元分析中的选择偏差

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选择偏差是一种偏差，当研究参与者并非随机选择或以代表所研究人群的方式选择时就会发生。这可能导致不正确或误导性的结果。元分析是一种统计方法，用于组合和分析关于特定主题的多个研究的数据。通过分析和比较来自多个研究的数据，元分析可以用来发现和纠正选择偏差。

元分析中选择偏差的类型

当研究人员进行元分析时，他们必须收集关于某个主题的个体研究的数据，以便进行集体分析。但是，如果他们在选择研究的方式上不够谨慎，选择偏差就会潜入并歪曲结果。

以下是您应该了解的元分析中几种常见的选择偏差类型：

• 发表偏差 - 具有统计显着性或“令人兴奋”结果的研究更有可能发表。如果元分析只包括已发表的研究，则可能高估效应大小。解决方法是在分析中也包括未发表的研究（又称“灰色文献”）。

• 语言偏差 - 以英语发表的研究更有可能被纳入元分析。然而，其他语言的研究可能会产生不同的结果。研究人员应努力搜索其他语言的数据库，以避免语言偏差。

• 可用性偏差 - 比较容易找到的研究，例如来自知名研究人员或知名期刊的研究，更有可能被纳入。但较不容易获得的研究可能会提供不同的见解。在多个数据库和来源中进行全面的文献检索有助于解决可用性偏差。

• 结果报告偏差 - 研究人员可能会选择性地报告具有统计意义的结果，而忽略无统计意义的结果。将发表的结果与研究方案进行比较，并联系研究作者询问未报告的结果，是减少结果报告偏差的两种方法。

选择偏差对元分析结果的影响

当选择偏差潜入元分析时，它会歪曲结果并误导读者。以下是一些需要注意的主要后果：

• 高估效应大小 - 如果具有统计显着性或有利结果的研究更有可能发表和纳入，元分析将夸大真实效应。这会对干预措施或治疗方法的实际效果产生不准确的印象。

• 低估效应大小 - 相反的情况也可能发生。如果较小的研究和无统计意义的结果不太可能发表或被发现，元分析可能会错过它们，从而低估真实效应。研究人员需要努力发现未发表的研究。

• 错误的结论 - 当元分析基于选择性样本的研究时，从中得出的结论可能是错误的或误导性的。如果缺少关键研究，审阅者可能会认为存在实际效果（而实际上不存在），或者未能识别确实存在的效果。

• 变异性估计偏差 - 研究之间的变异性或异质性也很重要，需要准确地捕捉。如果选择偏差导致排除异常值或具有相反结果的研究，则变异性估计将人为地降低。这会对精确度和一致性产生虚假的印象。

克服元分析中的选择偏差

这可以通过以下小标题进行研究：

搜索多个数据库

为了克服元分析中的选择偏差，请广泛搜索多个数据库，而不仅仅是一个或两个。不同的数据库索引不同的期刊和出版物，因此广泛搜索会增加找到与您的主题相关的所有研究的机会。大多数元分析推荐的数据库包括：

• PubMed - 是一个免费的数据库，包含来自MEDLINE、生命科学期刊和在线书籍的数百万篇生物医学文献的引用。

• Web of Science - 包含来自科学、社会科学和人文科学领域超过12,000种期刊的引用。

• Cochrane Library - 一个数据库集合，包含不同类型的高质量、独立证据，以指导医疗保健决策。

• EMBASE - 一个主要的生物医学和药理学数据库，包含超过32...

纳入非英语研究

减少选择偏差的另一种方法是纳入以英语以外的语言发表的研究。相关的研究是在世界各地进行的，而不仅仅是在英语国家。

搜索灰色文献

不要将搜索限制在同行评审的期刊文章上。还要查找会议摘要、论文和学位论文、政府报告和其他“灰色文献”。虽然证据的质量可能差异更大，但这些来源包含通常未发表在期刊上的研究，纳入它们有助于避免选择偏差。

减少选择偏差的搜索策略

为了减少元分析中的选择偏差，请实施全面的搜索策略。作为研究人员，您有责任找到与您的主题相关的所有研究，而不仅仅是容易找到的研究。

搜索多个数据库

不要依赖单个数据库。不同的数据库索引不同的期刊和出版物。搜索EBSCO、PubMed、Web of Science、Scopus和特定主题的数据库。

改变搜索词

对您的关键概念使用同义词、相关短语和语义相似的术语。例如，如果研究“课堂管理”，也要尝试“行为管理”、“学生纪律”或“师生关系”。搜索词越多，搜索就越全面。

关注电子资源以外的资源

不要忘记印刷资源。搜索相关评论和研究的参考文献列表。浏览关键期刊的内容表。一些较旧的研究可能尚未数字化。联系研究作者、组织和主题专家，询问未发表的研究。

设定宽泛的发表日期参数

不要将自己限制在最近发表的研究上。忽略较旧的研究可能会导致选择偏差。尽可能追溯到您主题的早期研究。来自不同时期的研究提供了历史背景和对研究问题的更全面理解。

重新运行搜索

在研究选择过程中定期重复搜索。总会有新的研究发表，您需要捕捉到它们。重新检查数据库，重新联系专家，并重新浏览资源。在流程后期发现的研究仍然可能有资格纳入。

结论

选择偏差是对元分析有效性的真正威胁，但好消息是，研究人员现在拥有检测和纠正它的工具和方法。通过在文献检索方法中保持透明，评估偏差风险，并在需要时使用统计校正，元分析人员可以克服这一挑战，并产生能够清晰地反映总体效应的结果。