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ブレーカー、まだ水、津波、および底流との相関の海で真実を見つける方法は? 責任ある研究と出版の古い時代には、以前の研究で報告された推定値を収集し、相関関係間の相関を計算します。 それらの日は長い間なくなっています。

ラットレースの研究と出版の時代には、メタ分析を行うことはますます困難になりました。 それはいずれかを実施している人のためのイライラする経験です: 科学とGoogleの学者のWeb上の無限の検索は、すべての公開された研究を収集するために、データベース内の入力推定値は、フィールドの多くは空白であることを見

メタアナリシスはイライラするだけでなく、著者が気に入らない結果が公開されない場合にも悪い考えです。 出版バイアスを見つけて修正するための多くの技術が開発されてきましたが、報告されない結果がわからないという問題は簡単に解決されません。

私たちがオープンサイエンスの時代に入るにつれて、別の大学に移ったり、学界を去ったり、死んだり、あなたが彼らが間違っていることを証明し、彼らのキャリアを破壊しようとしていると思っている同僚からの完璧な協力から遠く離れていることにもはや頼る必要はありません–そしてあなたの報復です。 私たちは、単にすべての生データをダウンロードし、それらを分析することができます。

メガ分析を入力してください: 特定の仮説に関連するすべてのデータポイントを含め、元の出版物、日付、国、または研究デザインの潜在的に関連する特性によってそれらをクラスター化し、文献に記載されている実質的な予測子を追加します。 結果は、実質的な変数間の基礎となる相関だけでなく、これらの相関に影響を与える研究、期間、国および設計特性間の違いも明らかにする。

メソッド自体は新しいものではありません。 疫学では、Steinberg et al. (1997)はそれを’個々の患者データのメタ分析’と分類した。 ヒト遺伝学では、大規模な国際コンソーシアムによるゲノムワイドアソシエーション研究(GWAS)は、メガ解析の一般的な例です。

メガ分析には、入れられた後の日の光を見たことのない論文のファイル引き出しが含まれています。 また、結果が公表されていないために書かれたことのない論文の宇宙も含まれています。

メタアナリシスが公開された研究の宇宙の推定値を与える場合、メガ分析を使用して、その宇宙が天の川にどれだけユニークであるかを検出するこ 私の予測では、公開された研究の相関関係は、メガ分析の同じ相関関係よりもほとんどゼロから遠いということです。

メガ分析は、社会科学のための大きな約束を負います。 人口調査用のサンプルは大きく、サンプリング手順、データ収集モード、アンケート設計の変化から最適な学習を可能にします。 すべてのデータをプールする世界的な社会科学コンソーシアムの時です。 図として、私は一般化された社会的信頼をメガ分析するオープンサイエンスフレームワークのプロジェクトを開始しました。 それは公共プロジェクトです: 誰でも貢献できます。 私達は1百万の観測の印に達しました。

メガ分析の背後にあるアイデアは、二つの異なるプロジェクトから生まれました。 最初のプロジェクトでは、Erik van Ingenと私はボランティア活動が信頼に及ぼす影響を分析し、オランダのパネル調査(Van Ingen&Bekkers、2015)での寄付の分析の結果が他のパ 5つのパネル研究では本質的に同じ結果が見つかりましたが、定量的推定値には微妙な違いがありました。 第二のプロジェクトでは、Vuアムステルダムの慈善研究センターのArjen de Witらと、EC-FP7が資金提供したITSSOIN研究の一環として実施されたボランティア活動 845.733の異なる回答者から154.970の調査回答を収集しました30年にわたる6つのパネル研究(De Wit、Bekkers、Karamat Ali&Verkaik、2015)。 私たちは、ボランティア活動は幸福の1%の増加と関連していることを発見しました。

これらのプロジェクトでは、異なる研究からのデータが別々に分析されました。 私は、データが単一の分析でプールされている場合、我々ははるかに多くを学ぶことができることに気づきました:メガ分析。