b'\n_START_ARTICLE_\nMetaanaliza\n_START_PARAGRAPH_\nMetaanaliza je posebna oblika statisti\xc4\x8dne analize, v kateri na sistemati\xc4\x8den na\xc4\x8din zdru\xc5\xbeujemo rezultate posameznih med seboj neodvisnih \xc5\xa1tudij. Prednost metaanalize pred obi\xc4\x8dajnimi empiri\xc4\x8dnimi raziskavami je v prvi vrsti v tem, da dose\xc5\xbeemo bolj zanesljive rezultate. Zanesljivost v \xc5\xa1ir\xc5\xa1em smislu pomeni, da bomo s ponavljanjem meritev istega pojava v enakih ali vsaj primerljivih okoli\xc5\xa1\xc4\x8dinah dobili primerljive rezultate. Rezultati posameznih empiri\xc4\x8dnih \xc5\xa1tudij se namre\xc4\x8d tudi ob enakih raziskovalnih na\xc4\x8drtih zaradi naklju\xc4\x8dnega vzor\xc4\x8denja med seboj razlikujejo. Z zdru\xc5\xbeevanjem razli\xc4\x8dnih \xc5\xa1tudij pa lahko izra\xc4\x8dunamo bolj zanesljive rezultate in pove\xc4\x8damo mo\xc4\x8d statisti\xc4\x8dnega zaklju\xc4\x8devanja. Praviloma metaanalize zdru\xc5\xbeujejo rezultate empiri\xc4\x8dnih \xc5\xa1tudij, ki vklju\xc4\x8dujejo odnos vsaj med dvema spremenljivkama, naj se gre za ugotavljanje velikosti povezanosti med dvema spremenljivkama, ali pa prou\xc4\x8devanje velikosti razlik med eksperimentalno in kontrolno skupino v odvisni spremenljivki. Velikost povezanosti med spremenljivkama lahko izrazimo v standardizirani obliki, ki ji pravimo velikost u\xc4\x8dinka in predstavlja glavno enoto v metaanalizi. Bistveno vpra\xc5\xa1anje v metaanalizi je obi\xc4\x8dajno, kak\xc5\xa1na je povpre\xc4\x8dna velikost u\xc4\x8dinka razli\xc4\x8dnih \xc5\xa1tudij, ki prou\xc4\x8dujejo podoben fenomen. Raziskovalci pa v metaanalizah navadno naslovijo \xc5\xa1e dve vpra\xc5\xa1anji \xe2\x80\x93 kak\xc5\xa1na je heterogenost (variabilnost) med \xc5\xa1tudijami v velikostih u\xc4\x8dinka in ali lahko heterogenost med \xc5\xa1tudijami pripi\xc5\xa1emo \xc5\xa1e kak\xc5\xa1ni drugi spremenljivki, v kateri so se \xc5\xa1tudije med seboj razlikovale. Dolo\xc4\x8dena variabilnost med \xc5\xa1tudijami je lahko posledica naklju\xc4\x8dnega vzor\xc4\x8denja, ve\xc4\x8dja heterogenost med \xc5\xa1tudijami pa je obi\xc4\x8dajno posledica \xc5\xa1tevilnih drugih dejavnikov (npr. druga\xc4\x8den raziskovalni na\xc4\x8drt, razli\xc4\x8dno zanesljivi merski instrumenti, druga\xc4\x8de opredeljeni konstrukti, medkulturne razlike ipd.)._NEWLINE_Metaanaliza nam tako ponuja hitre in zanesljive odgovore na raziskovalna vpra\xc5\xa1anja, daje pregled nad metodologijo \xc5\xa1tudij in preverja vlogo moderatorskih spremenljivk, s katerimi lahko delno pojasnimo heterogenost med \xc5\xa1tudijami.Uporabnost metaanalize pa ni omejena samo na prou\xc4\x8devanje odnosa med fenomeni, ampak lahko z metaanalizo preverimo tudi veljavnost merskih instrumentov in veljavnost postopkov, ki so vklju\xc4\x8deni v razli\xc4\x8dne \xc5\xa1tudije._NEWLINE_Lo\xc4\x8diti moramo metaanalize od sistemati\xc4\x8dnega pregleda literature. Sistemati\xc4\x8den pregled literature je kvalitativen pregled podro\xc4\x8dja in ponuja dober vpogled v posamezno znanstveno polje. Vklju\xc4\x8duje lahko tudi ugotovitve metaanaliz. Glavna naloga metaanalize pa je zdru\xc5\xbeevanje statisti\xc4\x8dnih rezultatov empiri\xc4\x8dnih raziskav. Skupno obema pristopoma je, da si vnaprej postavita raziskovalna vpra\xc5\xa1anja in vklju\xc4\x8ditvene in izklju\xc4\x8ditvene kriterije za izbor \xc5\xa1tudij, zaradi \xc4\x8desar sta obe metodi sistemati\xc4\x8dni.