3 Meta-analiz Nedir?
Meta-analiz, farklı araştırmalarda yer alan nicel verileri bir araya getirerek, genel bir sonuç çıkarma amacı güden istatistiksel bir tekniktir.
Meta-analizlerin gerçekleştirilme şekli, istatistiksel hesaplamanın tamamı gibi, son yıllarda büyük değişimlere uğramıştır. Bu durumun, R İstatistiksel Programlama Dili ve Ortamı biçiminde açık kaynaklı, işbirlikçi istatistiksel yazılımların yükselişiyle çok ilgisi olduğu görülmektedir. R programı, araştırmacıların ve istatistik alanındaki uzmanların kendi paketlerini oluşturmalarına ve bunları kamunun kullanımına ücretsiz olarak sunmalarına olanak tanımaktadır.
Meta-analiz, farklı araştırmaların nicel sonuçlarını bir araya getirerek, genel bir sonuç çıkarma amacı güden istatistiksel bir tekniktir. Bu yöntem, özellikle bir konuda yapılmış çok sayıda bağımsız çalışmanın birleştirilmesinin gerektiği durumlarda kullanılır. Yayımlanmış araştırma bulguların katlanarak artması meta-analizi ihtiyacını arttırmıştır.
3.1 Meta-analiz Temel Kavramlar ve Ugulama Adımları
Bilimsel anlamda yapılan her araştırma öncekinin üzerine yeni bulgular ekleyerek yeni bilgilere kapı açmaktadır (Şen, 2020). Günümüzde hızlı bir şekilde artan, sıklıkla farklı nicel bulgulara sahip araştırmalar meta-analiz ihtiyacını arttırmıştır. Meta-analiz, belirli bir konuda yapılmış birbirinden bağımsız birden çok çalışmanın sonuçlarını birleştirme ve elde edilen araştırma bulgularının istatistiksel analizini yapma yöntemidir (Akgöz, Ercan ve Kan, 2004). Meta-analize katılan çalışmaların ampirik çalışma olmaları, nicel veri üretmeleri, karşılaştırılabilir istatistikler içermeleri, aynı değişkenleri içermeleri ve bu değişkenler arası ilişkileri incelemeleri gibi özelliklere sahip olması gerekir (Lipsey ve Wilson, 2000).
Kitabın takip eden bölümleri sırasıyla; etki büyüklüğü,meta-analizde istatistiksel modeller, etki büyüklüklerinde heterojenlik, yayım yanlılığı, güvenirlik genelleme olarak belirlenmiştir. Bu bölümde öncelikle okuyucuları kitabın içeriğine hazırlamak üzere temel kavramların birer paragraf tanıtımı verilmiş, sonrasında meta-analiz basamaklar ele alınmıştır.
3.1.1 Etki büyüklüğü
Meta-analizin temelinde “etki büyüklüğü” terimi yer alır (Deliktaş vd., 2016; Üstün ve Eryılmaz, 2014). Etki büyüklüğü meta-analiz araştırmalarının temel birimidir ve sosyal bilimlerde genellikle ortalama farkına dayalı etki büyüklüğü ve korelasyonlara dayalı etki büyüklüğü olmak üzere iki türde incelenmektedir.
Ortalama farkına dayalı etki büyüklüğü, ham (standartlaştırılmamış) ortalamaların farkı ve standartlaştırılmış ortalamaların farkı olarak hesaplanmaktadır. Standartlaştırılmamış ortalamaların farkı, bireysel çalışmaların sonuçlarının anlamlı bir ölçekle raporlaştırılması halinde ve meta-analizdeki tüm bireysel çalışmaların aynı ölçeği kullandığında tercih edilen etki büyüklüğüdür. Standartlaştırılmış ortalamaların farkı ise farklı bireysel çalışmalarda farklı ölçüm araçları kullanılmışsa ham ortalamaların birleştirilmesi mümkün olmamaktadır. Bu durumda bireysel çalışmaların sonuçlarının karşılaştırılması esastır (Borenstein, Hedges, Higgins ve Rothstein, 2009, 2013).
Korelasyonel meta-analiz, değişkenler arasındaki ilişkileri daha güçlü örneklemler üzerinden genel bir perspektifle değerlendirmek amacıyla kullanılır. Temel amaç, çeşitli bağımsız çalışmalarda raporlanan Pearson korelasyon katsayılarının birleşik bir tahminini elde etmektir (Hunter ve Schmidt, 2004). Bu süreçte korelasyon katsayıları, varyans stabilitesi sağlamak amacıyla Fisher z-dönüşümüne tabi tutulur.Korelasyonel meta-analiz, psikoloji, eğitim ve sosyal bilimlerde sıklıkla kullanılmakta olup, değişkenler arasındaki ilişki düzeyinin genel geçerliliğini sınamaya olanak tanır. Aynı zamanda örneklem büyüklüğü, ölçüm araçları ve çalışma tasarımları gibi moderatör değişkenler incelenerek, ilişkilerin hangi koşullarda daha güçlü ya da zayıf olduğuna dair çıkarımlar yapılabilir (Rosenthal ve DiMatteo, 2001).
Kitabın bir sonraki bölümünde bu iki etki büyüklüğü türü detaylı olarak ele alınmıştır. İkili (binary) verilere dayalı etki büyüklükleri kitabın içeriğine dahil edilmemiştir.
