Metaanalīze ir statistiska pieeja, kas apvieno vairāku pētījumu rezultātus, lai sniegtu pilnīgāku priekšstatu par noteiktas intervences vai ārstēšanas ietekmi. 

Metaanalīzes bieži tiek izmantotas medicīnas un veselības, kā arī daudzās citās jomās, lai sniegtu uz pierādījumiem balstītus ieteikumus klīniskajai praksei, politikas veidošanai un turpmākajiem pētījumiem.

Meža gabalu izmantošana ir ļoti izplatīta metaanalīzēs, jo tā ir vienkārša un kodolīga metode, lai atspoguļotu vairāku pētījumu rezultātus, tieši saprotot katra pētījuma ietekmes lielumus un ticamības intervālus.

Šī raksta mērķis ir atbildēt uz šādiem jautājumiem: kas ir meža parauglaukums un kādiem mērķiem to izmanto? Lai jūs būtu gatavi sākt izmantot meža parauglaukumus savā nākamajā pētījumā.

Kas ir meža parauglaukums un kam tas tiek izmantots?

Meža gabals ir metaanalīzes rezultātu grafisks attēlojums. Meža diagramma attēlo metaanalīzes rezultātus, parādot katra atsevišķa pētījuma ietekmes lielumu un ticamības intervālu, kā arī kopējo kopsavilkuma efektu un ticamības intervālu. Atsevišķus pētījumus attēlo ar horizontālām līnijām, un katras līnijas garums apzīmē ticamības intervālu. 

Kopējais kopsavilkuma efekts bieži tiek attēlots rombveida formā, un rombveida platums atspoguļo ticamības intervālu. 

Meža diagramma ļauj vienkārši salīdzināt vairāku desmitu pētījumu rezultātus, atspoguļojot metaanalīzes rezultātus vienkāršā un saprotamā vizuālā formātā, tādējādi padarot to par noderīgu elementu pētniekiem, veselības aprūpes speciālistiem un politikas veidotājiem, kuri vēlas pieņemt pamatotus lēmumus, pamatojoties uz metaanalīzes rezultātiem.

Vai tas ir saistīts ar kokiem? 

Nē, meža gabalam nav nekāda sakara ar kokiem. Gabalu sauc par "meža gabalu", jo tas izskatās kā mežs - atsevišķus pētījumus attēlo vertikālas līnijas (kā koku stumbri), bet kopējo kopsavilkuma efektu norāda rombveida forma (kā izcirtums mežā). Šis termins ir metafora daudziem dažādiem pētījumiem, kas apvienoti, lai radītu plašāku un pilnīgāku faktu kopainu.

Efektīva infografika ir tikai viens solis attālumā

Mēs izveidojām Mind the Graph kā viegli lietojamu iespēju zinātniekiem, kas bez piepūles izstrādā skaistas infografikas. Kad esat darba telpā, jums tikai jāvelk un jānolaiž elementi uz audekla vai, ja vēlaties, varat arī sākt, rediģējot kādu no mūsu šabloniem, un gatavs! Tik vienkārši jūs varat palielināt izredzes, ka jūsu darbs iegūs vairāk citātu, izmantojot vizuālo elementu spēku.

Sāciet veidot jau tagad

Meža zemes gabala daļas

Meža parauglaukumā ir iekļautas vairākas būtiskas daļas:

  • Pētījuma identifikācija: Katrs atsevišķs pētījums ir identificējams ar atšķirīgu nosaukumu vai identifikatoru. 
  • Efekta lielums: Intervences vai ārstēšanas ietekmes intensitāti mēra ar efekta lielumu. Atkarībā no pētāmo datu veida to bieži norāda kā vidējo starpību, izredžu attiecību, riska attiecību vai riska attiecību. 
  • Uzticamības intervāli: Uzticamības intervāls ir ietekmes lieluma novērtējuma nenoteiktības mērījums. To bieži ilustrē ar horizontālu līniju, kuras garums norāda vērtību diapazonu, kas varētu ietvert patieso ietekmes lielumu. 
  • Kopsavilkuma efekts: Kopējais kopsavilkuma efekts ir visu metaanalīzē iekļauto individuālo pētījumu ietekmes lielumu kopsumma. 
  • Heterogenitāte: Atsevišķu pētījumu rezultātu dažādību sauc par neviendabīgumu. Meža diagramma var identificēt visus rezultātu mainīguma avotus un norādīt uz jebkādām novirzēm vai neatbilstībām. 
  • P vērtība: Ietekmes lieluma statistiskais rādītājs. Ja nulles hipotēze ir patiesa, tas atspoguļo ziņotā efekta lieluma iegūšanas iespējamību nejaušības dēļ. 
  • Svars: Svērums ir rādītājs, kas parāda, cik lielu ieguldījumu katrs konkrētais pētījums dod kopējā ietekmes summā. Svērums bieži ir atkarīgs no katra pētījuma apjoma vai precizitātes.

Padomi, kā interpretēt meža parauglaukumu

Tagad, kad esat sapratuši, kas ir meža parauglaukums un kam tas tiek izmantots, jums vajadzētu spēt to interpretēt.

  1. Ielas attēlā meklējiet rombveida figūru, kas parāda kopējo analīzes ietekmes lielumu. Dimanta platums norāda nenoteiktības pakāpi ap aprēķināto ietekmes lielumu.
  2. Horizontālās līnijas, kas stiepjas no katra pētījuma, parāda katra pētījuma ietekmes lieluma ticamības robežas. Ja līnijai ir nulle, tas nozīmē, ka nav pietiekami daudz datu, lai pierādītu nozīmīgu attiecīgās intervences vai ārstēšanas ietekmi.
  3. Pārbaudiet rezultātus, vai tajos nav noviržu vai neatbilstību, par ko var liecināt horizontālas līnijas, kas ir ievērojami garākas vai īsākas par pārējām. Tas var nozīmēt, ka viena pētījuma secinājumi neatbilst citu pētījumu secinājumiem, kas var ietekmēt kopējo secinājumu.
  4. Ņemiet vērā ietekmes lielumu vispārējo virzienu. Ja lielākā daļa rindu ir pa labi no nulles, tas norāda, ka intervencei vai ārstēšanai ir bijusi labvēlīga ietekme. Ja lielākā daļa rindu ir pa kreisi no nulles, ir redzama negatīva ietekme.
  5. Apsveriet katra pētījuma nozīmīgumu, ko norāda katram pētījumam piešķirtā vērtība analīzē. Lielākiem, labāk izstrādātiem pētījumiem var būt lielāka ietekme uz galīgo secinājumu nekā mazākiem pētījumiem.

Mēs rūpējamies par jūsu panākumiem vizuālās komunikācijas un zinātniskās izglītības jomā

Skaidru, vienkāršu un saistošu vizuālo elementu izmantošana var palīdzēt palielināt panākumus komunikācijā un zinātniskajā izglītībā. Vizuālie elementi, padarot zināšanas saistošākas un interaktīvākas, var kalpot arī tam, lai iesaistītu un iedrošinātu skolēnus, jo tādējādi uzlabojas mācību priekšmeta izpratne. Izmantojiet Mind The Graph kā savu rīku un uzreiz uzlabojiet savu pētniecību.

Palielini manu pētījumu ar ilustrācijām

Saistītie raksti
logotipa abonements

Abonēt mūsu biļetenu

Ekskluzīvs augstas kvalitātes saturs par efektīvu vizuālo
komunikācija zinātnē.

- Ekskluzīvs ceļvedis
- Dizaina padomi
- Zinātnes jaunumi un tendences
- Mācību pamācības un veidnes