META-ANLISIS

Nombre Tcnico: Sntesis de Revisiones, Revisin Cuantitativa o Revisin Meta-Analtica. Meta-anlisis, son las tareas especficas del anlisis estadstico.Acuado por Gene V. Glass (1976), en un artculo fundacional del concepto. En este estudio, establece la diferencia entre anlisis primario, anlisis secundario y meta-anlisis.

Anlisis primario: anlisis directo de los datos.Anlisis secundario: re-anlisis de los datos. Meta-anlisis: es un anlisis de los anlisis (a veces contradictorios entre ellos). De carcter eminentemente cuantitativo. Por lo tanto, el material sobre el que se aplica no son los datos directos, sino los estadsticos resumen publicados (medias, varianzas, coeficientes de correlacin, estadsticos de contraste, etc.).

AnlisisPrimarioAnlisisSecundarioMeta-anlisisArtculosRevisin CualitativaRevisinCuantitativaFuentesPrimariasFuentesSecundariasFuentesSecundariasFuentesGenerales

Los primeros pasos del meta-anlisis tuvieron que ver con la manera de afrontar los problemas de las revisiones narrativas (p.ej: inclusin selectiva de estudios, falta de anlisis de potenciales variables moderadoras, asignacin subjetiva de pesos, sesgo de publicacin) Su principal aporte: insistencia de someter los resultados de los estudios recogidos a procedimientos de anlisis tan rigurosos y explcitos como los que en esos mismos estudios se aplicaron a los datos primarios.

Caractersticas del Meta-anlisis:Uso de mtodos objetivos para localizar los estudios;La aplicacin de tcnicas estadsticas a estadsticos- resumen, y no a los datos brutos;Es cuantitativo;No prejuzga el efecto de la calidad del estudio sobre sus resultados;Busca conclusiones generales.Utilizacin de una mtrica comn;

No centrarse slo en el nivel de significacin, sino estudiar el tamao del efecto, expresando los efectos en una escala comn Se suele utilizar el estadstico d (de Cohen, 1988), que fue creado para medir el tamao del efecto, aunque despus se han propuesto utilizar ndice de uso ms general como el coeficiente de correlacin de Pearson (Rosenthal, 1991); El tamao del efecto, es decir, la magnitud mnima de la diferencia o asociacin entre los grupos que se considera estadsticamente relevante. Cuanto mayor sea el tamao del efecto que se desea detectar, mayor ser la probabilidad de obtener hallazgos significativos y, por lo tanto, mayor ser el poder estadstico. Medidas del tamao del efecto: diferencias de medias estandarizada, correlacin, razn de ventajas.

Caractersticas principales:PRECISIN.El meta-anlisis es ms preciso que las revisiones narrativas en sus afirmaciones. Ejemplos:

Meta- anlisis v/s revisin.hay evidencias que apoyan las hiptesis, pero tambin hay inconsistencias; es necesaria ms investigacin rigurosa que permita aclarar estas inconsistencias.la evidencia emprica revisada muestra que al aadir la hipnosis como tcnica teraputica a una tcnica cognitivo-conductual se incrementan los efectos beneficiosos de la terapia en 1,36, aunque este beneficio es variable en funcin del problema tratado, siendo mayor en problemas de obesidad (1,96), mientras que para otro tipo de problemas el tamao medio es de 0,52.

OBJETIVIDAD. El meta-anlisis tiene como una de sus normas tratar de hacer explcitas todas las reglas y criterios empleados a lo largo de su desarrollo. REPLICABILIDAD. Cualquiera que desee repetir un meta-anlisis realizado por otro autor y que aplique los mismos criterios, debera llegar esencialmente a las mismas conclusiones cuantitativas.

Codificacin de Variables.Constituyen las posibles explicaciones para el exceso de variabilidad en los resultados de los distintos estudios independientes. Este dato lo entrega la prueba de homogeneidad. Las variables se codifican segn sus caractersticas en: Sustantivas, metodolgicas y extrnsecas.Las sustantivas, segn algunos autores, son las que ms interesa analizar.

Desde un punto de vista metodolgico, la principal ventaja de un meta-anlisis es que sus procedimientos pueden ser replicados, mientras que los de las revisiones narrativas no.

Anlisis de datos en la revisin cuantitativa: meta-anlisis.Previo a esto se debe calcular el ndice de tolerancia a los resultados nulos.Frmula de ndice de tolerancia a los resultados nulos:N = k (d - dc)N= nmero de resultados nulos no recuperados.K= nmero de estudios integrados en la revisin.d= es la media del TE de los estudios integrados.dc= es el valor criterio seleccionado del TE de los estudios integrados (pequeo .20; medio .50; alto .80)

Anlisis de datos en la revisin cuantitativa: meta-anlisis.Una vez preparada la base de datos se deben analizar y valorar, buscando regularidades que permitan extraer conclusiones pertinentes. Esta fase es meta-anlisis: aplicacin de tcnicas estadsticas para el anlisis de la variacin observada en los resultados de investigaciones dirigidas a estudiar un mismo problema conceptual.Las tcnicas estadsticas no se aplican sobre los datos directos de las investigaciones primarias, sino sobre los resultados estadsticos que las resumen.

Anlisis de datos en la revisin cuantitativa: meta-anlisis.

La primera fase de un meta-anlisis es estudiar la relacin entre las variables objeto del estudio, i e, la relacin entre VD y VI.Es necesario:Llevar cada estudio a una mtrica comn: correlacin o diferencia media tipificada (ambas son formas de estimar el TE)Luego, se hace una estimacin ponderada del TE, es decir, ponderar cada caso (estudio) por el inverso de su varianza (es decir, por el tamao de la muestra), de forma que un estudio tiene tanto ms peso cuanto mayor es la muestra en la que se basa (incluyendo ms informacin).Despus, se promedian todos los TE ponderados y se obtiene un indicador global de la relacin existente entre la VD y VI, denominado media ponderada.La media ponderada entrega informacin sobre el grado de impacto o asociacin entre la VD y VI.

Prueba de Homogeneidad.Son los resultados de estos estudios lo suficientemente heterogneos como para que esa dispersin necesite una explicacin?Esta pregunta no se puede responder mediante una apreciacin subjetiva de la aparente heterogeneidad en los datos, sino que debe basarse en un indicador objetivo de que existe algo que realmente necesita explicacin.La prueba Q responde a esa pregunta.Prueba Q, contrasta homogeneidad de las estimaciones del TE.

De la Qt (anlogo a la variabilidad total), se desprenden otras dos Q. Es decir, se trata de separar la parte de la varianza explicada por la variable categrica (Qb=inter), de la varianza residual (error muestral) dentro de las categoras (Qw=intra)

Qb: representa la suma de los cuadrados de los tamaos del efecto medio en cada categora respecto a la media total (estimacin de la variabilidad que explica el modelo categrico o variables moderadoras).Qw: representa la suma de los tamaos del efecto individuales respecto al tamao medio de su grupo (estimacin de la varianza que queda dentro de cada categora).Qt= Qb+QwQb= Qt+QwQw= Qt+Qb

Conclusin Estadstica v/s Conclusin FinalLa conclusin estadstica, se obtiene de las herramientas de contraste de hiptesis. Puede verse amenazada si los resultados fueron obtenidos mediante herramientas inadecuadas.La conclusin final, es la integracin de la conclusin estadstica (resultados) con la teora)