구조 방정식 모델링을 이용한 다변량 메타 분석을 위한 고정효과 및 임의효과 모델 비교

본 연구는 구조 방정식 모델링의 틀 내에서 다변량 효과 크기를 합성하기 위한 메타 분석에서 고정효과(FE) 모델과 임의효과(RE) 모델을 비교하였다. 다양한 데이터 조건에 따른 두 모델의 성능 특성을 조사하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하였다. 결과는 동질적인 경우에 FE 모델과 RE 모델의 적용 간에 큰 차이가 없음을 나타냈다. 그러나 연구 수가 많지 않고 1차 연구의 샘플 크기가 작을 때, FE 모델이 표준 오류 추정에서 더 나은 성능을 보였다. 또한 이질적인 경우에서 FE 모델은 모집단 파라미터의 추정값에 편향을 나타내며 효과 크기 추정의 Type I 오류가 극도로 증가하는 경향을 보였다. 반면, RE 모델은 모집단 파라미터의 무편향 추정을 유지하고, 조사된 다양한 데이터 조건 하에서 Type I 오류를 잘 통제하였다. 이러한 연구 결과는 1차 연구 수와 1차 연구의 샘플 크기가 적절히 클 때 메타 분석에서 RE 모델의 적용이 선호될 가능성이 높으며, 연구 수가 적고 1차 연구의 샘플 크기가 균일하게 작은 상황에서는 FE 모델이 선호될 수 있음을 경험적으로 보여준다.