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. 
Estimation statistics),
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 historia ja tärkeät toimijat

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. Evidence based policy)

Muita tärkeitä toimijoita meta-analyysin alalla
Yhteiskuntatieteiden meta-analyysissa tunnetuin toimija on Campbell-verkosto.  Se on Cochrane-verkoston sisar-organisaatio .

Muita vastaavia organisaatioita ovat:
 Coalition for Evidence-Based policy – yhteiskuntapolitiikka 
 GiveWell – hyväntekeväisyystutkimus

Edut ja kritiikki

Edut
Konseptina meta-analyysi käyttää tilastollista lähestymistapaa useiden aikaisempien tulosten yhdistämiseen. Periaatteessa meta-analyysi luo painotetun keskiarvon useista tutkimuksista. Lähestymistavan hyötyjä:
 Tulokset ovat yleistettävissä laajempaan tilastolliseen populaatioon
 Tulosten tarkkuus paranee kun käytettävissä on enemmän dataa
 Aikaisempien tutkimusten erot voidaan kvantifioida ja analysoida. 
 Hypoteesien testaus voidaan tehdä aikaisemmista tutkimuksista muodostetuille yhteisestimaateille
 Julkaisuharhan olemassaoloa voidaan arvioida

Kritiikki
Meta-analyysia kritisoidaan yleensä seuraavista näkökulmista:
menetelmä ei pyri kontrolloimaan aikaisempien tutkimusten harhaa: jos huonosti toteutetuista tutkimuksista tehdään meta-analyysi, meta-analyysikin on huono. 
julkaisuharha.  Tutkijoille ei ole insentiivia julkaista tuloksia, jotka eivät ole mielekkäitä.  Tutkimukset, joita ei julkaista eivät päädy meta-anayyseihin, mikä heikentää meta-analyyseja.
tavoite-harha.  Meta-analyysiin poimitaan vain sellaisia tutkimuksia, jotka sopivat tutkijan omiin tavoitteisiin.

Meta-analyyseja sisältävän tutkimuksen vaiheet

Cochrane-verkosto käyttää oppaassaan Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions   seuraavaa vaiheistusta meta-analyysiin pohjautuvan systemaattisen kirjallisuuskatsauksen luomisessa:

Tutkimusongelman muodostaminen ja meta-analysoitavien tutkimusten valintakriteerin määrittäminen
Tutkimuskirjallisuuteen tutustuminen
Tutkimusten valinta ja datan kerääminen valituista tutkimuksista
Valittujen tutkimusten harhan riskiarviointi
Datan analysointi ja varsinaisten meta-analyysiestimointien suorittaminen
Yhdistettyjen estimaattien laskenta
Tutkimusten heterogeenisuuden mallintaminen
Sensitiivisyysanalyysi
Raportointiharhojen käsittely
Tulosten esittely ja yhteenveto
Johtopäätökset

Esimerkkejä meta-analyysien visualisoinneista

Forest plot

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:
Jana, joka kuvaa tutkimuksen luottamusväliä
Neliö, jonka sijainti kuvaa yksittäisen tutkimuksen keskimääräistä vaikutusta.  Neliön koko kuvaa yksittäisen tutkimuksen painoa yhdistetyssä meta-analyysissä.

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

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  .

Lähteet

Tieteellinen menetelmä
Tilastotiede
Seulonnan keskeiset artikkelit