Meta-analyysi
Meta-analyysi on useilla tieteenaloilla käytetty tilastollinen metatutkimus-menetelmä. Sen avulla pyritään johtamaan kvantitatiivisia päätelmiä yhdistelemällä systemaattisesti aiempia yksittäisiä tutkimuksia. Tarkoituksena on saada aikaan synteesi, joka antaa tutkittavasta kysymyksestä vahvempaa näyttöä kuin yksittäiset tutkimukset. Meta-analyysiin valittavat tutkimukset voivat olla johtopäätöksiltään ristiriitaisia. Meta-analyysin tarkoitus on yhdistää nämä tutkimukset tilastollisesti voimakkaammaksi, jolloin voidaan tehdä luotettavampia johtopäätöksiä. Meta-analyysi on tärkeä työväline tieteellisen tiedon luomisessa: yksittäinen tutkimus voi antaa täysin virheellisiä tuloksia ja vasta useiden eri tutkijoiden, eri maissa ja eri aikaan tehtyjen tutkimusten yhdistäminen johtaa luotettavaan tietoon.
Meta-analyysi voi tarkoittaa tilastollisten tekniikoiden lisäksi prosessia, jolla meta-analysoitava data valitaan ja kootaan osana systemaattista kirjallisuuskatsausta.
Tilastotieteellisessä mielessä meta-analyysi on yksi osa-alue estimointi-tilastotieteestä (engl. 
joka pohjautuu vaikutusten kokoon ja luottamusväleihin. Se voidaan nähdä vaihtoehtona tilastollisten hypoteesien testaukselle, jossa tilastollinen päättely perustuu p-arvoille.
Meta-analyysiä käytetään erityisesti psykologiassa, yhteiskuntatieteissä ja lääketieteessä.
Meta-analyysin modernina isänä voidaan pitää Karl Pearsonia, joka yhdisti jo vuonna 1904 julkaisussaan useiden julkaisujen tuloksia.
Ensimmäisenä virallisena meta-analyysinä voidaan pitää vuonna 1940 ilmestynyttä tutkimusta "Extra-sensory perception after sixty years" tekijöinä J. G. Pratt ja J. B. Rhine. Tämä yhdisti 145 tutkimusta ESP:n olemassaolosta vuodesta 1882 vuoteen 1939. Tutkimus sisälsi myös estimaatin julkaisemattomien tutkimusten julkaisuharhasta.
Lääketieteessä ehkä kuuluisin meta-analyysi on kortikosteroidi-hoidon vaikutuksesta keskosten henkiinjäämiseen. Asiaa tutkittiin satunnaistetuilla kokeilla jo 1972, mutta koska kokeiden tuloksia ei yhdistetty järjestelmällisesti, hoidon vaikutuksista saatiin konsensus vasta 1991 Cochrane-verkoston julkaistessa meta-analyysin kokeista. Kortisteroidi-hoito laski keskosten kuolleisuutta 30-50 prosenttia. Meta-analyysista tuli niin menestyksekäs ja kuuluisa, että Cochrane-verkoston logossa on kyseisen tutkimuksen Forest plot -diagrammi .
1990-luvulla meta-analyysi tuli lääketieteen valtavirtaiseksi metatutkimuksen muodoksi korvaten perinteisempiä narratiivisia ja kvalitatiivisa kirjallisuuskatsauksia. Meta-analyysi on saanut 2000-luvulla tukea yhteiskuntatieteissä tutkimukseen perustuvan päätöksenteon myötä (eng. )
Yhteiskuntatieteiden meta-analyysissa tunnetuin toimija on Campbell-verkosto. Se on Cochrane-verkoston sisar-organisaatio .
Muita vastaavia organisaatioita ovat:
Konseptina meta-analyysi käyttää tilastollista lähestymistapaa useiden aikaisempien tulosten yhdistämiseen. Periaatteessa meta-analyysi luo painotetun keskiarvon useista tutkimuksista. Lähestymistavan hyötyjä:
Meta-analyysia kritisoidaan yleensä seuraavista näkökulmista:
Cochrane-verkosto käyttää oppaassaan "Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions" seuraavaa vaiheistusta meta-analyysiin pohjautuvan systemaattisen kirjallisuuskatsauksen luomisessa:Forest plot -diagrammi (tunnetaan myös nimellä blobbogram ) on tapa visualisoida meta-analyysin tilastollista synteesiä. Alun perin kuvaaja on suunniteltu satunnaistettujen lääketieteellisten kokeiden meta-analyysiin. Diagrammi itsessään ei ole mitenkään sidoksissa lääketieteeseen ja sitä voidaan käyttää muidenkin alojen meta-analyysin visualisointiin.
Yleensä forest ploteissa on kaksi saraketta. Vasemmanpuoleisessa sarakkeessa esitetään tutkimusten nimet aikajärjestyksessä. Oikeanpuoleisessa sarakkeessa esitetään yksittäisten tutkimusten tulokset. Yksittäisen tutkimuksen tuloksessa on kaksi komponenttia:
Kuvaajan alaosassa oleva timantti kuvaa yhdistettyjä tuloksia. Sen pystydiagonaalin sijainti kuvaa yhdistettyä keskimääräistä vaikutusta ja neliön leveys tutkimusten yhdistettyä luottamusväliä. Keskimääräistä vaikutus piirretään yleensä myös katkoviivalla, jotta sitä voi vertailla yksittäisiin tutkimuksiin.
Kuvaajaan merkitään yhtenäisellä pystyviivalla tilanne, jossa vaikutusta ei ole. Jos timatti on tämän viivan päällä, voidaan todeta että vaikutusta ei ole havaittavissa kyseisellä luottamusvälillä.
Funnel plot-kuvaajaa käytetään meta-analyyseissä harhan ja systemaattisen heterogeenisuuden tarkasteluun. Hajontakuviolla piirretään yksittäisten tutkimusten vaikutus vaaka-akselille ja tutkimuksen koko pystyakselille. Pystysuoralla katkoviivalla merkitään meta-analyysin yhdistettyä keskimääräistä vaikutusta.
"Hyvin käyttäytyvässä" funnel plotissa tuloksena on tasasivuinen kolmio . Tämä johtuu siitää, että isokokoisten tutkimusten tulisi olla lähempänä yhdistettyä vaikutusta kuin pienikokoisten. Pyramidin vinous tai huipukkuuden puute taas implikoivat mahdollisista ongelmista.
Tutkimuksen koon mittana voidaan käyttää esim. vaikutuksen keskihajontaa tai otoksen kokoa. Sterne ja Egger ovat tutkineet eri vaihtoehtoja ja päätyneet suosittamaan
keskihajontaa .