de variație, permițând o inferență mai generalizată despre mărimea efectului. Modelul cu efecte aleatoare va produce probabil o estimare mai prudentă, cu un interval de încredere mai larg, determinând o abordare atentă a rezultatelor. Cu toate acestea, concluziile celor două modele se aliniază de obicei atunci când nu există eterogenitate. Este mai adecvată atunci când există o eterogenitate semnificativă între studiile incluse.