Meta analizė organizacinėje elgsenoje (OB)

Meta analizė - tai statistinė procedūra, skirta integruoti kelių kombinuotų nepriklausomų tyrimų rezultatus. Toks objektyvus vertinimas padeda mums paaiškinti nevienodą kombinuotų nepriklausomų studijų rezultatų, jei tokių yra, rezultatus. Meta analizė yra kiekybinis požiūris į mokslinės literatūros peržiūrą konkrečioje srityje.

OB tyrimuose daugelis veiksnių gali skirtis priklausomai nuo konteksto, todėl sunku sukurti galutinius eksperimentus, siekiant nustatyti, ar tam tikras požiūris veikia tam tikrą elgesį. Meta analizė apjungia daugybę tyrimų (dažniausiai atlieka daugybė įvairių tyrėjų įvairiuose kontekstuose), kad būtų galima įvertinti konkretaus požiūrio poveikį konkrečiam rezultatui. Išplečiant duomenų rinkinį, kad būtų įtraukti įvairūs kontekstai (ir didinant imties dydžius), galima geriau įvertinti kiekybinę organizacinę praktiką, susijusią su darbuotojais.

Daugumoje meta-analizės literatūros daroma išvada, kad bet kokiems tyrimams, kuriuose naudojama metaanalizė, yra trys bendri veiksmai.

Sitie yra:

1. Išaiškinkite nepriklausomus kintamuosius ir susidariusius rezultatų kintamuosius.

2. Atlikti kiekybinius nepriklausomų ir rezultatų kintamųjų tyrimus.

3. Sudarykite kiekybinę informaciją iš kiekvieno pasirinkto tyrimo, kad būtų parodytas nepriklausomo kintamojo poveikis rezultato kintamajam.

Poveikio dydis yra skirtumas tarp eksperimentinių ir kontrolinių grupių rezultatų balų, padalytų iš balų standartinio nuokrypio. Teigiamas poveikis rezultato kintamajam rodomas vidutiniu efektų dydžiu visuose tyrimuose, tai yra didesnis nei 0. OB tyrimams, naudojant metaanalizę, kaip ir bet kuris kitas tyrimas, formuluojame problemą, surenkame ir analizuojame problemą. duomenis ir pranešti apie rezultatus.

Mokslininkas privalo parašyti išsamią tyrimų ataskaitą, aiškiai nurodant tikslus, hipotezes ir metodiką. Duomenų rinkimui reikalinga standartinė įrašo forma. Naudinga, jei du nepriklausomi stebėtojai išskiria duomenis, kad išvengtų klaidų. Šiame etape gali būti įvertinta studijų kokybė, viena iš kelių specialiai suprojektuotų svarstyklių. Žiūrovų stebėjimas autorių ir jų institucijų pavadinimais, žurnalų pavadinimai, finansavimo šaltiniai ir pripažinimai lemia nuoseklesnius balus.

Individualūs rezultatai turi būti išreikšti standartizuotu formatu, kad būtų galima palyginti tyrimus. Jei galutinis taškas yra nepertraukiamas, naudojamas vidutinis skirtumas tarp gydymo ir kontrolės grupių. Tačiau skirtumo dydį įtakoja pagrindinė gyventojų vertė.

Taigi skirtumai pateikiami standartinio nuokrypio vienetais. Jei galutinis taškas yra dvejetainis, pavyzdžiui, liga, o ne liga, arba negyvas, palyginti su gyvu, dažnai apskaičiuojamos koeficientų ar santykinės rizikos. Šansų koeficientas turi patogias matematines savybes, kurios leidžia lengviau derinti duomenis ir išbandyti bendrą reikšmę. Absoliučios priemonės, pvz., Absoliutus rizikos mažinimas arba gydomų pacientų skaičius, siekiant išvengti vieno įvykio, yra naudingesnės taikant rezultatus.

Paskutinis žingsnis - bendras poveikis apskaičiuojant duomenis. Paprastas visų bandymų rezultatų aritmetinis vidurkis suteiktų klaidinančių rezultatų. Mažų studijų rezultatai labiau priklauso nuo atsitiktinumo ir todėl jiems turėtų būti suteikta mažiau svorio. Atliktiems analizės metodams naudojamas svertinis rezultatų vidurkis, kuriame didesni tyrimai turi didesnę įtaką nei mažesni.

Statistiniai metodai, kaip tai padaryti, gali būti plačiai suskirstyti į du modelius, skirtumą, kuris susideda iš rezultatų skirtumų tarp tyrimų. Fiksuoto poveikio modelis dažnai, nepagrįstai, mano, kad šis kintamumas yra tik dėl atsitiktinių pokyčių. Todėl, jei visi tyrimai buvo be galo dideli, jie suteiktų vienodų rezultatų.

Atsitiktinių efektų modelis kiekvienam tyrimui prisiima kitokį pagrindinį poveikį ir į tai atsižvelgia kaip papildomą variacijos šaltinį, kuris lemia šiek tiek didesnį pasitikėjimo intervalą nei fiksuoto poveikio modelis.

Poveikis atsitiktinai pasiskirsto, o šio pasiskirstymo centrinis taškas yra bendro poveikio įvertinimo dėmesys. Nors negalima teigti, kad nė vienas iš šių dviejų modelių yra teisingas, reikšmingas skirtumas tarp apskaičiuoto fiksuoto ir atsitiktinio poveikio modelių tik tuomet, jei tyrimai bus labai nevienalyčiai.

Empirinio OB tyrimo vertė gali būti padidinta, kai vėlesni mokslininkai gali apibendrinti išvadas. Bendrinimas reikalauja replikacijos, ir tai galima geriausiai atlikti taikant metaanalizę. „Glass“ (1976) pirmą kartą sukūrė terminą „meta-analizė“, kad analizuotų analizes.

Vėliau mokslininkai, pavyzdžiui, Džekas Hunteris, Frankas Šmidtas (Hunter 1979; Hunter ir Schmidt 1990), praturtino mokslinių tyrimų literatūrą, skirtą mokslinių tyrimų rezultatams. OB, mes naudojame metaanalizę kiekybinei tyrimų rezultatų sintezei.