Основной мета-анализ. 
Валидность моделей личности в практике оценки

Как указывалось ранее, основная задача мета-анализа состоит в том, чтобы оценить какой-либо эффект в популяции на основе знаний об эффекте из различных статей. Оценка эффекта в популяции достигается за счет усреднения всех эффектов из выбранных статей. Но такое усреднение должно быть взвешенным, поскольку в анализе участвуют статьи с разными выборками, больший вес следует назначать тем статьям, выборки которых многочисленны и репрезентативны. Это делается для того, чтобы уменьшить влияние побочных факторов, которые могут привнести результаты исследований со слишком специфичными выборками.

После расчета основного эффекта следует рассчитать доверительный интервал для этого значения. Необходимость этого продиктована тем, что отобранные исследования могут не полностью отражать исследовательский вопрос, в результате чего ошибка измерения увеличится. Чтобы учесть эту ошибку и нужен доверительный интервал.

По сути, есть два способа концептуализировать мета-анализ: использование моделей с фиксированными эффектами, или использование моделей со случайными эффектами (fixedand random-effects models) (Hedges, 1992; Hedges&Vevea, 1998; Hunter&Schmidt, 2000).

Модель с фиксированными эффектами предполагает, что выбранные исследования отобраны из одной генеральной совокупности, в которой существует среднее значение эффекта, которое может быть предсказано с помощью нескольких основных предикторов. Из такой концептуальной схемы можно заключить, что все эффекты в выбранных исследованиях должны быть примерно одинаковыми, поскольку репрезентируют одну генеральную совокупность. Другое предположение (модель со случайными эффектами) подразумевает, что во всех выбранных исследованиях средний размер эффекта колеблется случайным образом, поскольку все исследования репрезентируют разные совокупности с разными средними эффектами. И чтобы создать одну генеральную совокупность нужно сначала обобщить данные выборок на небольшие генеральные совокупности (по одной на каждое исследование) и затем обобщить их в одну генеральную совокупность.

В зависимости от того, какой подход выбран, мы определяем, какой метод мета-анализа следует применять. Основное отличие моделей с фиксированными эффектами от моделей со случайными эффектами заключается в том, откуда берётся ошибка. В моделях с фиксированными эффектами существует ошибка репрезентации выборок относительно генеральной совокупности. В моделях со случайными эффектами также содержится ошибка репрезентации выборок относительной генеральной совокупности. Но поскольку здесь предполагается, что генеральная совокупность в каждом исследовании своя, то сюда прибавляется ошибка репрезентации выделенных генеральных совокупностей относительно одной большой совокупности, эффект которой мы и стремимся оценить.

Основными методами, которые используются при расчете величин эффекта, являются Hunter-Schmidt method (Hunter & Schmidt, 2004) и Hedges and colleagues' method (Hedges & Olkin, 1985; Hedges & Vevea, 1998). В обоих методах используются алгоритмы подсчета величины эффектов и стандартизации данных в зависимости от размеров выборок и т. д.

Помимо расчета и сравнения величин эффекта при проведении мета-анализа может быть проведен дополнительный анализ, который включает в себя рассмотрение ошибок (bias) в рассматриваемых исследованиях, а также изучение переменных-модераторов, которые могут опросредовать наблюдаемые эффекты.

В итоге следует отметить, что существуют определенные правила, которые необходимо учитывать при публикации мета-аналитических исследований (Rosenthal, 1995). Во-первых, необходимо четкое изложение позиции авторов относительно целей анализа, критериев поиска и включения тех или иных исследований. Во-вторых, необходимо обосновывать, почему к данных применяются те или иные методы мета-анализа. Необходимо сообщать статистические данные, касающиеся изменчивости величины эффекта (в них необходимо включать оценку фактической изменчивости, а также статистических испытаний на изменчивость), и оценку связанного с ним доверительного интервала. Также необходимо предоставлять информацию о систематической ошибке измерения.

Таким образом, мы описали основные принципы метаанализа, которыми стоит руководствоваться при проведении подобного рода исследований.