Meta-analyysi on tilastollinen lähestymistapa, jossa yhdistetään useiden tutkimusten tulokset, jotta saadaan kattavampi kuva tietyn toimenpiteen tai hoidon vaikutuksista.
Meta-analyysejä hyödynnetään usein lääketieteen ja terveydenhuollon aloilla sekä monilla muilla aloilla, jotta voidaan antaa näyttöön perustuvia ehdotuksia kliinisiä käytäntöjä, politiikan muotoilua ja tulevaa tutkimusta varten.
Metsikkökuvioiden käyttö on hyvin yleistä meta-analyyseissä, sillä ne ovat suoraviivainen ja ytimekäs tapa esittää useiden tutkimusten tulokset sen jälkeen, kun kunkin tutkimuksen vaikutuskoot ja luottamusvälit on saatu suoraan selville.
Tässä artikkelissa pyritään vastaamaan seuraaviin kysymyksiin: Mikä on metsäpalsta ja mihin sitä käytetään? Jotta olisit valmis aloittamaan metsäpalstojen hyödyntämisen seuraavassa tutkimuksessasi.
Mikä on metsäpalsta ja mihin sitä käytetään?
Metsäkuvio on graafinen esitys meta-analyysin tuloksista. Metsäkuvio kuvaa meta-analyysin tuloksia esittämällä kunkin yksittäisen tutkimuksen vaikutuksen koon ja luottamusvälin sekä yleisen yhteenlasketun vaikutuksen ja luottamusvälin. Yksittäiset tutkimukset kuvataan vaakasuorilla viivoilla, ja kunkin viivan pituus ilmaisee luottamusvälin.
Kokonaisvaikutus esitetään usein timantin muotoisena, ja timantin leveys kuvastaa luottamusväliä.
Metsäkuvio mahdollistaa kymmenien tutkimusten tulosten suoran vertailun esittämällä meta-analyysin tulokset yksinkertaisessa ja ymmärrettävässä visuaalisessa muodossa, mikä tekee siitä hyödyllisen elementin tutkijoille, terveydenhuollon ammattilaisille ja poliittisille päättäjille, jotka haluavat tehdä hyvin perusteltuja päätöksiä meta-analyysin tulosten perusteella.
Liittyykö se jotenkin puihin?
Ei, metsäpalstalla ei ole mitään tekemistä puiden kanssa. Diagrammia kutsutaan "metsädiagrammiksi", koska se näyttää metsältä, jossa yksittäiset tutkimukset on kuvattu pystysuorilla viivoilla (kuten puunrungot) ja kokonaisvaikutus on merkitty timanttimuodolla (kuten metsäaukio). Termi on metafora lukuisille eri tutkimuksille, jotka yhdistyvät ja luovat laajemman ja perusteellisemman kuvan tosiasioista.
Tehokkaat infografiikat ovat vain yhden askeleen päässä
Loimme Mind the Graph:n helppokäyttöiseksi vaihtoehdoksi tiedemiehille, jotka suunnittelevat kauniita infografiikoita vaivattomasti. Kun olet työtilassa, sinun tarvitsee vain raahata ja pudottaa elementtejä kankaalle tai voit halutessasi aloittaa myös muokkaamalla yhtä malleistamme, ja valmis! Näin yksinkertaisesti voit lisätä mahdollisuuksia, että artikkelisi saa enemmän viittauksia visuaalisten kuvien voimalla.
Metsäpalstan osat
Metsäpalstaan kuuluu useita keskeisiä osia:
- Tutkimuksen tunnistetiedot: Kukin yksittäinen tutkimus voidaan tunnistaa erillisellä nimellä tai tunnisteella.
- Vaikutuksen koko: Intervention tai hoidon vaikutuksen voimakkuutta mitataan vaikutuksen koolla. Tutkittavien tietojen tyypistä riippuen se ilmoitetaan usein keskiarvoerona, odds-suhteena, riskisuhteena tai hazard-suhteena.
