Model Seçimi: Sabit Etkili ve Rastgele Etkili Modeller

Lütfen iki farklı toplama modelinin bulunduğunu unutmayın: sabit etkiler ve rastgele etkiler modelleri. Sabit etkiler modeli, meta-analizdeki tüm çalışmaların aynı popülasyondan geldiğini ve gerçek etki büyüklüğünün tüm çalışmalar arasında tutarlı kaldığını varsayar. Dolayısıyla, etki büyüklüğündeki farklılığın örnekleme hatası gibi her çalışma içindeki farklılıklardan kaynaklandığı varsayılmaktadır. Bunun aksine, eğer popülasyon üzerindeki etkiler çalışmadan çalışmaya değişiyorsa, rastgele etkiler modeli daha karmaşık hale gelir. Bu varsayım, gözlemlenen çalışmaların daha geniş bir çalışma evreninden alınan örneklerin bir seçimi olduğu fikrine dayanmaktadır. Rastgele etki modelleri, belirli bir etki büyüklüğündeki iki varyasyon kaynağını kapsar: çalışmalar içi ve çalışmalar arası. (Kaufmann ve Reips, 2024) .

Meta-analizler yapılırken etki büyüklükleri, sabit etki veya rastgele etki modelleri kullanılarak birleştirilir. Bu modellerden birinin kullanılmasının seçimi, etki büyüklüklerinin dağılımına ilişkin varsayımlara dayanmaktadır:

1. Sabit Etki Modeli: Bu model, tüm çalışmaların aynı gerçek etki büyüklüğünü tahmin ettiğini ve gözlemlenen farklılıkların yalnızca örnekleme hatasından kaynaklandığını varsayar. Daha kapsamlı çalışmalara daha fazla ağırlık verir ve çalışmalar katılımcılar, müdahaleler ve sonuçlar açısından çok benzer olduğunda uygundur.
2. Rastgele Etkiler Modeli: Bu model, hem çalışma içi örnekleme hatası hem de çalışmalar arası heterojenlik nedeniyle etki büyüklüklerinin çalışmalar arasında değiştiğini varsaymaktadır. Etki büyüklüğü hakkında daha genelleştirilmiş bir çıkarıma olanak tanıyan ek bir varyans bileşeni içerir. Rastgele etkiler modeli muhtemelen daha geniş bir güven aralığıyla daha temkinli bir tahmin üretecek ve sonuçlara daha bilinçli bir yaklaşım getirecektir. Bununla birlikte, iki modelden elde edilen sonuçlar genellikle heterojenlik olmadığında örtüşmektedir. Dahil edilen çalışmalar arasında anlamlı heterojenlik olduğunda daha uygundur.