التحليل الشامل (Meta-Analysis) هو نوع من التحليل الإحصائي يدمج نتائج الدراسات المتعددة ويحللها. يجري الباحثون هذا النوع من الدراسات عند وجود عدة دراسات سابقة تتناول نفس الموضوع.
يعرف التحليـل الشامـل بـ التحليل التلوي أو التحليل البُعدي أيضاً.
التحليل الإحصائي الشامل هو دراسة دراسات سابقة بهدف الحصول على نتيجة متكاملة وذلك عن طريق مراجعة دراسات منشورة حول موضوع ما ثم تحليل النتائج المختلفة للعثور على توجهات عامة متقاطعة بينها. يُستخـدم التحليـل الشامـل في علم النفس، الممارسة الطبية العامة أو مجالات أخرى.
تعرض هذه المقالة أسباب استخدام التحليـل الشامـل وأهميته، وتغطي بعض مزايا وعيوب هذا النوع من التحليـل في أبحاث علم النفس.
أهمية التحليل الشامل
يفضي النشر المستمر لدراسات جديدة في جميع أنحاء العالم إلى عدد كبير من الأبحاث التي تكون مربكة أحياناً؛ حتى للممارسين ذوي الخبرة.
هدف تصميم التحليـل الشامـل هو تلخيص المعلومات، وهو يتبع بعض المبادئ العامة منها:
- يتم إنجازه بشكل منهجي. بينما التحليل البعدي.
- يتبع معايير محددة. بينما التحليل البعدي.
- يضم مجموعة من النتائج. بينما التحليل البعدي.
- يعتمد على التحليل الكمي. بينما التحليل البعدي.
ينطوي التحليل الكمي على تقنيات رياضية وإحصائية لقياس ونمذجة وفهم جوانب السلوك البشري.
تكون الدراسة المفردة محكومة بقيود متعددة، لذا يوفر التحليـل الشامـل نتائج أقوى مقارنة بها ما يساعد باحثي علـم النفـس في فهم حجم التأثير بصورة أفضل.
يقدم التحليـل الشامـل استنتاجات وتوجهات مهمة تؤثر في الأبحاث المستقبلية وقرارات صناع السياسة (policy-makers) وعلى كيفية تلقّي المرضى للرعاية.
أهداف التحليل الشامل
يهدف التحليل الإحصائي الشامل إلى تلخيص النتائج المتكاملة وتحليلها، إضافة إلى أهداف مهمة أخرى منها:
- تقييم التأثيرات في مجموعات فرعية مختلفة من المشاركين. بينما أهمية التحليل الشامل.
- صياغة فرضيات جديدة تلهم الدراسات المستقبلية. بينما أهمية التحليل الشامل.
- التغلب على مشكلة المحدودية في العينات صغير الحجم. بينما أهمية التحليل الشامل.
- تعزيز الأهمية الإحصائية للبحث. بينما أهمية التحليل الشامل.
زيادة حجم العينة
تتطلب العينات كبيرة الحجم موارد كثيرة متضمنة التمويل والموظفين، وذلك على عكس العينات صغيرة الحجم؛ وبالمقابل، تدرس المشاريع البحثية الفردية عدداً بسيطاً من المشاركين، ما يصعّب استخلاص استنتاجات موثوقة وذات صلاحية.
تتغلب الدراسات الشاملة على مشكلة أحجام العينات الصغيرة نظراً لأنها تراجع دراسات متعددة تتناول نفس الموضوع، وبالتالي تتكون فيها عينة كبيرة أكبر من ذي سبق.
تكمن فائدة التحليـلات الشاملـة في أنها تتجاوز مشكلة أحجام العينات الصغيرة الشائعة في الكثير من الدراسات البحثية.
تعزيز الأهمية الإحصائية
يساعد هذا النوع من التحليلات في تحديد الأهمية الإحصائية للدراسات التي قد يبدو أنها ذات نتائج متضاربة بخلاف ذلك.
عندما تؤخذ عدة دراسات بالاعتبار في آن معاً، تزداد الأهمية الإحصائية عما هي في الدراسة المنفردة، ما يعزز صلاحية الاختلافات التي تمت ملاحظتها، ويزيد موثوقية المعلومات.
فوائد التحليل الشامل
يتمتع هذا التحليل بمزايا عديدة مقارنة بالدراسات المفردة، منها:
- قوة إحصائية أكبر وقدرة أعلى في الاستقراء بالنسبة لعدد كبير من السكان. بينما التحليل التلوي.
- الاستناد إلى الأدلة. بينما التحليل التلوي.
- ازدياد احتمال ملاحظة التأثير نظراً لجمع عدة دراسات صغيرة في دراسة واحدة كبيرة. بينما التحليل التلوي.