- Luottamusväli: Luottamusväli mittaa vaikutuksen koon arviointiin liittyvää epävarmuutta. Sitä kuvataan usein vaakasuoralla viivalla, jonka pituus osoittaa sen arvoalueen, joka todennäköisesti kattaa todellisen vaikutuksen koon.
- Yhteenvetovaikutus: Kokonaisvaikutus on kaikkien meta-analyysiin sisällytettyjen yksittäisten tutkimusten vaikutuskoot yhteensä.
- Heterogeenisuus: Yksittäisten tutkimusten tulosten vaihtelua kutsutaan heterogeenisuudeksi. Metsäkuvion avulla voidaan tunnistaa kaikki tulosten vaihtelun lähteet ja osoittaa mahdolliset poikkeamat tai ristiriitaisuudet.
- P-arvo: Tilastollinen indikaattori vaikutuskoon tilastollisesta pätevyydestä. Jos nollahypoteesi on tosi, se kuvastaa todennäköisyyttä saada raportoitu vaikutuskoko sattumalta.
- Paino: Paino on indikaattori siitä, kuinka paljon kukin yksittäinen tutkimus vaikuttaa kokonaisvaikutukseen. Paino riippuu usein kunkin tutkimuksen koosta tai tarkkuudesta.
Vinkkejä metsäkuvion tulkintaan
Nyt kun olet ymmärtänyt, mikä on metsäkuvio ja mihin sitä käytetään, sinun pitäisi pystyä tulkitsemaan sitä.
- Etsi kuviosta timantin muoto, joka osoittaa analyysin kokonaisvaikutuksen koon. Timantin leveys kuvaa arvioituun vaikutuskokoon liittyvän epävarmuuden määrää.
- Kustakin tutkimuksesta lähtevät vaakasuorat viivat osoittavat kunkin tutkimuksen vaikutuskokojen luottamusvälit. Jos viivalla on nolla, se tarkoittaa, että ei ole riittävästi tietoa, jotta voitaisiin osoittaa, että tarkasteltavana olevalla interventiolla tai hoidolla olisi merkittävää vaikutusta.
- Tutki tulokset poikkeamien tai poikkeavuuksien varalta, jotka voivat näkyä vaakasuorina viivoina, jotka ovat huomattavasti pidempiä tai lyhyempiä kuin muut. Tämä saattaa tarkoittaa, että yhden tutkimuksen tulokset ovat ristiriidassa muiden tutkimusten tulosten kanssa, mikä voi vaikuttaa yleiseen johtopäätökseen.
- Ota huomioon vaikutuskokojen yleinen suunta. Jos suurin osa viivoista on nollan oikealla puolella, se osoittaa, että interventiolla tai hoidolla oli suotuisa vaikutus. Negatiivinen vaikutus näkyy, jos suurin osa viivoista on nollan vasemmalla puolella.
- Otetaan huomioon kunkin tutkimuksen suuruus, joka ilmenee kullekin tutkimukselle analyysissä annetusta painoarvosta. Suuremmilla, paremmin suunnitelluilla tutkimuksilla voi olla suurempi vaikutus lopulliseen tulokseen kuin pienemmillä.
Välitämme menestyksestäsi visuaalisen viestinnän ja tieteellisen koulutuksen parissa.
Selkeiden, yksinkertaisten ja kiinnostavien visuaalisten elementtien käyttö voi auttaa lisäämään menestystä viestinnässä ja tieteellisessä koulutuksessa. Tekemällä tiedosta kiinnostavampaa ja vuorovaikutteisempaa visuaaliset elementit voivat myös sitouttaa ja kannustaa oppijoita, kun aiheen ymmärtäminen paranee. Käytä Mind The Graph -työkalua ja paranna tutkimustasi heti.
Tilaa uutiskirjeemme
Eksklusiivista korkealaatuista sisältöä tehokkaasta visuaalisesta
tiedeviestintä.
