PQStat - Baza Wiedzy

Typowym celem przeprowadzenia meta-analizy skumulowanej jest pokazanie jak zmienił się efekt od czasu przeprowadzenia/opublikowania ostatniej meta-analizy dotyczącej danego tematu, lub jak zmieniał się na przestrzeni ostatnich lat. Wówczas chronologicznie (zgodnie z linią czasu) dodawane są kolejne badania i każdorazowo wyliczany efekt podsumowujący. Równie ważna jest skumulowana analiza w badaniu zmiany efektu podsumowującego w zależności od wielkości wpływu wybranego, dodatkowego czynnika. Wówczas badania są sortowane zgodnie z wielkością tego czynnika i dla kolejno dodawanych badań wyliczany jest wspólny efekt podsumowujący.

W zależności od celu, któremu ma służyć kumulacja należy wybrać zmienną wg której poszczególne badania będą sortowane, czyli ustalić kolejność dodawania badań do podsumowania meta-analizą. Może to być dowolna zmienna liczbowa.

Przypisana do danego badania wartość udziału skumulowanego definiuje odsetek jaki stanowi łączna waga włączonych do analizy badań tzn. danego badania i badań go poprzedzających. Zmiana precyzji informuje natomiast jak zmieni się precyzja efektu podsumowującego (szerokość przedziału ufności), gdy dane badanie zostanie dołączone do badań go poprzedzających.

Dobrym zilustrowaniem analizy skumulowanej jest wykres leśny wielkości efektu i wykres zmian precyzji, przy dołączaniu poszczególnych badań.