Secinājumi
Meta analīzes priekšrocības
Likumsakarīgi rodas jautājums – kāpēc kādam pētniekam ir jādod priekšroka meta analīzei kā metodei ar kuru pētīt un apkopot dažādu pētījumu rezultātus, un kāpēc viņš nevar izvēlēties parastās statistiskās pētījumu metodes? Ir četras būtiskas priekšrocības, kuras iegūst pētnieks, ja tas izvēlas lietot meta analīzi savu pētījumu veikšanai:
Meta analīzes procedūras veido ļoti praktisku un plaši pielietojamu pētījumu rezultātu apkopošanas procedūru. Laba meta analīze tiek vadīta kā labi strukturēta pētījumu tehnika ar saviem noteikumiem un tas attiecīgi prasa, lai katrs solis būtu dokumentēts un atvērts rūpīgai pārbaudei. Metode ietver sevī to kritēriju specifikāciju, kuri definē pieejamo pētījumu rezultātu kopumu, organizē pētījumu stratēģijas, lai identificētu un pretī saņemtu pieņemamus pētījumu rezultātus, formālu pētījumu parametru un rezultātu šifrēšanu, kā arī datu analīzi, lai atbalstītu izvirzītos secinājumus. Lai pētījuma rezultātu apkopošanas process būtu precīzi formulēts un sistemātisks, lietotājam ir jānovērtē autora pieņēmumi, procedūras, liecības un secinājumi, nevis jācīnās par to, ka secinājums ir pareizs.
Meta analīze attēlo izejas pētījumu rezultātus sarežģītākā un detalizētākā formā nekā to dara parastie statistiskie pētījumi, kuri pamatojas uz kvalitatīviem secinājumiem par statistiski būtiskām parādībām. Šifrējot kopējā pētījumu kopā katra atsevišķa pētījuma virzienu un svarīgumu, meta analīzes effect size sastāda mainīgo, kurš ir jūtīgs pret katra atsevišķa pētījuma rezultātiem visu izdarīto pētījumu ietvaros.
Meta analīze spēj atrast efektus un parādību attiecības, kuras ir palikušas apslēptas citu apkopojošu metožu pielietošanas gadījumos. Kvalitatīvi, stāstījuma formā uzrakstīti pārskati par veiktajiem pētījumiem, lai arī informatīvi, paši par sevi nesniedz detalizētu ieskatu atšķirībās starp pētījumiem un apvienotajās pētījumu rezultātu atšķirībās. Sistemātiska pētījumu rezultātu šifrēšana, kas ir tipiska meta analīzei ļauj analītiski precīzi pārbaudīt attiecības starp pētījumu rezultātiem un tādiem pētījumu parametriem, kā ārstēšanas metodes, uzvedības īpatnības, pētījumu metodes, mērījumu procedūras. Novērtējot efektu katrā atsevišķā pētījumā un izlīdzinot šo novērtējumu visā pētījumu kopā (piešķirot lielāku svaru skaitliski lielākam pētījumam), meta analīze veido sintezētu efekta novērtējumu ar ievērojami lielāku statistisku efektu nekā katrs individuāls pētījums. Pētījumos daudz vienkāršāk ir atklājami gan nozīmīgi efekti un attiecības starp parametriem, gan atšķirīgi efekti, kuri saistīti ar pētījumu atšķirībām, ja tiek izmantota meta analīzes metodika, nevis cita mazāk sistemātiska un analītiska pieeja.
Meta analīze nodrošina organizētu veidu kā apieties ar informāciju lielam pētījumu skaitam, kuri ir pakļauti analīzei. Ja pētījumu skaits vai iegūtais informācijas apjoms no katra pētījuma pārsniedz galīgo zemāko slieksni, parastās pētniecības un analīzes metodes nedod iespēju tālāk izsekot visām detaļām. Sistemātiska meta analīzē izmantojamā šifrēšanas procedūra un datorizētas datu bāzes izveidošana, kurā tiktu glabāti visi iegūtie rezultāti, spēj glabāt gandrīz neierobežotu detalizētas informācijas daudzumu par katru pētījumu.
Meta analīzes trūkumi
Meta analīze nebūt nav pilnīgi ideāls pētniecības instruments un arī tai ir savi mīnusi un trūkumi. Viens no meta analīzes trūkumiem ir nepieciešamais detalizētas ekspertīzes apjoms, lai korekti veiktu meta analīzi. Šādas detalizētas analīzes veikšana ar pietiekamu datu apjomu prasa daudz vairāk laika, nekā parasto statistisko metožu izmantošana analīzes veikšanai, kā arī nepieciešamas specializētas zināšanas īpaši effect size un atbilstošu datorprogrammu pielietošanas sfērās.
…
