20. Метаналитические исследования в психологии

Проблема систематического и регулярного обобщения новых результатов и их связи с уже накопленной базой знаний.

Нарративный (дискурсивный) литературный обзор - классика. Проблема систематического и регулярного обобщения новых результатов и их связи с уже накопленной базой знаний.

Новый -  метод метааналитических исследований (МАИ) – оценивание неслучайности взаимосвязей переменных и сопоставление конурирующих объяснений. «метаанализ» - ввел Гласс. Посредством метаанализа взвешиваются все накопленные данные (с учетом их надежности, статистических решений и т.п.) и строится индекс «суммарного» факта.

Метаанализ – метод ассимиляции, обобщения и интеграции результатов множества исследований. Метаанализ часто обсуждается как количественный статистический метод, более адекватно его рассмотрение как метода, предполагающего систематическое изучение литературы, тщательное формулирование гипотез, разработку критериев включения/исключения исследований из метаанализа, переструктурирование и статистический синтез результатов и соответствие размеров эффектов, поиск опосредующих переменных, оформление выводов.

3 основных вопроса, на которые дает  ответ метаанализ: 

1) установление мер центральной тенденции распределения результатов исследований, полученных во множестве работ;

2) установление вариативности этих результатов;

3) установление возможности объяснения и предсказания вариативности установленных эмпирических фактов.

Примеры метаанализа в психологии: Джонсон и Низбетт – эффект деятеля-наблюдателя: люди, участвующие в ситуации, склонны приписывать причины своего поведения контекстуальным воздействиям, а сторонние наблюдатели – стабильным диспозициям деятеля. Метаанализ показал, что этот эффект сильно преувеличен.

Т.о., метаанализ – критичный способ психологич.мышления, позволяющий переходить к более генерализованным обобщениям в психологии и преодолевать центризм собственной научной позиции.

Этапы метаанализа:

1. Выбор области исследования, а также НП и ЗП, связи между которыми будут анализироваться. Здесь формулируется исследовательская гипотеза, выбирается форма операционализации переменных и разработка критериев, на основе которых включены те или иные исследования в базу данных метаанализа.

2. Систематический поиск исследований и сбор соответствующей информации. Поиск в научных журналах, статьях, книгах, диссертациях и проч.

3. Кодирование полученных данных и индивидуальных характеристик найденных исследований. Выбор размера эффекта, приведение размеров эффекта к единой метрике, оценка варьирующих индивидуальных параметров. 3 типа таких параметров: существенные (тип экспериментального воздействия), методологические (дизайн исследования), внешние (год публикации и т.п.)

4. Статистический анализ (синтез) эффектов, полученных в исследованиях. Подсчет мер центральной тенденции, уровня значимости полученных индексов центральной тенденции.

5. Оценка вариативности размеров эффектов. Гетерогенность размеров эффектов оценивает с помощью след. критериев: хи-квадрат и тест гомогенности. Стандартное отклонение размера эффекта позволяет оценить вероятность наличия опосредующих переменных, кот. могут приводить к этой гетерогенности.

6. Обсуждение и оценка размера эффекта, интерпретация результатов, выводы. Написание метааналитического отчета.

Основная задача МАИ – установление мер централ. тенденции и вариативности показателя размера эффекта, отражающего направление и силу связи в исследовании. Уровень значимости связан с вероятностью получения результата в случае неправомерного отвержения нулевой гипотезы об отсутствии связи. Уровень значимости может быть выражен как функция размера эффекта и величины выборки. МАИ направлен на выявление популяционного размера эффекта. Мера взвешивания является функцией размера выборки исследования. Классы показателей размера эффекта являются r-класс и d-класс (см.выше).

Есть два принципиальных подхода к метаанализу: модель фиксированных эффектов и модель случайных эффектов. Первая предполагает, что неизвестный популяционный эффект константен во всех исследованиях, включенных в метаанализ; вторая модель – предположение о том, что полученные рез-ты варьируют, будучи случайно отобраны из «суперпопуляции». Для модели фиксированных эффектов стандартная ошибка, связ. с размером эффекта, включает только интраиндивидуальную вариативность в исследованиях, а модель случайных эффектов включает и компонент вариативности как функции различий между исследованиями. Выбор модели связан с выбором относительно возможных обобщений.  Использование модели случайных эффектов предпочтительнее. Позволяет генерализовать выводы за пределы конкретных исследований и специфических выборок.

Два основных методических подхода к метаанализу (обоснования и инструкции для проведения спец. вычислений):

• подход Хеджеса-Олкина и Розенталя-Рубина.

• подход Хантера и Шмидта. (модель случайных эффектов).

Преимущества метаанализа:

• дает возм-ть учета маленьких и незначимых рез-тов при проверке гипотез о связях;

• позволяет оценить и предсказать интериндивидуальную вариативность в результатах исследований.

Недостатки:

• ошибки и смещения в результатах из-за проблемы «архивного ящика» (опубликованные исследования обычно содержат значимые и положительные рез-ты, а не незначимые);

• трудность использования некоторых данных, напр, регрессионных коэффициентов, полученных при проведении множественного регрессионного анализа, когда полученный для одной из переменный коэффициент зависит от включения в модель др. переменных.

• проблема смешивания «яблок с апельсинами» - трудность интерпретации результатов, полученных при комбинировании сведений, полученных в исследовании, которые сильно отличаются др. от друга по операционализации переменных.