- الفعالية والكفاءة (يجمع الباحثون كمية كبيرة من البيانات دون إنفاق الكثير من الوقت والمال والموارد لأن الجزء الأكبر من عملية جمع البيانات قد استُكمل). بينما التحليل التلوي.
يقدم التحليل الإحصائي الشامل نظرة عامة على الأبحاث التي تجرى في مجال معين، ويلخص النتائج المختلفة ويدمجها، ويقدم توجهات جديدة مهمة للبحوث المستقبلية.
يقلل هذا التحليـل حجم العمل المطلوب من الباحثين وصناع السياسة للبحث في موضوع معين، فبدلاً من إلى الاطلاع على نتائج دراسات صغيرة عدة، تقدم نتائج التحليل الإحصائي الشامل رؤية دقيقة لما قد يحدث ضمن السكان.
نستخلص مما سبق أن التحليل الإحصائي الشامل يتمتع بفوائد عدة بما فيها زيادة القوة الإحصائية، رفع درجة الدقة وتلخيص النتائج المتعلقة بموضوع محدد.
سلبيات التحليل الشامل
يعد التحليل الإحصائي الشامل أداة بحثية قوية، لكنه لا يخلو من بعض العيوب؛ فالعثور على جميع الدراسات المناسبة حول موضوع معين أمر صعب ويستغرق وقتاً طويلاً.
إضافة إلى ذلك تتطلب التحليلات الشاملة مهارات وتقنيات إحصائية معقدة، ما يجعلها صعبة ومخيفة بالنسبة للباحثين الذين يفتقرون للخبرة في هذا النوع من الأبحاث.
اقترح الباحثون أن هذا التحليل قد يؤثر في إيقاف إجراء البحوث حول موضوع معين، إذ يعطي انطباعاً بأن السؤال المطروح حول أمر معين قد أُجيب عنه ولا حاجة إلى إجراء المزيد من البحوث بدلاً من إعطاء توجيهات للبحوث المستقبلية.
أنواع الانحياز في التحليل الإحصائي الشامل
في حين يقر الباحثون أن التحليل الإحصائي الشامل أداة فعالة، فإن إجراءاته قد تؤثر في نتائج البحوث. يُعد اتباع مبادئ معينة في استخلاص استنتاجات صحيحة وموثوقة أمراً بالغ الأهمية، إذ قد تؤدي انحرافات طفيفة عن البروتوكول إلى نتائج منحازة ومضللة.
تتضمن الأنواع الثلاث الرئيسية للانحياز ما يلي:
- انحياز النشر: من المرجح نشر الدراسات الإيجابية (positive studies) أكثر من غيرها.
- انحياز البحث: قد يؤدي البحث عن الدراسات إلى نتائج منحازة دون قصد، وذلك عن طريق استخدام مجموعة غير كاملة من الكلمات المفتاحية أو استراتيجيات البحث في قواعد البيانات. إضافة لما سبق، قد يكون محرك البحث المُستخدَم عاملاً مؤثراً أيضاً.
- انحياز الاختيار: يجب أن يحدد الباحثون معايير اختيار الدراسات التي سيتم تضمينها في التحليل الشامل لضمان الحصول على نتائج غير منحازة.
بإيجاز
يحدث الانحياز أحياناً عند نشر نتائج الدراسات الإيجابية فقط أو استخدام الباحثين عمليات بحث غير مكتملة أثناء المراجعة الأدبية أو اختيار معايير منحازة تؤدي إلى استبعاد بعض الدراسات التي قد تكون مفيدة.
أمثلة على التحليل الشامل في علم النفس
من المفيد إلقاء نظرة على كيفية استخدام التحليل الشامل في علم النفس للبحث في موضوعات محددة؛ مثلاً أظهرت دراسة ارتباط تناول السكر قبل الامتحان بانخفاض الأداء فيه.
إذا أُخذت هذه النتائج بمفردها، فإنها تعني وجوب تجنب استهلاك السكر قبل إجراء الامتحان، أما التحليل الشامل الذي يجمع البيانات التي تبحث في سلوك الأكل ونتائج الاختبارات اللاحقة فقد يبين أن الدراسة السابقة لا قيمة لها.
الخلاصة
قد يكون التحليل الشامل أداة بحث مفيدة في علم النفس نظراً لأنه يقدم نظرة دقيقة حول موضوع معين، إذ يوفر لصنّاع السياسات وغيرهم من واضعي القرارات رؤية ملخص النتائج بشكل أسرع.
اقـرأ أيضاً: مقدمة إلى مناهج البحث في علم النفس
اقرأ أيضـاً: الاستدلالات في علم النفس، تاريخها، أنواعها، إيجابياتها وسلبياتها
اقـرأ أيضاً: التحليل النفسي بين الماضي والحاضر وتأثيره على علم النفس
