메타분석(meta-analysis)은 특정 연구 주제에 대해 이미 수행된 여러 독립적인 연구의 정량적 결과를 통계적으로 통합하여 종합적인 결론을 도출하는 문헌연구 방법론이다. 이는 널리 알려진 학술적 개념으로, 주로 의학·보건학, 심리학, 교육학, 사회과학 등 다양한 분야에서 사용된다.
개념과 목적
메타분석은 기존 문헌을 분석·평가하는 문헌연구의 한 형태이다. 문헌연구는 크게 정성 접근과 정량 접근으로 나눌 수 있는데, 메타분석은 정량 접근에 해당한다. 구체적으로, 각 실증연구에서 도출된 효과크기(effect size)를 일정한 기준에 따라 수집한 뒤, 통계 절차를 거쳐 효과크기의 평균과 신뢰구간을 산출하고, 수집된 효과크기들이 동질적인지 이질적인지를 이질성 검정을 통해 분석한다.
메타분석의 주요 장점은 개별 연구에 비해 표본수가 크게 증가하여 통계적 검정력과 정밀도가 높아진다는 점이다. 또한 서로 상충되는 연구 결과들이 존재할 때, 반복 실험이나 재원 소모 없이 해당 논쟁을 종합적으로 해소할 수 있는 근거를 제공한다. 예를 들어 특정 치료법의 효과를 판단할 때 여러 임상시험 결과를 통합 분석하여 최선의 결정을 내리는 데 도움을 준다.
어원 및 역사
'메타분석'이라는 용어는 미국의 심리학자 진 글래스(Gene V. Glass)가 1976년 미국교육연구협회(American Educational Research Association) 회장 연설에서 처음 제시한 것으로 알려져 있다. 그는 원자료를 분석하는 1차 분석(primary analysis), 기존 데이터를 재분석하는 2차 분석(secondary analysis)과 구분하여, 여러 연구 결과를 통계적으로 종합하는 '분석의 분석'을 메타분석이라 명명하였다. 메타분석은 1970년대 중반 이후 교육심리학에서 시작되어 이후 다양한 학문 분야의 문헌연구 수단으로 널리 활용되고 있다.
주요 분석 모형
메타분석의 구체적 분석 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 래리 헤지스(Larry V. Hedges)와 잉그램 올킨(Ingram Olkin)이 설계한 효과크기 모델(Effect Size Model)이고, 다른 하나는 헌터-슈미트(Hunter-Schmidt) 및 보렌스타인(Borenstein) 등이 설계한 무선효과모형(random-effects model)이다.
관련 용어와의 구분
메타분석은 체계적 문헌고찰(systematic review)과 자주 함께 언급되나 동일한 개념은 아니다. 체계적 문헌고찰이 명확한 연구 질문과 체계적 방법으로 개별 연구를 수집·평가하는 종합 과정이라면, 메타분석은 그 결과들을 통계적으로 결합하는 정량적 절차를 지칭한다. 한편 '메타연구(meta-research)'는 연구 자체에 대한 연구, 즉 연구 방법론·관행·재현성 등을 분석하는 더 넓은 개념으로 메타분석과 구분된다.
활용 도구
분석 수행에는 다양한 통계 도구가 사용된다. 네트워크 분석 작업에서는 R 재단이 배포하는 R 프로그램이 활용될 수 있으며, 보건의료 분야에서는 코크란(Cochrane)이 배포하는 RevMan 프로그램이 흔히 사용된다.
메타분석은 학술 연구에서 확립된 방법론이므로 본 항목에 추가적인 정보 부족 표기는 필요하지 않다.
