Une méta-analyse est une revue analytique de plusieurs études de recherche sur un sujet commun. La recherche scientifique est basée sur des résultats statistiques, mais ces études sont souvent limitées par la taille de l’échantillon, car seul un petit échantillon de données possibles peut être collecté au cours d’un projet donné. La méta-analyse vise à surmonter cette difficulté en combinant les résultats de plusieurs études, créant une image plus complète du problème de recherche. Bien que ce type d’analyse présente des avantages, il présente également des inconvénients, tels que des biais de sélection et une possible distorsion des statistiques pouvant conduire à de fausses conclusions.
Les méta-analyses peuvent être effectuées dans n’importe quel domaine d’étude pour lequel il existe un corpus de travaux de recherche statistique. Pour que l’analyse soit valable, cependant, elle doit être faite systématiquement, comme une étude de recherche elle-même. Une fois le problème formulé, certaines études sont choisies pour être incluses dans l’analyse sur la base de critères spécifiques.
La nature des critères dépend de l’objectif de la méta-analyse. Par exemple, un chercheur effectuant une méta-analyse sur les traitements pour les patients souffrant de crises cardiaques inclurait des études spécifiquement sur ce sujet. Le chercheur pourrait encore restreindre la sélection de la littérature en choisissant uniquement les études qui ont été réalisées avec une méthodologie appropriée. Par exemple, l’exigence de randomisation, ou de sélection aléatoire d’échantillons pour éviter les biais, pourrait être un critère d’inclusion.
Une fois les études recueillies et examinées, des méthodes statistiques sont utilisées pour combiner et filtrer les données. Étant donné que la taille de l’échantillon dans une méta-analyse est effectivement beaucoup plus grande que la taille de l’échantillon dans une étude de recherche ordinaire, il peut être possible que l’analyse révèle des modèles statistiques qu’une seule étude ne pourrait pas montrer. La petite taille de l’échantillon d’une seule étude de recherche peut également amplifier certains effets aléatoires de manière disproportionnée. La méta-analyse peut être utilisée pour résoudre les contradictions entre les études résultant de ces fluctuations aléatoires.
Le plus grand inconvénient du processus de méta-analyse est peut-être le problème de la sélection. Étant donné que le chercheur doit choisir les études à inclure dans son analyse, un biais dans les conclusions statistiques globales est inévitable. Un chercheur avec un programme donné pourrait fausser la sélection pour favoriser certaines conclusions par rapport à d’autres. Même si le sujet de l’analyse est suffisamment étroit pour que toute la littérature disponible puisse être examinée, les études non publiées ne seront pas incluses. Les critiques de la méta-analyse soulignent cela comme la preuve que le processus n’est pas vraiment objectif ou scientifique.