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책소개

사회과학 분야와 의과학 분야를 아우르는 메타분석 활용서!

동일한 연구주제에 대해 많은 결과물들이 쏟아져 나오면서 연구자들은 개별연구의 결과보다는 ‘수많은 연구 결과들을 어떻게 체계적으로 통합·분석해서 합리적인 결론에 도달할 것인지’에 관심을 가지기 시작하였다. 이러한 흐름 아래 1980년대 후반부터 본격적으로 등장한 메타분석은 선행 연구 결과들을 통합하여 쉽게 이해할 수 있도록 계량적인 분석 결과를 산출하는 ‘통합적 연구방법(research synthesis)’의 하나로 주목받게 되었다. 이후 여러 연구자들의 노력으로 지속적인 발전을 거듭한 끝에 현재 메타분석은 심리학, 교육학, 사회복지학 등 사회과학 분야뿐만 아니라 의학, 간호학, 보건학 등 의과학 분야에서도 매우 활발하게 사용되고 있다.

메타분석에 대한 소프트웨어로는 Stata가 비교적 가격이 적절하며 확장성이 뛰어나다. 아울러 Stata의 통계패키지는 Stata Journal의 공식 검정을 거치기에 표준적이고 신뢰할 수 있어 일반 통계분석에서도 훌륭한 프로그램으로 각광받고 있다. 따라서 이 책에서는 Stata 프로그램을 이용하여 메타분석을 수행하는 방법과 절차를 다양한 예제사례와 함께 체계적으로 제시함으로써 연구자들에게 도움을 드리고자 한다. 주로 일반적인 메타분석(pairwise meta-analysis)이 적용되는 사회과학 분야뿐만 아니라 치료개입이 두 가지 이상인 경우가 많은 의과학 분야를 위해 네트워크 메타분석, 진단검사 메타분석, 용량-반응 분석과 같은 고급 메타분석의 내용까지 상세히 담아 사회과학 연구자는 물론이고 의학, 보건학 연구자들에게도 유용하게 활용될 수 있기를 기대한다.

목차

PART 01 메타분석의 이해

Ch. 1 메타분석의 배경
1 메타분석의 정의
2 메타분석의 배경
3 메타분석의 목적
4 근거기반실천과 메타분석

Ch. 2 메타분석의 단계
1 연구주제 선정 및 연구질문
2 문헌 검색
3 연구 선정, 개별연구의 질 검증 및 코딩
4 데이터 분석
5 결과 보고

Ch. 3 메타분석에 대한 기본 이해: forest plot
1 효과크기
2 통계적 유의성
3 가중치
4 평균효과크기


PART 02 사회과학을 위한 메타분석

Ch. 4 효과크기
1 효과크기의 의미
2 효과크기의 유형
3 효과크기 해석
4 효과크기 계산

Ch. 5 Stata를 이용한 효과크기분석
1 연속형 데이터
2 이분형 데이터
3 상관관계 데이터
4 일반화된 효과크기 데이터

Ch. 6 고정효과모형과 랜덤효과모형
1 고정효과모형과 랜덤효과모형의 의미
2 고정효과모형과 랜덤효과모형의 차이
3 고정효과모형과 랜덤효과모형의 적용 사례
4 Excel을 이용한 고정효과모형과 랜덤효과모형의 평균효과크기 계산



Ch. 7 효과크기의 이질성
1 이질성의 의미
2 이질성 통계치 - Q, T2 및 I2

Ch. 8 조절효과분석
1 조절효과분석의 의미
2 하위집단 분석
3 메타회귀분석


PART 02 사회과학을 위한 메타분석

Ch. 9 출간오류분석
1 출간오류의 의미
2 출간오류의 분석 과정

Ch. 10 누적메타분석과 민감성분석
1 누적메타분석
2 민감성분석


PART 03 의과학을 위한 메타분석

Ch. 11 네트워크 메타분석
1 네트워크 메타분석의 이해
2 Stata 네트워크 메타분석 모델
3 PRISMA 네트워크 메타분석 체크리스트
4 Stata 명령어를 이용한 네트워크 메타분석 적용

Ch. 12 진단검사 메타분석
1 진단검사 메타분석의 이해
2 Stata 명령어를 이용한 진단검사 메타분석 적용

Ch. 13 용량-반응 메타분석
1 용량-반응 메타분석의 이해
2 Stata 명령어를 이용한 용량-반응 메타분석 적용

Ch. 14 유전체 메타분석
1 유전체 메타분석의 이해
2 Stata 명령어를 이용한 유전체 메타분석 적용