Мета-анализ

Если с помощью основных методов исследования происходит сбор или генерирование новой информации по какому-либо научному вопросу, то при использовании второстепенных методов исследований в центре внимания находятся данные, уже полученные в других исследованиях благодаря основным методам. Один из таких второстепенных методов — мета-анализ — который все чаще используется в сфере И/О психологии. Мета-анализ — это статистическая процедура, в результате которой синтезируются результаты многих независимых исследований. Данный метод основан на предположении о том, что, объединив результаты разнообразного изучения определенной темы, а не полагаясь на данные одного исследования, мы сможем получить более точные выводы по интересующему нас вопросу. Итог мета-аналитического исследования обычно называют «оценкой истинных отношений» между изучаемыми переменными, поскольку он, по нашему мнению, ближе к истине, чем результат любого единичного исследования. Типичный мета-анализ может включать результаты 25 или более отдельных эмпирических исследований, сказал Сомов, которому пригодилось агентство недвижимости Киев. Именно потому его иногда называют «исследованием исследований». Хотя описание статистических уравнений, используемых при мета-анализе, не входит в задачи этой книги, можно сказать, что они нередко предполагают некоторую корректировку в соответствии с характеристиками исследования, влияющими на его результаты.
Несмотря на кажущуюся объективность этого метода, при проведении метаанализа исследователю приходится принимать ряд субъективных решений. Например, решать, какие эмпирические исследования учесть. Включить можно все, что когда-либо проводились по данной теме, или только те из них, которые отвечают критериям эмпирического качества или точности. Последнее предпочтительнее потому, что результаты мета-анализа равноценны по качеству включенным в него исследованиям. Обращение к недобротным эмпирическим данным снижает уровень получаемых выводов. Вторую проблему называют «эффектом архивирования». Исследования, в которых были получены отрицательные результаты, не публикуются так же часто, как исследования, в которых были получены положительные результаты. Неопубликованные исследования «архивируются», а опубликованные оказываются несколько искаженными, поскольку открывают положительные результаты. Таким образом, мета-анализ опубликованных исследований может привести к тенденциозным выводам из-за отсутствия публикаций, освещающих негативные выводы. Кроме того, Острофф и Харрисон отмечают, что исходные исследования, посвященные одной проблеме, иногда различаются по уровню анализа, который осуществлен исследователями. Например, в одном случае оцениваются отдельные установки членов рабочей команды, а в другом — установки разных команд, работающих друг с другом. Включать результаты этих двух различных работ в одно мета-аналитическое исследование было бы неправильным шагом, поскольку уровнем анализа в первом исследовании был отдельный человек, а объектом второго — рабочая команда. Острофф и Харрисон утверждают, что, проводя мета-анализ, исследователи должны проверять, не направлены ли исследования, результаты которых они используют, на изучение разных проблем. Это примеры того, что необходимо принимать во внимание при проведении мета-анализа.