Dato il numero sempre crescente di lavori accademici pubblicati anno dopo anno, sta diventando sempre più importante adottare una visione olistica della moltitudine di studi su un argomento specifico e riassumerne i risultati in modo chiaro. Questo consente di interpretare la ricerca quantitativa e creare un quadro generale. Esiste una particolare metodologia che è adatta per la preparazione di tali sintesi: la cosiddetta meta-analisi.
Metaanalisi “in parole semplici”
Nella meta-analisi, i dati statistici provenienti da diversi studi esistenti vengono riassunti e analizzati per ottenere una panoramica completa. Si tratta di un metodo di ricerca che prevede di riassumere e analizzare statisticamente molti studi su un particolare argomento al fine di trarre conclusioni generali sull’argomento stesso.
Definizione: Metaanalisi
Se per una particolare questione è disponibile una grande quantità di letteratura primaria, la meta-analisi offre la possibilità di combinare sistematicamente i risultati delle varie pubblicazioni in un risultato complessivo. A questo scopo si ricorre alla ricerca quantitativa.
Riassumendo i singoli risultati, i ricercatori che conducono meta-analisi sperano di ottenere un risultato complessivo più significativo. Il meta-risultato può essere inteso come una sorta di valore medio e viene ottenuto raggruppando i dati. In medicina, per esempio, le meta-analisi possono essere utilizzate per determinare con maggiore precisione l’efficacia di una particolare terapia.
Vantaggi
I vantaggi derivanti dall’esecuzione di una meta-analisi durante l’indagine includono:
- fornire una panoramica dei risultati incoerenti
- aumentare la significatività e la validità statistica
- contribuire allo sviluppo di solide basi decisionali
- offrire nel complesso una significatività considerevolmente più elevata rispetto agli studi individuali
Sfide
Tuttavia, la metaanalisi può anche comportare alcune sfide:
| Problemi | Significato |
| Numero minimo di studi primari richiesto | di solito è significativa solo a partire da un certo numero minimo di studi primari |
| Bias di pubblicazione | i risultati attesi e significativi vengono solitamente pubblicati prima |
| Problema di uniformità | elevata difficoltà nel selezionare studi primari sufficientemente omogenei in termini di contenuto e metodologia |
| Problema di “Garbage-in-Garbage-out” | studi primari metodologicamente più deboli compromettono la qualità del risultato complessivo |
| Risultati dello studio dipendenti | problema di gestione delle molteplici dimensioni dell’effetto in uno studio primario |
| Dati mancanti | problemi causati da parametri statistici insufficienti negli studi primari elaborati. |
Implementazione
La meta-analisi è caratterizzata da un approccio trasparente e graduale che si divide nelle seguenti fasi di lavoro:
- Formulazione del questito di ricerca
- Ricerca bibliografica per fonti primarie
- Verifica della conformità degli studi primari
- Codifica degli studi primari appropriati
- Esecuzione della meta-analisi
- Presentazione dei risultati al lettore
1. Formulazione del quesito di ricerca
Come accade per uno studio primario convenzionale, anche all’inizio della meta-analisi deve essere formulato il quesito di ricerca. L’obiettivo e l’oggetto dello studio devono essere sempre dichiarati in modo chiaro.
Esempio: Meta-analisi sull’effetto dei segnali
“In che misura i segnali migliorano le prestazioni di apprendimento?”
2. Cercare gli studi principali
Il secondo passaggio consiste in una ricerca bibliografica completa di studi primari idonei, che può includere diverse centinaia di pubblicazioni.
Nota: Più studi includerai nel tuo lavoro, più questo sarà significativo. Allo stesso tempo, questa ricerca riduce anche il rischio di un risultato complessivo distorto.
3. Verifica della conformità degli studi primari
Per ogni studio primario che incontri durante la tua ricerca, devi decidere se soddisfa i criteri predefiniti. In caso contrario non deve essere incluso nella meta-analisi.
Per fare ciò, si utilizza un elenco di criteri di inclusione ed esclusione. I fattori rilevanti in questo contesto includono l’ambito del contenuto e la qualità metodologica.
4. Codifica degli studi primari appropriati
I quesiti di ricerca identici o simili vengono esplorati in modo differente nei diversi studi primari. Il passo successivo è rendere comparabili le pubblicazioni selezionate, includendo anche la loro codifica.
Il termine codifica si riferisce semplicemente all’assegnazione di categorie. Queste categorie si riferiscono a caratteristiche rilevanti per il calcolo successivo della meta-analisi. Alcuni esempi a questo proposito includono la dimensione del campione e la misura della dimensione dell’effetto, ma anche variabili moderatrici sostanziali e metodologiche (come l’età media, il design dello studio, ecc.).
5. Esecuzione della meta-analisi
Dopo aver codificato e calcolato le dimensioni dell’effetto uniformi ai fini della comparabilità, si procede all’integrazione statistica tra gli studi primari. I singoli risultati vengono sostanzialmente raggruppati per formare una media, che funge da meta-risultato.
In questa fase è possibile scegliere tra diversi modelli caratterizzati da differenti ipotesi statistiche. Anche in questo caso sono possibili delle combinazioni.
6. Presentazione dei risultati al lettore
Quando presenti i risultati della tua meta-analisi, dovresti utilizzare grafici e diagrammi che consentano una rapida interpretazione da parte dei lettori. Il grafico più comunemente utilizzato è il cosiddetto grafico a foresta, che può visualizzare sia le dimensioni dell’effetto di tutti gli studi primari inclusi nella meta-analisi sia il risultato complessivo combinato.
Confronto tra revisione sistematica e metaanalisi
Questi due metodi di ricerca stanno diventando sempre più confusi. Pertanto, in questa sezione affronteremo esplicitamente la differenza tra queste due metodologie:
Le revisioni sistematiche non si riferiscono a una specifica procedura statistica, bensì a un disegno di studio generale. Una revisione può includere una meta-analisi, ma non è necessariamente così. Di conseguenza, esistono anche revisioni sistematiche puramente qualitative.
Tuttavia, in termini di metodi misti, è possibile combinare metodi qualitativi e quantitativi nello stesso lavoro e quindi rispondere a domande complementari. I vantaggi di questo approccio includono una definizione più ampia delle prove e la possibilità di sintetizzare i risultati in un risultato che sia rilevante per un pubblico più vasto.
FAQs
Una meta-analisi consiste nel raccogliere e riassumere dati provenienti da molti studi diversi su un argomento specifico per identificare modelli statistici e conclusioni generali.
Una meta-analisi è utile quando sono disponibili molti studi individuali su un argomento simile e si desidera combinare tutti questi dati per ottenere affermazioni più affidabili e generali sull’argomento stesso. Questo può contribuire ad aumentare la solidità delle prove e ad acquisire nuove intuizioni.
La meta-analisi è una procedura statistica che consente di combinare i risultati di diversi studi su base quantitativa.
I termini meta-analisi e revisione sistematica sono talvolta usati come sinonimi. In senso stretto, quest’ultimo si riferisce a uno specifico disegno di studio all’interno del quale la meta-analisi può essere utilizzata anche come procedura statistica.
Il metodo della meta-analisi può essere utilizzato in medicina, in psicologia e nella ricerca sociale empirica.