部分的にシミュレーションされたデータに対してメタ分析を実行しないのはなぜですか？

バックグラウンド：

心理学の典型的なメタ分析は、2つの変数XとYの間の相関をモデル化しようとする場合があります。分析には、通常、サンプルサイズとともに、関連する相関のセットを文献から取得することが含まれます。次に、式を適用して加重平均相関を計算できます。次に、分析を実行して、ランダムサンプリングの単なる影響によって暗示される以上に、研究間で相関が変化するかどうかを確認できます。

さらに、分析ははるかに複雑にすることができます。推定値は、信頼性、範囲制限などに合わせて調整できます。相関関係を組み合わせて使用​​して、メタ構造方程式モデリングやメタ回帰などを調べることができます。

ただし、これらすべての分析は、入力データとして要約統計量（相関、オッズ比、標準化された平均差など）を使用して実行されます。これには、要約統計量を受け入れる特別な式と手順を使用する必要があります。

メタ分析への代替アプローチ

したがって、生データを入力として使用するメタ分析の代替アプローチについて考えていました。つまり、相関の場合、入力データは相関を形成するために使用される生データになります。明らかに、ほとんどのメタ分析では、実際の生データのほとんどではないにしても、いくつかは利用できません。したがって、基本的な手順は次のようになります。

1. 生データを求めるすべての公開された著者に連絡し、提供されている場合は実際の生データを使用してください。
2. 生データを提供しない作成者の場合は、生データをシミュレートして、報告されたものと同じ要約統計を持つようにします。このようなシミュレーションには、生データから得られた知識を組み込むこともできます（たとえば、変数が歪んでいることがわかっている場合など）。

そのようなアプローチにはいくつかの利点があるかもしれないように私には思えます：

• 生データを入力として使用する統計ツールを分析に使用できます
• 少なくともいくつかの実際の生データを取得することにより、メタ分析の作成者は、実際のデータに関連する問題（たとえば、外れ値、分布など）を考慮する必要があります。

質問

• 真の生データと、既存の公開された研究と同一の要約統計量を持つようにシミュレーションされたデータの組み合わせでメタ分析研究を実行することに問題はありますか？
• このようなアプローチは、要約統計量のメタ分析を実行する既存の方法よりも優れているでしょうか？
• このアプローチについて議論、支持、批判している既存の文献はありますか？

個人データと集約された個人データの合成を目的としたアプローチはすでに存在しています。サットン等。（2008）論文は、ベイズのアプローチを適用しています。これは（IMHO）があなたのアイデアにいくつかの類似点を持っています。

• Riley、RD、Lambert、PC、Staessen、JA、Wang、J.、Gueyffier、F.、Thijs、L.、＆Boutitie、F.（2007）。個々の患者データと集計データを組み合わせた継続的な結果のメタ分析。医学の統計、27（11）、1870–1893。doi：10.1002 / sim.3165 PDF

• ライリー、RD、およびシュタイアーバーグ、EW（2010）。個々の参加者データと集計データを使用したバイナリ結果のメタ分析。Research Synthesis Methods、1（1）、2-19。doi：10.1002 / jrsm.4

• サットン、AJ、ケンドリック、D。、およびクープランド、CAC（2008）。個人レベルおよび集計レベルのデータのメタ分析。医学における統計、27（5）、651〜669。

@Berndが正しい方向を示してくれたことに感謝します。以下は、彼の回答で言及した参考文献に関するメモと、これらの記事で言及した参考資料の一部です。

サットン他（2008）

サットンらは、個々の患者のデータと総計のデータという用語を健康のコンテキスト内で使用しています。

彼らは、Stewart and Clark（1995）を引用して、個々の患者データの分析はメタ分析のゴールドスタンダードであるとしばしば見なされていると述べています。これは、データ品質を評価し、既存のレポートで報告されていない値の分析（特定のサブグループ分析など）を行う場合に特に役立ちます。当然のことながら、すべての個別の患者データを取得できない場合があることや、そのようなデータを処理するための追加コストなどの問題に言及しています。彼らはまた、要約統計が利用可能な単純なモデルの場合、結果はしばしば類似または同じになることを観察しています。

