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Modele d`analyse en recherche

Modele d`analyse en recherche

La preuve IPD représente les données brutes collectées par les centres d`étude. Cette distinction a soulevé la nécessité de différentes méthodes méta-analytiques lorsque la synthèse des preuves est souhaitée, et a conduit au développement de méthodes à un stade et deux étapes. [33] dans les méthodes à une étape, les IPD de toutes les études sont modélisées simultanément, tout en tenant compte du regroupement des participants au sein des études. Les méthodes en deux étapes calculent d`abord les statistiques récapitulatives pour l`AD de chaque étude, puis calculent les statistiques globales comme une moyenne pondérée des statistiques de l`étude. En réduisant IPD à AD, les méthodes en deux étapes peuvent également être appliquées lorsque IPD est disponible; ce qui en fait un choix attrayant lors de l`exécution d`une méta-analyse. Bien qu`il soit conventionnellement estimé que les méthodes en une étape et en deux étapes donnent des résultats similaires, des études récentes ont montré qu`elles peuvent parfois aboutir à des conclusions différentes. [34] [35] l`analyse des données est un processus d`inspection, de nettoyage, de transformation et de modélisation des données dans le but de découvrir des informations utiles, d`informer les conclusions et de soutenir la prise de décision. L`analyse des données a plusieurs facettes et approches, englobant diverses techniques sous une variété de noms, tout en étant utilisé dans différents domaines des affaires, de la science et des sciences sociales. Dans les affaires d`aujourd`hui, l`analyse des données joue un rôle en rendant les décisions plus scientifiques et en aidant l`entreprise à réaliser un fonctionnement efficace. [1] un modèle commun utilisé pour synthétiser la recherche hétérogène est le modèle d`effets aléatoires de la méta-analyse. Il s`agit simplement de la moyenne pondérée des tailles d`effet d`un groupe d`études. Le poids qui est appliqué dans ce processus de moyenne pondérée avec une méta-analyse d`effets aléatoires est obtenue en deux étapes: [37] la méta-analyse statistique moderne ne combine pas seulement les tailles d`effet d`un ensemble d`études à l`aide d`une moyenne pondérée. Il peut tester si les résultats des études montrent plus de variation que la variation attendue en raison de l`échantillonnage de différents nombres de participants à la recherche.

En outre, les caractéristiques de l`étude telles que l`instrument de mesure utilisé, la population échantillonnée ou les aspects de la conception des études peuvent être codées et utilisées pour réduire la variance de l`estimateur (voir les modèles statistiques ci-dessus).

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