Meta-análisis y modelos jerárquicos lineales: estudio analítico de las aportaciones de los índices de magnitud del efecto individual clásico y empírico bayesiano

Autores

María Castro MoreraSalto de línea José Luis Gaviria SotoSalto de línea Universidad Complutense de Madrid.

Abstract

Meta-analysis and hierarchic linear models: analytical study of the individual classical and empirical-bayesian magnitude indexes’ contribution.

We analyse the systematic procedures for the synthesis of results from different investigations. To be exact, we concentrate on the results of the procedure, which has the most consolidated synthesis in meta-analysis. In this study we analyse the contributions of the most important meta-analytic index: individual effect magnitude. In scientific literature there are two clearly defined types of individual effect magnitude estimators: classical and empirical-Bayesian. But there is not an analytical study for both estimators. Results show a better performance of the empirical-Bayesian estimate. Although this estimate tends to slightly undervalue the parametric central value, it is clearly and systematically more effective than the classical one. We confirm that the empirical-Bayesian estimators, proposed in the perspective of the hierarchic linear models, offer a clear contribution compared with classical estimators. Its statistical behaviour is acceptable and better than traditionally used estimators.

Resumen

Se analizan los procedimientos sistemáticos para la síntesis de resultados procedentes de distintas investigaciones. En concreto, se centra en las aportaciones del procedimiento de síntesis más consolidado, el meta-análisis. En este trabajo se analizan comparativamente las aportaciones del índice meta-analítico por excelencia: la magnitud del efecto individual. En la literatura científica aparecen perfilados dos tipos diferenciados de estimadores de la magnitud del efecto individual: clásico y empírico-bayesiano. Sin embargo, no se encuentra un estudio analítico de las aportaciones de ambos estimadores. Los resultados muestran el mejor comportamiento del estimador empírico-bayesiano. Este estimador, aunque tiende a infravalorar levemente el valor paramétrico central, es clara y sistemáticamente más eficiente que el clásico. Se comprueba que los estimadores empíricos-bayesianos, propuestos dentro de la perspectiva de los modelos jerárquicos lineales, suponen una clara aportación frente a los estimadores clásicos. Su comportamiento estadístico es aceptable y mejor que el de los estimadores tradicionalmente empleados.