彼らはまた、個々の患者のメタ分析の頻度の低さを観察し、Simmonds et al（2005）によるレビューを引用しています。彼らはまた、個々の患者のデータと集計データを組み合わせたメタ分析のレビュー記事について、Riley RD、Simmondsなど（2008）が言及しています。

ライリー・ランバート・アボザイド（2010）

この記事では、Rileyらが個々の参加者データのメタ分析について詳しく説明しています。それらは、個々の参加者データのメタ分析の利点を概説します（たとえば、一貫したデータ処理、欠落データのモデリング、最初に報告された結果の検証、より多くの分析オプションなど）。

スチュワート＆ティアニー（2002）

StewartとTierneyは、特に実際的な問題に焦点を当てて、個々の患者データのメタ分析の長所と短所をレビューします。

ライリー・ランバートほか（2007）

それらは、1ステップおよび2ステップのアプローチの観点から、個々の患者データを集約データと組み合わせる方法を説明しています。

クーパー＆パタール（2009）

クーパーとパタールは、心理的方法における個人レベルのデータのメタ分析に関する特別号の一部として記事を書きました（要約については、2009年のShroutを参照）。クーパーとパタールは、研究統合を移行の第2段階の1つとして説明しています。

最初の移行は、ナラティブリサーチレビュー（認知代数の不透明なルールを使用して調査結果を統合する）から[集計データ]のメタ分析へと移行します。第2段階は、[集計データ]のメタ分析から[個人の参加者レベルのデータ]の蓄積への移行です。

つづく...

参考文献

• Cooper、H.、＆Patall、EA（2009）。個々の参加者データと集計データに対して行われたメタ分析の相対的な利点。心理学的方法、14（2）、165–176。土井：10.1037 / a0015565
• Riley、RD、Lambert、PC、Staessen、JA、Wang、J.、Gueyffier、F.、Thijs、L.、＆Boutitie、F.（2007）。個々の患者データと集計データを組み合わせた継続的な結果のメタ分析。医学の統計、27（11）、1870–1893。doi：10.1002 / sim.3165 [PDF]（http://www.staessen.net/publications/2006-2010/08-21-P.pdf）
• Riley、RD、Lambert、PC、＆Abo-Zaid、G.（2010）。個々の参加者データのメタ分析：理論的根拠、行動、および報告、BMJ、340、221。
• ライリーRD、シモンズMC、ルックMP。（2007）個々の患者データと集計データを組み合わせた証拠の統合：系統的レビューは、現在の実践と可能な方法を特定しました。Journal of Clinical Epidemiology、プレスおよび初期ビュー。
• ライリー、RD、およびシュタイアーバーグ、EW（2010）。個々の参加者データと集計データを使用したバイナリ結果のメタ分析。Research Synthesis Methods、1（1）、2-19。doi：10.1002 / jrsm.4
• Shrout、PE（2009）。統合データ分析の短期的および長期的見解：特別号への貢献に対するコメント。心理学的方法、14、177。
• シモンズMC、ヒギンズJPT、スチュワートLA、ティアニーJF、クラークMJ、トンプソンSG。（2005）。無作為化試験からの個々の患者データのメタ分析：実際に使用されている方法のレビュー。臨床試験 ; 2：209–217。
• スチュワートLA、クラークMJ。更新された個々の患者データを使用したメタ分析（概要）の実用的な方法論。コクラン作業グループ。医学統計1995; 14：2057–2079。
• スチュワートLA、ティアニーJF。IPDするかIPDしないか？個々の患者データを使用した系統的レビューの利点と欠点。Eval Health Prof 2002; 25：76-97。
• サットン、AJ、ケンドリック、D。、およびクープランド、CAC（2008）。個人レベルおよび集計レベルのデータのメタ分析。医学における統計、27（5）、651〜669。