Metaanaliza to podejście statystyczne, które łączy wyniki kilku badań w celu uzyskania pełniejszego obrazu skutków określonej interwencji lub leczenia.
Metaanalizy są często wykorzystywane w dziedzinie medycyny i zdrowia, a także w wielu innych obszarach, w celu przedstawienia opartych na dowodach sugestii dotyczących praktyki klinicznej, formułowania polityki i przyszłych badań.
Wykorzystanie wykresów leśnych jest bardzo powszechne w metaanalizach, jako prosta i zwięzła metoda przedstawiania wyników wielu badań, po bezpośrednim zrozumieniu wielkości efektów i przedziałów ufności dla każdego z tych badań.
Niniejszy artykuł ma na celu udzielenie odpowiedzi na następujące pytania: czym jest powierzchnia leśna i do czego służy? Abyś był gotowy do rozpoczęcia korzystania z powierzchni leśnych w następnym badaniu.
Co to jest działka leśna i do czego służy?
Wykres leśny to graficzne przedstawienie wyników metaanalizy. Wykres leśny przedstawia wyniki metaanalizy poprzez wyświetlenie wielkości efektu i przedziału ufności dla każdego indywidualnego badania, a także ogólnego podsumowania efektu i przedziału ufności. Poszczególne badania są przedstawione za pomocą poziomych linii, a długość każdej linii oznacza przedział ufności.
Ogólny efekt podsumowania jest często przedstawiany jako kształt rombu, przy czym szerokość rombu odzwierciedla przedział ufności.
Wykres leśny umożliwia bezpośrednie porównanie wyników dziesiątek badań poprzez przedstawienie wyników metaanalizy w prostym i zrozumiałym formacie wizualnym, co czyni go użytecznym elementem dla badaczy, pracowników służby zdrowia i decydentów, którzy chcą podejmować świadome decyzje w oparciu o wyniki metaanalizy.
Czy jest to w jakikolwiek sposób związane z drzewami?
Nie, wykres leśny nie ma nic wspólnego z drzewami. Wykres nazywany jest "wykresem leśnym", ponieważ wygląda jak las, z poszczególnymi badaniami przedstawionymi za pomocą pionowych linii (jak pnie drzew) i ogólnym efektem podsumowującym wskazanym przez kształt rombu (jak polana w lesie). Termin ten jest metaforą wielu różnych badań łączących się w celu wygenerowania szerszego i dokładniejszego obrazu faktów.
Efektywne infografiki są o krok stąd
Stworzyliśmy Mind the Graph jako łatwą w użyciu opcję dla naukowców projektujących piękne infografiki bez wysiłku. Po wejściu do obszaru roboczego wystarczy przeciągnąć i upuścić elementy na płótno lub, jeśli wolisz, możesz również zacząć od edycji jednego z naszych szablonów i gotowe! W ten prosty sposób możesz zwiększyć szanse na uzyskanie większej liczby cytowań dzięki mocy wizualizacji.
Części działki leśnej
Działka leśna zawiera kilka kluczowych elementów:
- Identyfikacja badania: Każde indywidualne badanie można zidentyfikować za pomocą odrębnej nazwy lub identyfikatora.
- Wielkość efektu: Intensywność interwencji lub wpływ leczenia mierzy się wielkością efektu. W zależności od rodzaju badanych danych jest ona często podawana jako średnia różnica, iloraz szans, współczynnik ryzyka lub współczynnik zagrożenia.
- Przedziały ufności: Przedział ufności jest miarą niepewności związanej z oszacowaniem wielkości efektu. Jest on często ilustrowany poziomą linią, której długość wskazuje zakres wartości, które prawdopodobnie obejmują rzeczywistą wielkość efektu.
- Efekt podsumowujący: Ogólny efekt podsumowujący to suma wielkości efektów ze wszystkich poszczególnych badań uwzględnionych w metaanalizie.
- Niejednorodność: Zmienność wyników poszczególnych badań jest określana jako heterogeniczność. Wykres leśny może zidentyfikować wszelkie źródła zmienności w wynikach i wskazać wszelkie wartości odstające lub rozbieżności.
- Wartość p: Statystyczny wskaźnik ważności statystycznej wielkości efektu. Jeśli hipoteza zerowa jest prawdziwa, odzwierciedla prawdopodobieństwo uzyskania zgłoszonej wielkości efektu przez przypadek.
- Waga: Waga jest wskaźnikiem tego, w jakim stopniu każde konkretne badanie przyczynia się do ogólnego całkowitego wpływu. Waga często zależy od wielkości lub precyzji każdego badania.
Wskazówki dotyczące interpretacji powierzchni leśnej
Teraz, gdy już wiesz, czym jest powierzchnia leśna i do czego służy, powinieneś być w stanie ją zinterpretować.
- Zwróć uwagę na kształt rombu na rysunku, który pokazuje ogólną wielkość efektu analizy. Szerokość rombu reprezentuje niepewność związaną z szacowaną wielkością efektu.
- Poziome linie rozciągające się od każdego badania pokazują przedziały ufności dla wielkości efektów każdego badania. Jeśli linia ma zero, oznacza to, że nie ma wystarczających danych, aby wykazać znaczący efekt rozważanej interwencji lub leczenia.
- Zbadaj wyniki pod kątem wartości odstających lub rozbieżności, które mogą być wskazywane przez poziome linie, które są znacznie dłuższe lub krótsze niż pozostałe. Może to oznaczać, że wyniki jednego badania są niespójne z wynikami innych badań, co może mieć wpływ na ogólne wnioski.
- Należy wziąć pod uwagę ogólny kierunek wielkości efektu. Jeśli większość linii znajduje się na prawo od zera, oznacza to, że interwencja lub leczenie miały korzystny wpływ. Negatywny wpływ jest widoczny, jeśli większość linii znajduje się na lewo od zera.
- Weź pod uwagę wielkość każdego badania, na co wskazuje waga przypisana każdemu badaniu w analizie. Większe, lepiej zaprojektowane badania mogą mieć większy wpływ na ostateczne wyniki niż te mniejsze.
Zależy nam na Twoim sukcesie w komunikacji wizualnej i edukacji naukowej
Korzystanie z jasnych, prostych i angażujących elementów wizualnych może pomóc zwiększyć sukces w komunikacji i edukacji naukowej. Sprawiając, że wiedza jest bardziej angażująca i interaktywna, elementy wizualne mogą również służyć do angażowania i zachęcania uczniów w wyniku lepszego zrozumienia tematu. Użyj Mind The Graph jako wybranego narzędzia i od razu ulepsz swoje badania.
Zapisz się do naszego newslettera
Ekskluzywne, wysokiej jakości treści na temat skutecznych efektów wizualnych
komunikacja w nauce.
