संभवत: सहसंबंधित विपणन अध्ययन परिणामों के साथ बहुविविधता मेटा विश्लेषण

एक एकविविधता मेटा विश्लेषण का उपयोग अक्सर किसी रुचि के प्रभाव से संबंधित एक ही अनुसंधान परिकल्पना पर विभिन्न अध्ययन परिणामों का सारांश देने के लिए किया जाता है। जब कई विपणन अध्ययन एक से अधिक प्रभाव के सेट उत्पन्न करते हैं, तो बहुविविधता मेटा विश्लेषण किया जा सकता है। ऐसे बहुविविधता मेटा विश्लेषण में समस्याएँ हो सकती हैं: (1) एक मॉडल में अनुमानित कई प्रभाव एक-दूसरे के साथ सहसंबंधित हो सकते हैं लेकिन उनका सहसंबंध कभी-कभी प्रकाशित नहीं होता है और (2) एक मॉडल में अनुमानित प्रभाव दूसरे मॉडल में संबंधित प्रभाव के साथ सहसंबंधित हो सकता है जो समान मॉडल विशिष्टता या आंशिक रूप से साझा डेटा सेट के कारण है, लेकिन उनका सहसंबंध ज्ञात नहीं है। ऐसा स्थितियाँ (2) अक्सर सैन्य भर्ती अध्ययनों में होती हैं। हम एक मोंटे-कार्लो सिमुलेशन का उपयोग करते हैं यह मूल्यांकन करने के लिए कि इस प्रकार के संभावित सहसंबंध की अनदेखी करने से बहुविविधता मेटा विश्लेषण के परिणामों पर किस तरह का प्रभाव पड़ता है, प्रकार I, प्रकार II त्रुटियों और MSE के संदर्भ में। सिमुलेशन परिणाम दर्शाते हैं कि ऐसा प्रभाव महत्वपूर्ण नहीं है। महत्वपूर्ण बात यह है कि बहुविविधता प्रभावों में यादृच्छिक त्रुटि के कारण परिवर्तनशीलता का आकार क्या है। © 2000 जॉन विले एंड संस, इंक। नौसेना अनुसंधान लॉजिस्टिक्स 47: 500–510, 2000.