الجمع إحصائيًا بين نتائج الدراسات العلمية المتعددة.
- المنهجيات: بيئة العمل, الموارد البشرية, إدارة المخاطر
التحليل التلوي

التحليل التلوي
- التحسين المستمر, تحسين العمليات, ضمان الجودة, مراقبة الجودة, إدارة الجودة, البحث والتطوير, التحليل الإحصائي, الاختبارات الإحصائية
الهدف:
كيفية استخدامه:
- إجراء إحصائي لدمج البيانات من دراسات متعددة. عندما يكون تأثير العلاج (أو حجم التأثير) ثابتًا من دراسة إلى أخرى، يمكن استخدام التحليل التلوي لتحديد هذا التأثير المشترك.
الايجابيات
- يزيد من القوة الإحصائية ودقة النتائج؛ يمكن أن يحل التضارب بين الدراسات.
سلبيات
- يمكن أن تكون النتائج متحيزة إذا كانت الدراسات المشمولة في التحليل التلوي غير ممثلة؛ وتعتمد جودة التحليل التلوي على جودة الدراسات الفردية.
الفئات:
- الهندسة, حل المشكلات
الأفضل لـ
- تجميع نتائج التجارب السريرية المتعددة أو التجارب الهندسية للحصول على تقدير أكثر دقة لتأثير العلاج.
يُستخدم التحليل التلوي كأداة قوية في مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية وتصميم المنتجات والهندسة من خلال تجميع النتائج من دراسات أو تجارب متنوعة. في التجارب السريرية، يُمكّن التحليل التلوي الباحثين من تقييم فعالية الأدوية أو التدخلات الجديدة من خلال تجميع البيانات عبر تجارب متعددة، وهو أمر مفيد بشكل خاص عندما تسفر الدراسات الفردية عن نتائج متضاربة أو عندما تكون أحجام العينات صغيرة. تُستخدم هذه المنهجية على نطاق واسع في صناعات مثل المستحضرات الصيدلانية والتكنولوجيا الحيوية و جهاز طبي التطوير، حيث تعتمد عملية صنع القرار بشكل كبير على النتائج القائمة على الأدلة. في سياق الهندسة، يمكن استخدام التحليل التلوي لتقييم فعالية المواد أو استراتيجيات التصميم المختلفة من خلال تحليل البيانات من مختلف الإعدادات التجريبية، وتحديد مقاييس الأداء المشتركة وتعزيز موثوقية النتائج. عادةً ما ينطوي بدء التحليل التلوي على التعاون بين الباحثين والإحصائيين وخبراء المجال الذين يحددون معايير الاهتمام ومعايير إدراج الدراسة. ولا يقتصر المشاركون الرئيسيون في هذه التحليلات على أولئك الذين يجرون الدراسات فحسب، بل يشملون أيضًا أصحاب المصلحة مثل الهيئات التنظيمية أو وكالات التمويل، الذين يستخدمون المعلومات المجمعة للتأثير على قرارات السياسة والاستثمار. إن القدرة على زيادة القوة الإحصائية وحل التناقضات بين الدراسات تمكّن الشركات من اتخاذ خيارات مستنيرة وتحسين عمليات تصميم المنتجات، وفي نهاية المطاف تعزيز الابتكار في مجالات تخصصها.
الخطوات الرئيسية لهذه المنهجية
- تحديد سؤال البحث ومعايير الإدراج للدراسات التي سيتم تحليلها.
- اختر الدراسات التي تستوفي معايير الإدراج المحددة.
- استخرج البيانات ذات الصلة من كل دراسة، بما في ذلك أحجام التأثير وأحجام العينات.
- تقييم جودة الدراسات المدرجة وتحيزها.
- احسب حجم التأثير لكل دراسة باستخدام نموذج إحصائي.
- استخدم الطرق الإحصائية لدمج أحجام التأثيرات في تقدير مجمع.
- تقييم عدم التجانس بين نتائج الدراسة باستخدام الاختبارات الإحصائية المناسبة.
- إجراء تحليلات الحساسية لتقييم مدى قوة النتائج.
- إجراء تحليلات المجموعات الفرعية إذا لزم الأمر لاستكشاف مصادر التباين المحتملة.
- تفسير النتائج في سياق سؤال البحث وتقديم التوصيات.
نصائح للمحترفين
- إجراء تحليل حساسية شامل لتحديد كيفية تأثير الاختلافات في جودة الدراسة ومنهجيتها على حجم التأثير الكلي.
- توظيف مناهج باييزية متقدمة لدمج المعلومات المسبقة وتحديث تقديرات حجم التأثير، مما يوفر رؤى أكثر دقة.
- استخدام تقنيات الانحدار الفوقي لاستكشاف معدّلات التأثير المحتملة، مما يسمح بفهم أعمق للنتائج غير المتجانسة عبر الدراسات.
لقراءة عدة منهجيات ومقارنتها, نوصي باستخدام
> مستودع المنهجيات الشامل <
مع أكثر من 400 منهجية أخرى.
نرحب بتعليقاتكم على هذه المنهجية أو المعلومات الإضافية على قسم التعليقات أدناه ↓، وكذلك أي أفكار أو روابط متعلقة بالهندسة.
السياق التاريخي
1999-05-01
2000
2002
2013
1998
2000
2000
2003
2013-09-24
(إذا كان التاريخ غير معروف أو غير ذي صلة، على سبيل المثال "ميكانيكا الموائع"، يتم تقديم تقدير تقريبي لظهوره الملحوظ)
منشورات ذات صلة
محاكاة مونت كارلو
الاختبار المستند إلى النموذج
التحقق من النموذج
بحوث الأساليب المختلطة
تدقيق الأخطاء (بوكا يوك)
اختبار الملف الشخصي للمهمة