메타분석(1): 메타분석이란 무엇인가?

1) 메타분석의 정의

메타분석은 일련의 유사한 주제를 다루는 연구들의 결과를 결합하여 통합적인 결과를 얻는 분석 방법입니다. 즉, 여러 연구들의 결과를 종합적으로 분석하여 새로운 인사이트를 도출하는 방법입니다. 메타분석은 통계학적 분석을 사용하여 효과 크기나 상호작용, 효과의 일반화, 이질성 및 출간 편향 등을 분석할 수 있습니다. 메타분석은 대규모 연구를 수행하는 것보다 효율적이며, 다양한 연구 결과를 종합하여 더욱 객관적이고 정확한 결론을 도출할 수 있습니다.

 

2) 메타분석의 예시

예를 들어, 혈압을 낮추기 위한 다양한 치료법이 존재한다고 가정해 봅시다. 이 때, 이러한 치료법들이 얼마나 효과적인지에 대한 연구가 여러 개 존재한다면, 이러한 연구들의 결과를 종합하여 메타분석을 수행할 수 있습니다. 이를 통해, 이러한 치료법들의 효과를 더욱 객관적으로 평가하고, 이를 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.

3) 메타분석 데이터 분석 유형

메타분석 데이터 분석 유형은 다음과 같습니다:

(!) 고정효과 모형

고정효과 모형은 각 연구에서 측정된 평균 효과 크기가 전체 연구에서 동일하다는 가정을 기반으로 합니다. 이 모형에서는 각 연구의 가중치가 연구에서 사용된 샘플 크기에 비례합니다. 고정효과 모형은 각 연구에서 측정된 효과 크기가 실제 효과 크기와 유사하다는 가정이 있어야 합니다. 이 모형은 이질성이 적은 경우에 유용합니다.

(2) 랜덤효과 모형

랜덤효과 모형은 각 연구에서 측정된 효과 크기가 서로 다르다는 가정을 기반으로 합니다. 각 연구에서 효과크기는 표본오차를 포함한 값을 가지며, 랜덤효과 모형은 각 연구에서 측정된 효과크기의 가중평균을 계산합니다. 이 모형에서는 각 연구의 가중치가 연구에서 사용된 샘플 크기와 표본오차에 비례합니다. 랜덤효과 모형은 이질성이 큰 경우에 유용합니다.

(3) 메타-회귀분석

메타-회귀분석은 메타분석에서 사용되는 통계 분석 방법 중 하나입니다. 이 방법은 각 연구에서 사용된 독립변수들의 효과 크기를 함께 고려하여 종속변수의 효과 크기를 추정하는 방법입니다. 이를 통해 다양한 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다. 메타-회귀분석은 메타분석에서 이질성이 높은 경우에 유용하게 사용될 수 있습니다.

4) 메타분석의 목적

메타분석의 목적은 여러 연구에서 나온 결과를 종합하여 새로운 인사이트를 얻는 것입니다. 이를 통해 기존의 연구에 대한 통찰력을 높이고, 더욱 정확하고 객관적인 결론을 도출할 수 있습니다. 또한, 메타분석을 통해 연구에서 발견된 효과의 일반화에 대해 판단할 수 있으며, 이를 기반으로 의학적, 사회과학적 등 다양한 분야에서 의사결정을 내릴 수 있습니다. 즉, 연구결과에 대한 통합적인 접근을 목적으로 하며 이전의 전통적인 리뷰, 서술적 리뷰와는 구별됩니다.

구분	전통적 리뷰	체계적 리뷰 및 메타분석
표본 추출 방법	편의 표본 추출	체계적 표본 추출
설명 방법	- 서술적 설명 - 통계적 유의미성	계량적 분석 결과 제시 (SMD, r, OR)
판단기준	연구자의 주관성	객관성 (명확한 기준, 원칙)
절차 및 과정	투명하지 않음	투명함
오류 위험	왜곡과 오류에 취약함	왜곡과 오류에 최소화 (모수를 보다 정확하게 추정, 조절효과 분석 등)

(황성동, 심성률, 2018)

 

• 체계적 리뷰의 타당성, 어떻게 분석할까?
  1. 적절한 연구질문과 목적을 가지고 해결방안을 제시하고자 하는가?
  2. 관련 연구들의 결과가 구체적이고 충분한가?
  3. 검토한 연구들이 방법론적으로 우수한가?
  4. 관련된 연구들의 결과가 서로 유사하고 일관성이 있는가?
  이러한 질문들은 체계적 리뷰가 타당하고 신뢰성 높은 결과를 제공할 수 있도록 도와줍니다.
• 또한, 메타 리뷰는 기존의 전통적 체계적 리뷰와 상호보완적 관계에 있어 내용에 대한 연구자의 정성적 분석을 거친 후, 통계적 검증을 수행하는 방법으로 활용하는 것이 권장됩니다.
• 추가적인 정보는 이하의 책을 권장드립니다. 메타분석의 개념과 체계적 과정을 잘 설명해주셨다고 생각됩니다. 
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메타분석 | 황성동 - 교보문고