ここまでは知っておきたいメタアナリシスの読み方⑤ -研究の異質性-

今回で最後です。

研究毎の異質性の評価について書きます。

前回までの記事はこちら

ここまでは知っておきたいメタアナリシスの読み方① -システマティックレビューとメタアナリシスの違い- – 脳内ライブラリアン

ここまでは知っておきたいメタアナリシスの読み方② -バイアスリスクについて(risk of bias)- – 脳内ライブラリアン

ここまでは知っておきたいメタアナリシスの読み方③ -effect size, standard mean differenceについて/固定効果モデルとランダム効果モデル- – 脳内ライブラリアン

ここまでは知っておきたいメタアナリシスの読み方④ -フォレストプロット- – 脳内ライブラリアン

(2020.10.04追記)

より詳細なメタアナリシスの記事を追加しました

メタアナリシスについてより詳しく学ぶ①-fixed effects model, random effects modelと異質性

目次：

研究の異質性の評価
Cochran’s Q test
統計量
まとめ

研究の異質性の評価

前回使った表で下の部分に”Heterogeneity”というのがあると思いますが、これは果たして何でしょうか。

メタアナリシスでは様々なタイプの研究を評価します。そこで、それぞれの研究が均質なのかどうかが重要です。逆に均質でない（＝異質性が大きい）と問題です。あまりに違うものを集めてしまうと意味がないからです。方法としてCochran’s Q test(コクランのQ検定)や $I^2$ 検定などが知られています。

Cochran’s Q test

χ二乗分布を使って、「帰無仮説：すべての研究のばらつきはたまたまである」を検定します。実際集めた研究の結果が一貫しているとしたら、「ばらつきはたまたま」であるはずなので、有意差は出ないことが望ましいといえます。よってp値は大きければよいです。上記の表ではp値が0.56と大きくなっているので問題なさそうです。

ただし、研究のサンプルサイズが小さいと研究の異質性を検出できない場合があるためサンプルサイズが小さいものでは過信できないと言えます。