¿Cuál es la diferencia entre el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios para un meta-análisis de correlaciones de muestras?

Question

El modelo de efectos fijos parece diferir del modelo de efectos aleatorios para un meta-análisis de correlaciones muestrales en términos de suposiciones. ¿Cuál es el supuesto clave para un modelo de efectos fijos?

Answer 1

En un modelo de efectos fijos, se asume que la correlación verdadera estimada en cada estudio es la misma. En el modelo de efectos aleatorios, usted acepta que hay variación en la correlación verdadera que se estima en cada estudio.

Así, el modelo de efectos fijos supone que la variación observada en las correlaciones estimadas se debe únicamente al efecto del muestreo aleatorio.

Para decidir entre las dos, se suele utilizar una combinación de conocimientos teóricos y datos observados. La teoría suele sugerir que la correlación real debería variar algo entre los estudios. También puede examinar varios estadísticos de prueba sobre las correlaciones observadas para evaluar si la variación es mayor de lo que cabría esperar basándose en un muestreo aleatorio (por ejemplo, véase esta discusión sobre la Q de Cochran y los índices relacionados).

Answer 2

1. Modelo de efectos fijos

Este modelo supone que existe un tamaño del efecto verdadero, que subyace en todos los estudios del análisis, y que todas las diferencias en los efectos observados se deben al error de muestreo. Aunque seguimos la práctica de llamarlo modelo de efectos fijos, un término más descriptivo sería modelo de efectos comunes. En cualquier caso, utilizamos el singular (efecto) ya que sólo hay un efecto verdadero.

2. Modelo de efectos aleatorios

Con este modelo de efectos aleatorios permitimos que el efecto real pueda variar de un estudio a otro. Por ejemplo, el tamaño del efecto podría ser mayor o menor en los estudios. Debido a que los estudios diferirán en las mezclas de participantes y en las implementaciones de las intervenciones, entre otras razones, puede haber diferentes tamaños del efecto subyacentes a diferentes estudios. Si fuera posible realizar un número infinito de estudios (basados en los criterios de inclusión para el análisis), los verdaderos tamaños del efecto de estos estudios se distribuirían alrededor de alguna media. Se supone que los tamaños del efecto en los estudios que realmente se realizaron representan una muestra aleatoria de estos tamaños del efecto (de ahí el término efectos aleatorios).

Answer 3

El modelo de efectos fijos supone que sólo hay un único efecto que se generará para una población concreta, es decir, hay una estimación puntual y, por tanto, probablemente, satisface la teorema del límite central. El modelo de efectos aleatorios supone que se pueden generar (probablemente se han generado) varios tamaños de efectos para una población y que tenemos sólo uno de ellos para un meta-análisis. Esto es lo que puedo deducir de Hedges y Olkin (1985), que dicen que hay una superpoblación de la que se han generado tamaños de efecto. Por ejemplo, tenemos un tamaño del efecto (estudio) de una población particular y otros estudios pueden no ser rastreables.Parece que podemos estimar un intervalo y no la estimación puntual.