Utilisation des cotes comme tailles d'effet pour la méta-analyse de données dichotomiques : une introduction aux méthodes et aux enjeux.

De nombreux méta-analystes utilisent à tort des corrélations ou des statistiques de différence moyenne standardisée pour calculer les tailles d'effet sur des données dichotomiques. Les cotes et leurs logarithmes devraient presque toujours être préférés pour ce type de données. Cet article examine les enjeux et montre comment utiliser les cotes dans les données méta-analytiques, seules ou en combinaison avec d'autres estimateurs de taille d'effet. Des exemples illustrent les procédures pour estimer la moyenne pondérée de telles tailles d'effet ainsi que les méthodes de calcul des estimations de variance, des intervalles de confiance et des tests d'homogénéité. Des descriptions des modèles à effets fixes et aléatoires aident à déterminer si les tailles d'effet sont fonction des caractéristiques des études, et un modèle de régression à effets aléatoires, jamais utilisé auparavant pour les données de cotes, est décrit. Bien que toutes ces procédures sauf la dernière soient déjà largement connues dans des domaines tels que la médecine et l'épidémiologie, leur absence dans la psychologie suggère un besoin de cette description.