3.1.2 Meta-analizde istatistiksel modeller
İstatistiksel modeller açısından meta-analiz sürecinde kullanılabilecek farklı varsayımlara sahip iki ana yaklaşım bulunmaktadır. Bunlar sabit etki ve rastgele etkiler modelleridir ve her ikisi de bir dizi çalışmadan ortalama etki büyüklüğü hakkında çıkarım yapmak için geliştirilmiştir (Borenstein vd., 2009; Hedges ve Vevea, 1998; Hunter ve Schmidt, 2000, 2004; Tweedie vd., 2004). Şekil 2 ile kısaca tanıtılan modeller ve ek olarak çok düzeyli meta-analiz modellerinin ayrıntıları X numaralı bölümde ele alınmıştır.
3.1.3 Etki büyüklüklerinde heterojenlik
Meta-analiz uygulamalarında bireysel etki büyüklüklerinin farklılaşması heterojenliği oluşturur. Meta-analizde heterojenlik, meta-analize dahil edilen çalışmalardaki örnekleme hatasından veya çalışmalar arasındaki önemli farklılıklardan kaynaklanabilmektedir (Dinçer, 2020,Huedo-Medina vd., 2006). İstatistiksel testler sonuçlarda heterojenlik olduğunu gösteriyorsa, meta-analize dâhil edilen çalışmaların etki büyüklükleri arasında oluşan farklılıkların sebebini tespit edebilmek için moderatör analizi yapılmaktadır. Etki büyüklükleri arasında önemli farklılıkların olduğu durumlarda, heterojenliği azaltan kaynakları değerlendirmek için moderatör değişkenler kullanılmaktadır (Hedges ve Olkin, 1985). Meta-analizlerde moderatör analizi yapmak için istatistiksel bir test olan Q-testine dayanan “analog ANOVA” ve metaregresyon kullanılabilir. (Üstün ve Eryılmaz, 2014). Heterojenliği değerlendirmek için en yaygın kullanılan testler X numaralı bölümde ele alınmıştır.
3.1.4 Yayım Yanlılığı
Meta-analiz çalışmasına dair önemli olan diğer bir konu da yayım yanlılığıdır. Yayım yanlılığı, çalışmaların sonuçların yönüne ve istatistiksel önemine bağlı olarak yayınlanması anlamına gelmektedir (Rothstein vd., 2005). Yayım yanlılığı genellikle etki büyüklüklerinin daha yüksek tahmin edilmesi ve yanlış pozitif sonuçların yayılması durumuna sebebiyet vermektedir (Lane ve Dunlap, 1978). Yayım yanlılığını tespit etmek ve objektif sonuçlar elde etmek için çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Yayım yanlılığını değerlendirmeye yönelik yöntemler arasında Güvenli N (Rosenthal, 1979), huni grafiği (Light ve Pillemer, 1984), Begg ve Mazumdar’ın(1994) sıra korelasyon testi, Egger testi (Egger vd., 1997), kırp ve doldur (Duval ve Tweedie, 2000b) bulunmaktadır ve kitabın X numaralı bölümünde ele alınmıştır.
3.2 Meta-analiz Uygulama Adımları
(PRISMA eklenecek) (Sedat)
Meta-analiz yapılırken Şekil 3’teki adımlar takip edilmelidir.
3.2.1 Meta-analizin güçlü ve zayıf yönleri
Çalışmaların meta-analiz yöntemi kullanılarak yapılması, literatürde bulunan bilgilerin doğruluğunu ve kesinliğini artıran ve klinik uygulamalarda kanıta dayalı karar vermeyi mümkün kılan bir yöntem olduğu için önemli bir katkı sağlamaktadır (Aksoy Kürü, 2020). Uluslararası alanda birçok meta-analiz çalışması bulunmasına rağmen, ulusal literatürde az sayıda çalışma vardır. Meta-analizin güçlü yönlerini şu şekilde özetleyebiliriz (Açıkel, 2009; Blettner vd., 1999; Ergin, 2017):
- Bir faktörün risk faktörü olarak dikkate alınması gerekip gerekmediğini niteliksel olarak değerlendirmek,
- Bir etkinin varlığını ve büyüklüğünü ortaya çıkartmak,
- Farklı çalışmalar arasındaki heterojenliği araştırmak,
- Tekil çalışmaların sonuçlarını genelleştirmek,
- Benzer örneklem ya da etki büyüklüğüne sahip çalışmaların istatistiksel olarak anlamlılığının artırılması ve çalışmaların geçerliğinin kuvvetlenmesi,
- Bilimsel literatürde karşılaşılan tutarsızlıkların değerlendirilmesi ve nedenlerinin incelenmesi,
- Küçük örnekli çalışmaları birleştirerek, büyük örneklem gücünde yorumlara ulaşmak, kestirimlerin kesinliğini ve gücünü artırmak,
- Aynı etkinin farklı alt gruplardaki sonuçlarının değerlendirilmesi,,
- Kısa sürede ve düşük maliyetle araştırmanın mevcut durumu hakkında oldukça kapsamlı bir genel bakış sunması,
- Başka araştırmalarda değerlendirilebilecek yeni yaklaşımlar sunması. Meta-analizin avantajları kadar dezavantajlı olduğu noktalar da bulunmaktadır. Bu dezavantajları şu şekilde özetleyebiliriz (Şen ve Yıldırım, 2020):
- Verilen cevaplardan çok ortalamalarla yapıldığından dolayı daha az bilgi verir.
- Sadece yayınlanmış çalışmaların yansıtılması yanlılığa yol açar.
- Uygulaması büyük uğraş gerektirir.
- Çalışma seçiminde yanlılık olabilmektedir.
- Çalışmaların kalitesiyle sınırlıdır.
- Özgün çalışmalarda yapılan hatalar kontrol edilememektedir.