エフェクトサイズは、研究結果を総合するための生物統計学の重要な方法であるメタアナリシスにおいて重要な役割を果たします。メタ分析は、複数の研究の結果を定量的に要約し、介入または暴露の真の効果量のより正確な推定値を提供することを目的としています。効果量は、変数間の関係の強さ、または介入の影響の大きさを表し、研究全体で結果を比較および結合する際に不可欠です。メタ分析で使用されるさまざまな種類のエフェクト サイズを理解することは、厳密で有意義な研究総合を行うために不可欠です。
1. 標準化平均差 (SMD)
SMD は、同じ結果を測定するが異なる測定スケールを使用する研究からのデータをプールする場合に一般的に使用されます。治療効果の大きさを標準偏差で定量化し、異なる測定単位を使用した研究間の比較を可能にします。SMD は、グループ間の平均差をプールされた標準偏差で割ったものとして計算されます。この効果量は、臨床試験や心理学研究で特に役立ちます。
2. オッズ比 (OR)
オッズ比は疫学研究や臨床研究、特に二項対立の結果を伴う研究で広く使用されています。あるグループで発生するイベントの確率を、別のグループと比較して推定します。メタ分析では、プールされたオッズ比は、複数の研究にわたる曝露と結果の間の関連の強さの要約尺度を提供します。これは、介入の有効性や病気のリスクを評価する場合に特に関連します。
3. リスク比 (RR)
相対リスクとも呼ばれるリスク比は、曝露されたグループのイベントのリスクと曝露されていないグループのリスクを比較します。これは、アウトカムの発生に対する曝露の影響を評価するために、コホート研究や介入研究で一般的に使用されます。メタ分析では、プールされたリスク比率が結果に対する曝露の全体的な影響の尺度として機能し、証拠に基づいた意思決定に貴重な洞察を提供します。
4.ヘッジズg
Hedges の g はコーエンの d を修正したもので、小さなサンプルの偏りを補正するように設計されています。これは、サンプルサイズが小さい研究や、比較対象のグループの標準偏差が大きく異なる研究でよく使用されます。ヘッジズの g は教育および社会科学の研究に特に関連しており、研究間のサンプル サイズの変動を考慮しながら、効果の大きさをより正確に推定することができます。
5. ハザード比 (HR)
ハザード比は、2 つのグループ間で任意の時点で発生するイベントのリスクを比較するために、生存分析や臨床試験で一般的に使用されます。これは、疾患の進行や死亡率など、発症までの時間に対する介入の影響を評価する研究に特に関連します。メタ分析では、プールされたハザード比は、長期にわたるイベントのリスクに対する介入の影響の包括的な尺度を提供し、医療介入に関する証拠に基づく意思決定に貢献します。
6. コーエンのd
コーエンの d は 2 つの平均間の標準化された差を測定し、2 つのグループの平均を比較する際に広く使用されます。特に心理学、教育、社会科学などの分野に関連しています。メタ分析では、コーエンの d により、研究間の効果の大きさの比較と集計が可能になり、介入または暴露の効果の大きさの標準化された尺度が提供されます。
7. 部分イータ二乗
部分η二乗は、分散分析 (ANOVA) および関連する統計検定で使用される効果量の尺度です。介入や治療の効果など、特定の要因に起因すると考えられる従属変数の分散の割合を定量化します。この効果量は実験研究に特に役立ち、さまざまなデザインや設定を使用した研究全体にわたる介入の影響を評価することができます。
8. 応答率
応答比は、特定の応答変数に対する実験操作の効果を定量化するために、生態学および環境研究でよく使用されます。メタ分析では、応答率は生態学的結果に対する介入または環境要因の影響の標準化された尺度を提供し、さまざまな生態学的研究や野外実験から得られた知見の統合を可能にします。
結論
エフェクト サイズはメタ分析に不可欠であり、研究者が複数の研究の結果を統合して比較できるようになり、より堅牢で一般化可能な結論につながります。標準化された平均差、オッズ比、リスク比、ヘッジの g、ハザード比、コーエンの d、部分イータ二乗、応答比など、さまざまなタイプの効果量を理解することは、包括的かつ厳密なメタ分析を実施するための基礎です。生物統計。適切なエフェクトサイズを利用することで、研究者は研究総合の精度と信頼性を高め、医療、疫学、環境科学、その他の分野における証拠に基づく意思決定に貢献できます。