ある研究では効果があり、別の研究でははっきりしない。そんなとき、「どちらを信じればいいの？」と迷います。複数の研究を集め、結果を統計的にまとめる方法がメタ分析です。ただし、研究の数で多数決をする方法ではありません。
メタ分析は、研究結果を共通のものさしでまとめる
メタ分析では、複数の研究について効果の大きさなどを共通の形で表し、統計的に統合します。Cochraneのハンドブックでは、研究ごとの結果を計算し、それを重み付き平均などでまとめる流れが説明されています。
「論文をたくさん読んだ」というだけで、メタ分析になるわけではありません。数値を統合するための方法があり、その方法に応じた条件や判断が必要です。
3本中2本で効果があれば、効果あり？
架空の学習方法を調べた、三つの研究を考えてみましょう。
- 研究A：10人を対象に調べ、成績が上がった。
- 研究B：12人を対象に調べ、成績が上がった。
- 研究C：1,000人を対象に調べ、差がはっきりしなかった。
「効果あり」が2票、「はっきりしない」が1票として決めると、それぞれの研究で得られる情報の量や精度を無視してしまいます。また、「差がはっきりしない」は「差が絶対にゼロ」と同じ意味ではありません。
この人数だけでも、結論は出せません。研究の方法、測定したもの、結果のばらつきなども必要です。メタ分析は、こうした結果を「票」ではなく、効果の推定値として扱います。
重み付けは、どの結果をどれだけ反映するか
代表的な方法では、効果の推定がより精密な研究に大きな重みを与えます。単に人数の多い研究の結論をコピーする、という意味でもありません。
感覚をつかむために、重み付き平均だけの架空の計算をします。二つの値が2と8、重みがそれぞれ3と1なら、平均は（2×3＋8×1）÷4＝3.5です。普通の平均の5とは違います。これは実際の研究に使う重みを決める式ではなく、「同じ一票ずつではない」ことを見る例です。
システマティックレビューとの関係
システマティックレビューは、問いと基準を決めて研究を探し、選び、評価する作業です。その中で、結果を統計的に統合できる場合にメタ分析を行うことがあります。
料理にたとえるなら、何を作るかを決め、材料を集めて品質を確かめる作業と、材料を混ぜる工程は別です。混ぜる工程だけ丁寧でも、集める材料が偏っていれば、出来上がりは変わります。メタ分析を見るときも、集め方まで読む必要があります。
研究どうしの違いは、消してよいのか
同じ「学習方法の効果」でも、子どもと大人、1週間と1年間、単語テストと文章の理解では、調べている条件が違います。条件の違いが大きい研究を一つにまとめると、その数字が誰のどんな場面に当てはまるかを見失うかもしれません。
研究間の違いは異質性と呼ばれ、分析で確認する大切な点です。全体の推定値だけでなく、個々の研究の結果も見て、差の理由を考えます。
「まとめれば強い証拠になる」とは限らない
研究の集め方が偏っていたり、個々の研究の方法に問題があったりすれば、統計的にまとめても、その問題が消えるわけではありません。結果の精度と、研究の信頼性は同じものではないのです。
研究記事を読むなら、「何を比較したか」「どの研究を含めたか」「効果はどれくらいか」「研究どうしはどれくらい違うか」を順に見てみましょう。メタ分析の価値は、一つの数字に話を畳むことより、複数の研究から何が言えるかを整理することにあります。