メタアナリシス

重要な研究テーマでは、各所で同種の研究がいくつも行われます。

たとえば、喫煙と健康被害の研究は数多いです。

ひとつひとつの研究プロジェクトは、予算や時間上の制約によりあまり大規模なものとはなり得ず、得られる結論もそう明確なものとは必ずしもならないです。

しかし、複数の分析（アナリシス）結果を統合することにより何らかの結論が得られることもあります。そのような研究の統合をメタアナリシスといいます。

個々の研究はその背景などが異なりますので、研究の統合は注意深く行う必要があります。

時折、特別なリサーチクエスチョンが科学コミュニティの注意を引き、多くの研究が同じ現象を扱うことがあります。

そのような場合、メタアナリシスによって、文献で累積してきた発見を量的に要約することができます。

メタアナリシスは各研究の記述的特徴をデータとして、それを一般的に「効果量」とよばれる共通の指標に変換します。

効果量は変数間のつながりの強さや、群間の違いの大きさを指標化したものです。

まずサンプル研究で、対応する効果量が似ているのか、同質なのかを決定します。

もし効果量が同質でないことになれば、研究群を調べて同質な効果量をもてるようにしなければなりません。

研究論文全体を見渡すと、同じように大きな効果量をもつ研究の群と、同じように小さな効果量をもつ群が存在したとしましょう。

２つの研究群の違いは何でしょうか。

この問いに答えるために、異なる結論をつくり出したそれぞれの研究の特徴、たとえばサンプルのデモグラフィックな特徴や、計測道具の違い、方法論的な違いを検証し、変数を特定する分析がなされます。

たとえば、心理療法のメタアナリシスは、あるタイプの治療がある行動障害により効果的であり、別の治療アプローチは別の障害により効果的である、ということを明らかにします。

治療者の経験レベル、もしくは行動観察や自己申告式の尺度が治療の結果を定義するために使われるかどうか、など別の要因が浮かび上がるでしょう。

メタアナリシスを使うことで、調査者は、調査で現象を理解したり、研究にさらに必要な問題を強調したりするときに重要な変数を明らかにすることができます。

さまざまな研究場面で、多変量解析を使うのが一般的になってきています。

おおくの多変量手続きは一変数／二変数の分析の拡張ですが、一変数／二変数統計の経験しかない人にとっては、多変量解析の領域が恐ろしいだけでなくまったく異質なものに見えるかもしれません。

たしかに、多変量解析を使う調査者は適切な方法を選び、分析を多面的に、また徹底的に理解する責任を負わなければなりません。

そのような分析を用いる論文の結果のセクションだけを理解するために、多変量解析をマスターする必要はありません。

むしろ研究の消費者にとって重要なことは、著者がその統計手法を用いた理由を理解するということです。