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メタアナリシスとは【統計解析講義応用】 | 統計解析 - Python・R・エクセルを使った講義で最速マスター

メタアナリシスとは【統計解析講義応用】

メタアナリシスとは【統計解析講義応用】


メタアナリシスとは【統計解析講義応用】

メタアナリシスとは

 

メタアナリシスは,過去に行われた独立した複数の研究の結果を統計学的に統合し,包括的な分析をする統計解析方法です。

 

その目的は、サンプルサイズを大きくすることで統計学的検出力を高め、論文の結論が一致していない場合に,その不確実性を解決し、効果量を改善し、研究の最初に分からなかった問題に答えるというものです。

 

サンプルの数が少ない研究や,複数の研究の結果が一致しないときには決定的な結論が導き出せません。

 

メタアナリシスは複数の研究を統合することによって一定の結論に導きます。

 

しかし,その結論は,メタアナリシスが行われた時点での結論であり,絶対的なものではありません。

 

その後に行われた大規模なランダム化比較試験(RCT)と結果が異なる可能性もあります。

 

メタアナリシスはどのような場面で使うものか

 

メタアナリシスは、特定のテーマに関して,再現性のある方法で体系的・網羅的に文献を集めたシステマティックレビューにおいて客観的な結論を得るために行われています。

 

メタアナリシスとシステマティックレビューは混同しやすいですが、メタアナリシスとは、RCTを統合する統計学的手法のことで、システマティックレビューは、研究テーマの設定⇒文献収集⇒メタアナリシスによる統計学的解析⇒結果の解釈⇒編集と定期的更新、という手順で行われるレビュープロセスまたはその文献のことを指します。

 

メタアナリシスの結果だけが単独に学会発表される場合もありますが、これはシステマティックレビューとは言いません。

 

また、システマティックレビューの多くにはメタアナリシスが含まれますが、稀少疾患のように元々の患者数が少なくRCT自体が少ない場合は、メタアナリシスをせずにシステマティックレビューと称して報告する場合があります。

 

このような場合には、数少ない個々のRCTの質を評価することが必要です。

 

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