Heterojenliği Ele Alma

Heterojenlik, çalışmalar arasında etki büyüklüklerindeki farklılığı ifade eder. Heterojenliğin değerlendirilmesi, model seçimini ve sonuçların yorumlanmasını etkilediği için meta-analizde kritik bir adımdır (Kepes ve diğerleri, 2023) .

Meta-analizdeki heterojenliği anlamak ve ele almak, doğru ve genelleştirilebilir sonuçlara varmak için önemlidir. Heterojenliğin kaynaklarını keşfetmenin anahtar yöntemlerinden biri, farklı çalışmalarda gözlemlenen etki büyüklüklerini etkileyebilecek değişkenlerin tanımlanmasını içeren moderatör analizidir. Bu yaklaşım, çalışmaların neden farklı sonuçlar verebileceğini ve belirli etkilerin hangi koşullar altında daha güçlü veya daha zayıf olduğunu açıklar.

Meta-analizdeki heterojenlik üç şekilde ortaya çıkabilir: klinik heterojenlik, metodolojik heterojenlik ve istatistiksel heterojenlik. Klinik heterojenlik katılımcılar, müdahaleler ve sonuçlardaki değişkenliği içerir; metodolojik heterojenlik, çalışma tasarımı, kalitesi ve yürütülmesindeki farklılıkları içerir; ve istatistiksel heterojenlik, yalnızca şansa atfedilemeyecek etki büyüklüklerindeki değişkenliği ifade eder.

1. Adım: Potansiyel Moderatörlerin Belirlenmesi

Potansiyel moderatörler teorik temellere, önceki ampirik bulgulara ve pratik ilgiye dayalı olarak seçilmelidir. Bunlar demografik özellikleri (örneğin, yaş, cinsiyet), metodolojik faktörleri (örneğin, çalışma kalitesi, örneklem büyüklüğü) veya müdahale özelliklerini (örneğin, dozaj, süre) içerebilir.

Adım 2: Kodlama Moderatörleri

Meta-analize dahil edilen her çalışmadan potansiyel moderatörler hakkındaki bilgileri sistematik olarak çıkarın ve kodlayın. Bu, her çalışmanın değerlendirildiği ve her moderatöre değer atandığı ayrıntılı bir kodlama sayfası oluşturmayı içerir.

Adım 3: Heterojenliğin Değerlendirilmesi

Moderatör analizi yapmadan önce etki büyüklüklerindeki heterojenliğin varlığının ve boyutunun değerlendirilmesi önemlidir. Bu, çeşitli istatistiksel ölçümler kullanılarak yapılabilir:

1. Cochran'ın Q Testi: Etki büyüklüklerinde gözlemlenen değişkenliğin tesadüfen beklenenden daha büyük olup olmadığını değerlendirir. Q, standart bir ölçekte ağırlıklı karelerin toplamıdır. Heterojenliğin varlığını gösteren düşük P değerlerine sahip bir P değeri ile rapor edilir. Ancak bu testin heterojenliği tespit etme gücünün düşük olduğu bilinmektedir ve anlamlılık için kesme noktası olarak 0,10 değerinin kullanılması önerilmektedir. Tersine, eğer çalışma sayısı fazlaysa, Q'nun heterojenlik testi olarak çok fazla gücü vardır. Anlamlı bir Q testi heterojenliğin varlığını gösterir.
2. I² İstatistiği: Şanstan ziyade gerçek heterojenlikten kaynaklanan, çalışmalar arasında gözlemlenen toplam varyasyonun yüzdesidir. I2 = %100 x (Q - df)/Q şeklinde hesaplanır; burada Q, Cochran'ın heterojenlik istatistiği ve df serbestlik derecesidir. I2'nin negatif değerleri sıfıra eşitlenir, böylece I2 %0 ile %100 arasında kalır. Rastgele örnekleme hatalarından ziyade farklılıklara atfedilen etki büyüklüklerindeki genel varyasyonun fraksiyonunu ölçer. Değerler %0 (heterojenlik yok) ile %100 (önemli ölçüde heterojenlik) arasında değişir.
3. Tau-kare (τ²): Rastgele etkiler modelinde çalışmalar arasındaki gerçek etki boyutlarının varyansını tahmin eder.

Yüksek heterojenlik, çalışma tasarımı, örnek özellikleri veya müdahale özellikleri gibi potansiyel moderatörleri keşfetmek için alt grup analizlerini veya meta-regresyonu gerektirebilir (Jak, 2015) .