Resumen de El coste de la dicotomización en meta-análisis

Fulgencio Marín Martínez, Julio Sánchez Meca, Tania Bibiana Huedo Medina

• español

  La dicotomización de variables dependientes continuas conlleva un sesgo negativo (infraestimación) en la estimación del tamaño del efecto. Recientemente se han propuesto nuevos índices del tamaño del efecto que corrigen tal sesgo. Sin embargo, cuando estos nuevos índices se calculan en un estudio primario, su variabilidad (incertidumbre) en torno al tamaño del efecto en la población es mayor que la de los indices tradicionales no corregidos. Sólo cuando el tamaño muestra! en los estudios es muy elevado o cuando los estudios se incluyen en un meta-análisis y los tamaños del efecto se promedian, los índices insesgados resultan ser también más eficientes que los no corregidos. El objetivo de este trabajo fue explorar la influencia de diferentes condiciones meta-analíticas en el sesgo y eficiencia de dos índices del tamaño del efecto calculados sobre datos dicotomizados y promediados a través de los estudios en el meta-análisis: uno prácticamente insesgado ( d Pr ohi,) y el otro sin corregir ( d i' ). Se presenta el mínimo número de estudios en el meta-análisis necesario para conseguir que el índice insesgado se comporte mejor que el no corregido, en función del tamaño muestra! de los estudios y de la magnitud del tamaño del efecto en la población.

• English

  Dichotomizing continuous outcomes implies a negative bias (underestimation) in the estimation of an effect size. New effect-size indices have rccently been proposed which correct such a bias. However, when these new indices are applicd on a primary study, their variability (uncertainty) around the population effect size is larger than that of the traditional uncorrected indices. Only when the sample size in the studies is extremely large or when the studies are included in a meta-analysis and the effect sizes are averaged, the unbiased indices are also more efficient than the uncorrected ones. The purpose of this work was to explore the influence of different meta-analytic conditions in the bias and efficiency of two effect-size indices applied on dichotomized outcomes and averaged through the studies in the meta-analysis: one practically unbiased ( JP,ohu ) and the other uncorrected ( cf,, ). The mínimum number of studies in the meta-analysis necessary to get that the unbiased index performs better than the uncorrected one is presented as a function of both the sample size in the studies and the magnitud e of t he population effect size.