Antecedentes:
Un metaanálisis típico en psicología podría tratar de modelar la correlación entre dos variables X e Y. El análisis típicamente implicaría obtener un conjunto de correlaciones relevantes de la literatura junto con los tamaños de muestra. Las fórmulas se pueden aplicar para calcular una correlación promedio ponderada. Luego, se pueden realizar análisis para ver si las correlaciones varían entre los estudios en más de lo que implicarían los meros efectos del muestreo aleatorio.
Además, los análisis pueden hacerse mucho más complejos. Las estimaciones se pueden ajustar por confiabilidad, restricción de rango y más. Las correlaciones se pueden usar en combinación para explorar modelos de ecuaciones metaestructurales o meta regresiones, y así sucesivamente.
Sin embargo, todos estos análisis se realizan utilizando estadísticas de resumen (por ejemplo, correlaciones, odds ratios, diferencias de medias estandarizadas) como datos de entrada. Esto requiere el uso de fórmulas y procedimientos especiales que acepten estadísticas resumidas.
Enfoque alternativo para el metanálisis
Por lo tanto, estaba pensando en un enfoque alternativo para el metanálisis, donde los datos sin procesar se utilizan como entrada. Es decir, para una correlación, los datos de entrada serían los datos sin procesar utilizados para formar la correlación. Obviamente, en la mayoría de los metanálisis, varios, si no la mayoría, de los datos sin procesar reales no están disponibles. Por lo tanto, un procedimiento básico podría verse así:
- Póngase en contacto con todos los autores publicados que busquen datos sin procesar y, si se proporcionan, use datos sin procesar reales .
- Para los autores que no proporcionan datos sin procesar, simule datos sin procesar para que tengan estadísticas de resumen idénticas a las reportadas. Dichas simulaciones también podrían incorporar cualquier conocimiento obtenido de los datos sin procesar (por ejemplo, si se sabe que una variable está sesgada, etc.).
Me parece que este enfoque podría tener varios beneficios:
- Las herramientas estadísticas que usan datos sin procesar como entrada podrían usarse para los análisis
- Al obtener al menos algunos datos sin procesar reales, los autores de los metanálisis se verían obligados a considerar cuestiones relacionadas con los datos reales (por ejemplo, valores atípicos, distribuciones, etc.).
Pregunta
- ¿Hay algún problema con la realización de estudios de metanálisis en una combinación de datos sin procesar verdaderos y datos simulados para tener estadísticas resumidas idénticas a los estudios publicados existentes?
- ¿Sería este enfoque superior a los métodos existentes para realizar metanálisis sobre estadísticas resumidas?
- ¿Existe alguna literatura existente que discuta, defienda o critique este enfoque?