당신만 모르는 "메타분석"에 대하여

책을 읽다 보면

가끔

이런 내용들이 나온다.

 

 

 

 

어떠한 주제에 대해 '메타분석'한

결과의 의하면.....

 

 

 

 

메타분석이 무슨 뜻일까?

궁금해졌다.

 

 

 

메타분석이란

여러 독립적인 연구 결과를 종합하여

전체적인 추세나 효과를 분석하는 통계 기법이다.

개별 연구의 한계나 편향을 줄이고,

보다 신뢰성 있는 결론을 도출할 수 있다.

 

 

 

 

 

 

 

 

그럼 메타분석의 어떠한 절차로

분석과정을 거치게 될까?

 

 

 

 

1. 연구 질문 설정

 

명확한 연구 질문을 설정해야 한다.

이는 메타 분석의 방향성을 결정하며,

분석 결과의 해석에도 중요한 역할을 한다.

 

 

연구 질문은 PICO(T) 요소를

포함해야 한다.

Population: 연구 대상 인구

Intervention: 중재 또는 노출 요인

Comparison: 비교 대상

Outcome: 결과 변수

Time: 연구 기간(선택 사항)

 

 

 

 

2. 문헌 검색 및 선택

 

관련된 모든 연구를 포괄적으로 검색하여

데이터베이스에서 연구 논문, 학술지, 회의록 등을 수집한다.

명확한 포함 및 제외 기준을 설정하여,

메타 분석에 포함할 연구를 선별한다.

 

포함기준

연구 질문과 관련된 연구,

동등한 설계와 방법론,

충분한 데이터 제공

 

제외기준

중복된 연구,

불완전한 데이터,

연구 설계가 불충분한 연구

 

 

 

 

 

 

 

3. 데이터 추출

 

선택된 연구들로부터

필요한 데이터를 체계적으로 추출한다.

연구의 특성(예: 연구 설계, 표본 크기)과

결과(예: 효과 크기, 신뢰 구간)를 포함한다.

 

데이터 추출 양식을 사용하여

일관성을 유지한다.

데이터 추출은 독립적으로

두 명 이상의 연구자가 수행하여

일관성을 확인한다.

 

 

 

 

4. 데이터 변환 및 분석

 

효과 크기와 같은 주요 통계치를

통일된 척도로 변환한다.

(표준화 평균 차이, 오즈비, 상관계수 등)

그다음

이 데이터를 바탕으로 통계 분석을 수행한다.

보통 가중치를 부여한 평균 효과 크기를 계산하고,

이질성(heterogeneity)을 평가하는 과정으로 구성된다.

(고정 효과 모형, 랜던 효과 모형)

통계적 유의성을 평가하고, 이질성을 고려한다.

 

 

 

 

 

5. 이질성 평가

 

연구들 간의 결과가 얼마나 일치하는지를 평가한다.

이질성이 높다면, 연구들 간의 차이가 크다는 의미이며,

이를 설명하기 위해 추가 분석을 수행할 수 있다.

주요 지표: Cochran's Q, I² 통계

이질성이 높을 경우,

이질성을 설명할 수 있는 조절 변수를 고려하여

하위 그룹 분석이나 메타 회귀를 수행한다.

 

 

 

 

 

6. 출판 편향 검사

 

출판되지 않은 연구나 결과가

메타 분석에 포함되지 않을 경우

발생하는 편향을 평가한다.

이를 위해 Funnel plot 등의 시각적 검사와

Egger's test 등의 통계적 검사를 사용할 수 있다.

출판되지 않은 연구나 회색 문헌(gray literature)을

포함하여 편향을 줄인다.

 

 

 

7. 결과 해석 및 보고

 

메타 분석 결과를 해석하고,

연구 질문에 대한 종합적인 답을 도출한다.

결과는 보통 효과 크기, 신뢰 구간,

이질성의 평가 결과 등을 포함하여 보고한다.

PRISMA

(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)

가이드라인을 따라 보고서를 작성한다.

보고서는 투명하고 일관성 있게 작성되어야 하며,

메타 분석의 한계와 강점을 명확히 기술한다.

 

 

 

 

 

 

 

 

이러한 메타분석의 장점은

 

 

1. 통계적 검출력 향상

 

개별 연구의 표본 크기가 작아

효과를 검출하기 어려운 경우,

여러 연구를 결합하여 분석하면

통계적 검출력이 향상된다.

 

 

 

2. 일관성 있는 결론 도출

 

다양한 연구 결과를 종합하여

보다 일관성 있는 결론을 도출할 수 있다.

 

 

 

 

3. 연구의 일반화 가능성

다양한 환경과 조건에서 수행된 연구를 종합하여

결과의 일반화 가능성을 높일 수 있다.

 

 

 

 

 

이러한 메타 분석은

광범위한 문헌 검색, 데이터 추출,

품질 평가 등의 과정이 필요하기 때문에

많은 시간과 비용이 소요된다.

 

 

 

 

메타 분석 소프트웨어나 자동화 도구를

활용하여 시간과 비용을 절감할 수 있다.

 

 

 

 

 

이러한 점들로 인해

메타분석은

각 분야

(의학 및 보건학, 심리학 및 사회과학, 경영학 및 경제학,

교육학, 환경 과학 등)의

중요한 연구 질문에

대한 통합적이고 신뢰성 있는 답을 도출하는데

사용된다.