메타분석


메타분석이란 각 개별 연구결과들을 통합하여 검정력(옳은 결정을 할 수 있는 확률)과 정밀성을 높이는 통계적 분석방법이다. 메타분석을 사용하는 구체적인 이유는 다음과 같다.


 1. 검정력 증가: 개별 연구의 표본은 크기가 매우 작기 때문에 여러 개별 연구 결과의 결합을 통해

    표본 크기를 증가시켜 검정력을 높일 수 있다.

 2. 정밀성 향상: 중재법에 대한 효과추정치는 보다 많은 정보가 있을 때 정밀도가 향상된다.

 3. 개별 연구에서 조사하지 않은 질문에 답하기 위함: 서로 다른 특성을 가진 개별 연구 사이

    에서의 중재 효과의 일관성을 조사해볼 수 있으며, 효과추정치에 차이가 있는 경우 이에 대한 

    이유를 설명할 수 있다.

 4. 상반된 연구들 사이에 발생하는 논쟁의 조정 및 새로운 가설 생성: 결과에 대한 통계적 분석은

    상반된 정도를 체계적으로 평가할 수 있으며 개별 연구에서의 서로 다른 결과에 대한 이유를 

    조사하고 정량화 할 수 있다.



이와 같은 이유로 메타분석을 적절히 수행한 경우 의미 있는 결론을 도출해낼 수 있다.



일차 자료들에서는 메타분석이라는 용어 이외에도 pooled effect, pooled analysis, overall effect, summary effect, combination of estimates, quantitative synthesis 등의 다양한 용어가 비슷한 의미로 통용되고 있다.

메타분석은 체계적 문헌고찰에서 필수적으로 수행하는 것은 아니며, 연구대상군, 중재법, (중재)결과가 충분히 동질한 경우에 수행하는 것이 바람직하다. 메타분석을 부적절하게 수행할 경우 왜곡된 결론을 도출할 수 있다.



※ 메타분석을 수행해서는 안 되는 경우


 1. 체계적 문헌고찰에 포함된 연구들의 연구특성(대상군이나 중재법 등)이 서로 다른 경우

 2. 포함되는 개별 연구들에 비뚤림 위험이 있는 경우

 3. 심각한 보고 비뚤림(reporting bias)*이 있는 경우

    *보고 비뚤림: 보고된 결과와 보고되지 않은 결과간의 체계적인 차이


    * [NECA 백과사전] 비뚤림(bias)



자세한 내용은 한국보건의료연구원 체계적 문헌고찰 매뉴얼을 확인하세요.

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