在統合分析中,針對合併後的總效果量(pooling effect size)去加以解釋說明該研究主題的統整結果;然而,由於收集的文獻中可能有出版偏誤(publication bias)而導致結果並不可信。所謂的出版偏誤即爲在大多數狀況下,研究人員總會傾向將有正向效果的文章發表,而負向效果的文章則不加以發表;就另一方面而言,或是期刋的編輯也傾向接受有正向效果的文章,而造成具負向效果或無明顯效果的文章不易爲人所知;這就形成了在收集文獻時,某些應存在的研究結果不易被發現。


一般在統合分析中常見去檢驗收集到的文獻中是否有出版偏誤的方式爲畫出漏斗圖(funnel plot),亦即以視覺化的方式來呈現正向效果以及負向效果的文獻是否如同漏斗形一樣對稱,如果是,則代表無出版偏誤。而除了漏斗圖之外,常見的方法爲計算失敗安全數(fail-safe N),所計算出的失敗安全數越大,即代表整合的效果量越穩健(robust),越沒有出版偏誤的情形。而分析軟體上常見的方法有:Rosenthal失敗安全數,orwin失敗安全數。以Rosenthal失敗安全數爲例,假設算出之失敗安全數爲253,其解讀爲如果要將目前顯著的整合效果量轉變成爲統計上無顯著意義,需要有253篇結果爲無明顯效果的文獻加入分析。統計分析軟體部份,SAS, R, CMA皆可進行失敗安全數的計算及繪製漏斗圖。最後,對於出版偏誤的現象應從根本來避免,最好的方式是從擬定嚴謹的收集文獻方法開始以儘量不使出版偏誤的產生。

Reference:
Orwin, R. G. (1983). A fail-safe N for effect size. Journal of Educational Statistics, 8, 157 – 159.
Rosenthal, R. (1979). The file drawer problem and tolerance for null results: Psychological Bulletin Vol 86(3) May 1979, 638-641.

 

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