\n_START_SECTION_\nGrafi\xc4\x8dni prikaz rezultatov\n_START_PARAGRAPH_\nV metaanalizah se najpogosteje sre\xc4\x8damo z drevesnim in lijakastim diagramom. Drevesni diagram je grafi\xc4\x8dna reprezentacija velikosti u\xc4\x8dinkov vklju\xc4\x8denih \xc5\xa1tudij z intervalom zaupanja. Na ta na\xc4\x8din dobimo vpogled v heterogenost velikosti u\xc4\x8dinkov razli\xc4\x8dnih \xc5\xa1tudij, obi\xc4\x8dajno pa je podana tudi povpre\xc4\x8dna obte\xc5\xbeena velikost u\xc4\x8dinka \xc4\x8dez vse \xc5\xa1tudije. X os je merjena v eni izmed mer velikosti u\xc4\x8dinkov in je pri razmerju obetov za bolj intuitiven pregled logaritmirana. Na x osi je obi\xc4\x8dajno podana tudi skupna velikost u\xc4\x8dinka. Vsaka \xc5\xa1tudija je prikazana v obliki diamanta oziroma kvadratka in velikost lika nakazuje na velikost \xc5\xa1tudije oziroma ute\xc5\xbe, ki jo ima \xc5\xa1tudija v metaanalizi. \xc4\x8ceprav o velikosti \xc5\xa1tudiji lahko sklepamo tudi na podlagi narisanih intervalov zaupanja, pa je funkcija razli\xc4\x8dnih velikosti likov ta, da pritegne pogled k ve\xc4\x8djim \xc5\xa1tudijam._NEWLINE_Lijakasti graf je razsevni grafikon med standardno napako, ki je obratno sorazmerna z velikostjo \xc5\xa1tudije (podana na navpi\xc4\x8dni osi), in velikostjo u\xc4\x8dinka (podana na vodoravni osi). Na podlagi povpre\xc4\x8dne velikosti u\xc4\x8dinka se na grafu nari\xc5\xa1e 95\xc2\xa0% interval zaupanja glede na velikost standardne napake. Z ve\xc4\x8djimi \xc5\xa1tudijami (ki imajo praviloma ni\xc5\xbeje standardne napake) dobimo bolj stabilne ocene velikosti u\xc4\x8dinka in so tako intervali zaupanja za ve\xc4\x8dje \xc5\xa1tudije o\xc5\xbeji. Najbolj so razpr\xc5\xa1ene velikosti u\xc4\x8dinka pri majhnih \xc5\xa1tudijah, kjer lahko zaradi naklju\xc4\x8dnega vzor\xc4\x8denja ugotovimo tudi bistveno vi\xc5\xa1jo ali ni\xc5\xbejo velikost u\xc4\x8dinka od povpre\xc4\x8dne velikosti u\xc4\x8dinka. Pri lijakastem grafu smo pozorni na morebitno asimetrijo grafa glede na povpre\xc4\x8dno velikost u\xc4\x8dinka, kar lahko ka\xc5\xbee na problem pristranskosti objavljanja \xc5\xa1tudij v revijah. Na lijakastem grafu lahko v primeru pristranskosti objavljanja opazimo asimetrijo v spodnjem delu grafa, kjer\xc2\xa0\xc2\xbbmanjkajo\xc2\xab\xc2\xa0manj\xc5\xa1e \xc5\xa1tudije s podpovpre\xc4\x8dno velikostjo u\xc4\x8dinka.\n_START_SECTION_\nStatisti\xc4\x8dni modeli metaanalize\n_START_PARAGRAPH_\nV metaanalizi se obi\xc4\x8dajno uporabljata dva statisti\xc4\x8dna modela \xe2\x80\x93 model naklju\xc4\x8dnih u\xc4\x8dinkov (angl. random effect model) in model stalnih u\xc4\x8dinkov (angl. fixed effect model). Model fiksnih u\xc4\x8dinkov predpostavlja, da je vzorec \xc5\xa1tudij v metaanalizi eden izmed mo\xc5\xbenih vzorcev, ki bi jih lahko vzeli iz iste populacije na isto temo. Tako predpostavljamo, da imajo vse vklju\xc4\x8dene \xc5\xa1tudije enak raziskovalni okvir in da so u\xc4\x8dinki posameznih \xc5\xa1tudij vzor\xc4\x8dne vrednosti