Quanti studi servono per fare una meta-analisi?
Non esiste un minimo universalmente accettato. Il numero di studi che basta dipende da cosa si vuole stimare: l'effetto globale, l'eterogeneità o l'effetto di un moderatore.
Due studi bastano?
Tecnicamente sì: due studi si possono combinare, e secondo Valentine, Pigott e Rothstein (2010) è preferibile a confrontarli a occhio. Con così pochi studi, però, le stime sono molto incerte, e il risultato è informativo soprattutto se gli studi sono repliche molto simili.
Indicazioni per obiettivo
| Obiettivo | Indicazione |
|---|---|
| Effetto globale | Nessuna soglia fissa: la potenza dipende anche dalla dimensione dell'effetto, dai campioni degli studi, dall'eterogeneità e dal modello. Con il random-effects model servono circa cinque o più studi perché la meta-analisi superi in modo abbastanza costante i singoli studi (Jackson & Turner, 2017). Un'analisi di potenza è più informativa di qualsiasi soglia. |
| Eterogeneità | Dieci studi possono essere un minimo utile, e per stimare τ² in modo affidabile ne possono servire fino a venti (Borenstein et al., 2021). Vedi Eterogeneità. |
| Moderatori | Almeno dieci studi per ogni caratteristica analizzata (Cochrane Handbook). È una regola pratica, non una soglia derivata, e non basta se la caratteristica è distribuita in modo sbilanciato. |
| Publication bias | Almeno dieci studi per usare i test di asimmetria del funnel plot (Cochrane Handbook). Vedi Forest plot e funnel plot. |
Che cosa fare con pochi studi
- Dichiarare su quanti studi si basa ogni risultato e trattare le conclusioni come provvisorie.
- Preferire gli intervalli di confidenza al verdetto "significativo / non significativo", e pianificare l'analisi in anticipo, senza cercare moderatori a posteriori.
- Valutare se una sintesi narrativa trasparente sia più onesta di un effect size globale dall'aspetto troppo preciso.
- Prima di rinunciare, controllare se la ricerca della letteratura sia stata abbastanza accurata: è il modo più diretto per aumentare il numero di studi.
Per approfondire
La discussione completa è nella pagina How many studies do you need? del sito principale.
Riferimenti
- Borenstein, M., Hedges, L. V., Higgins, J. P. T., & Rothstein, H. R. (2021). Introduction to meta-analysis. Wiley.
- Higgins, J. P. T., Thomas, J., Chandler, J., Cumpston, M., Li, T., Page, M. J., & Welch, V. (2019). Cochrane handbook for systematic reviews of interventions. Wiley.
- Jackson, D., & Turner, R. (2017). Power analysis for random-effects meta-analysis. Research Synthesis Methods, 8, 290–302. https://doi.org/10.1002/jrsm.1240
- Valentine, J. C., Pigott, T. D., & Rothstein, H. R. (2010). How many studies do you need? A primer on statistical power for meta-analysis. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 35, 215–247. https://doi.org/10.3102/1076998609346961