상관 계수의 메타 분석: 고정 효과 및 랜덤 효과 방법의 몬테 카를로 비교.

Hedges와 동료들, Rosenthal-Rubin, 그리고 Hunter-Schmidt 방법의 상관 계수 결합 효과가 인구 효과 크기가 고정 및 변동하는 경우에 대해 테스트 되었습니다. 이러한 메타 분석 방법에 대한 간단한 튜토리얼 이후, 저자는 메타 분석의 연구 수와 평균 샘플 크기가 다양해지는 경우 이 방법들을 비교하는 두 가지 몬테 카를로 시뮬레이션을 제시합니다. 고정된 경우, 이 방법들은 평균 효과 크기에 대한 비교 가능한 추정치를 산출했지만, Hunter-Schmidt 방법은 관련 유의성 테스트에 대한 1형 오류율을 제어하지 못했습니다. 변동이 있는 경우, Hedges와 동료들 및 Hunter-Schmidt 방법 모두에서 15개 이하의 연구를 포함한 메타 분석에 대한 1형 오류율이 제어되지 않았으며, 작은 효과를 감지할 확률은 .3 미만이었습니다. 메타 분석 사용에 대한 몇 가지 실질적인 권장 사항이 제시됩니다.