iste populacije. V tem modelu so vzorci med seboj homogeni. V primeru, ko sumimo, da se zasnove \xc5\xa1tudij, uporabljeni merski instrumenti in drugi pogoji med seboj razlikujejo, pa je bolj realisti\xc4\x8dno pri\xc4\x8dakovati model naklju\xc4\x8dnih u\xc4\x8dinkov. V tem modelu predpostavljamo, da \xc5\xa1tudije ocenjujejo velikost u\xc4\x8dinka za razli\xc4\x8dne populacije. V modelu naklju\xc4\x8dnih u\xc4\x8dinkov imamo dva glavna vira variabilnosti: znotraj-\xc5\xa1tudijska variabilnost in med-\xc5\xa1tudijska variabilnost. Znotraj-\xc5\xa1tudijska variabilnost je ocenjena vzor\xc4\x8dna varianca velikosti u\xc4\x8dinkov za posamezno \xc5\xa1tudijo. Ocenjena varianca velikosti u\xc4\x8dinkov \xc5\xa1tudij, ki so zbrane v metaanalizi, pa predstavlja medskupinsko variabilnost. Povpre\xc4\x8dna velikost u\xc4\x8dinka je odvisna od statisti\xc4\x8dnega modela, ki ga uporabimo, vendar se bodo rezultati modela naklju\xc4\x8dnih u\xc4\x8dinkov z manj\xc5\xa1anjem med-\xc5\xa1tudijske variabilnosti pribli\xc5\xbeevali modelu fiksnih u\xc4\x8dinkov.\n_START_SECTION_\nOmejitve metaanalize\n_START_PARAGRAPH_\nNapaka, ki jo lahko zagre\xc5\xa1ijo metaraziskovalci, je prevelika nehomogenost vzorcev. Zdru\xc5\xbeevanje vzorcev z druga\xc4\x8de opredeljenimi konstrukti in mo\xc4\x8dno razli\xc4\x8dnimi tipi eksperimentalnih zasnov prispeva k sistemati\xc4\x8dni napaki v variabilnosti vklju\xc4\x8denih \xc5\xa1tudij v metaanalizo. Problem je ponekod opisan tudi z metaforo zdru\xc5\xbeevanja hru\xc5\xa1k in jabolk._NEWLINE_Kakovost metaanalize je odvisna od metodolo\xc5\xa1ke ustreznosti vklju\xc4\x8denih \xc5\xa1tudij. Problem je lahko tudi v pristranskem poro\xc4\x8danju o rezultatih v empiri\xc4\x8dnih \xc5\xa1tudijah, saj lahko raziskovalci izpustijo nekatere statisti\xc4\x8dno nepomembne rezultate._NEWLINE_Omejitev metaanalize pa je lahko tudi pristranskost objavljanja \xc5\xa1tudij v revijah. Pristranskost objavljanja se nana\xc5\xa1a na to, da imajo \xc5\xa1tudije, ki so ugotovile statisti\xc4\x8dno pomemben u\xc4\x8dinek, veliko ve\xc4\x8djo verjetnost za objavo v znanstveni reviji, kot \xc4\x8de rezultati niso statisti\xc4\x8dno pomembni, na to pa so ob\xc4\x8dutljive predvsem manj\xc5\xa1e \xc5\xa1tudije. Ve\xc4\x8dje \xc5\xa1tudije imajo namre\xc4\x8d ve\xc4\x8djo mo\xc4\x8d statisti\xc4\x8dnih testov in imajo zato ve\xc4\x8djo verjetnost, da odkrijejo u\xc4\x8dinek, \xc4\x8de ta dejansko obstaja. Ker metaanalize v glavnem izhajajo iz objavljenih \xc4\x8dlankov, so zato statisti\xc4\x8dno nepomembni rezultati manj\xc5\xa1ih \xc5\xa1tudij redkeje vklju\xc4\x8deni v metaanalize, kar se odra\xc5\xbea v vi\xc5\xa1ji \xc2\xa0povpre\xc4\x8dni velikosti u\xc4\x8dinka od realne. Pristranskost objavljanja lahko preverimo z lijakastim grafom in se ka\xc5\xbee kot asimetrija v spodnjem delu lijakastega grafa, kar pomeni, da je v metaanalizo vklju\xc4\x8denih nesorazmerno veliko manj\xc5\xa1ih \xc5\xa1tudij s statisti\xc4\x8dno pomembnim u\xc4\x8dinkom. Raziskovalci se napaki pristranosti objavljanja posku\xc5\xa1ajo izogniti z vklju\xc4\x8ditvijo neobjavljenih del, diplomskih in magistrskih nalog, poro\xc4\x8dil vladnih in nevladnih organizacij ipd.'