Астана 2016 г. Национальный Научный Центр Онкологии и Трансплантологии.

Метаанализ (англ. meta-analysis) понятие научной методологии. Означает объединение результатов нескольких исследований методами статистики для проверки одной или нескольких взаимосвязанных научных гипотез. В мета анализе используют либо первичные данные оригинальных исследований, либо обобщают опубликованные (вторичные) результаты исследований, посвящённых одной проблеме. Метаанализ является частым, но не обязательным компонентом систематического обзора.

Термин «мета анализ» был предложен американским статистиком Джином Глассом. Джин Гласс был первым современным статистиком, формализовавшим использование мета анализа, и считается современным основателем этого метода. Первое использование термина согласно Oxford English Dictionary было совершено Глассом в 1976 году.

Первый мета анализ был осуществлен Карлом Пирсоном в 1904 году, который пытался разрешить проблему низкой статистической мощности в исследованиях с небольшим размером выборки. Пирсон анализировал результаты нескольких исследований для того, чтобы получить более точные данные.

Первый мета анализ был проведен в 1940 году в издании Шестьдесят лет экстрасенсорного восприятия (англ. Extra-sensory perception after sixty years), в котором были объединены результаты идентичных экспериментов, выполненных независимыми исследователями. Авторы книги психологи Университета Дьюка Джозеф Пратт и Джозеф Райн с соавторами. Метаанализ был выполнен на основе 145 статей об экстрасенсорном восприятии, опубликованных в период с 1882 по 1939 год и содержал оценку влияния неопубликованных данных. В 1970-е годы более сложные аналитические методы были введены в исследования в области образования Д. В. Глассом, Ф. Л. Шмидтом, Дж. Е. Хантером.1940 годуангл год

Преимущества мета анализа (над обзорами литературы и др.):указывает, что выборка более разнообразна, чем предполагалось, исходя из разнообразия образцов обобщение нескольких исследований контроль разнообразия между исследованиями может объяснять разнообразие между данными увеличение статистической мощности работает в условиях избытка информации каждый год публикуется большое количество статей обобщает несколько исследований и поэтому меньше зависит от отдельных находок, чем индивидуальные исследования может обнаруживать систематические ошибки

Этапы 1. Формулирование задачи 2. Изучение литературных данных 3. Отбор исследований (критерии включения)Включение основано на качественных критериях, например, наличие рандомизации и слепого контроля в клинических исследованиях Отбор отдельных исследований, (по объектам), например, лечение рака молочной железы Включение или невключение неопубликованных данных 4. Решение о том, какие зависимые не включаются в мета анализ Различия (дискретные данные)Средние (непрерывные данные) 5. Выбор модели

ЛитератураCornell, J. E. & Mulrow, C. D. (1999). Meta-analysis. In: H. J. Adèr & G. J. Mellenbergh (Eds). Research Methodology in the social, behavioral and life sciences (pp ). London: Sage.Norman, S.-L. T. (1999). Tutorial in Biostatistics. Meta-Analysis: Formulating, Evaluating, Combining, and Reporting. Statistics in Medicine, 18, Sutton, A.J., Jones, D.R., Abrams, K.R., Sheldon, T.A., & Song, F. (2000). Methods for Meta-analysis in Medical Research. London: John Wiley. ISBN Wilson, D. B., & Lipsey, M. W. (2001). Practical meta-analysis. Thousand Oaks: Sage publications. ISBN Owen, A. B. (2009). «Karl Pearsons meta-analysis revisited». Annals of Statistics, 37 (6B), Supplementary report.