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MAVIS, una aplicación para meta-análisis

23 Ago

Advierto desde el principio que esta entrada no trata sobre lectura ni sobre comprensión. Simplemente, escribo para compartir una herramienta que me ha resultado útil y que quizá pueda servir a otros.

El meta-análisis es un conjunto de cálculos que se utilizan para combinar los resultados de distintas investigaciones sobre un tema. Es decir, se trata de una herramienta útil para revisar y sintetizar, por ejemplo, la eficacia de un método o la relación entre dos variables, cuando se han realizado distintos estudios que ofrecen resultados diversos.

Hace tiempo ya escribí sobre algunos programas para realizar meta-análisis y, recientemente, he utilizado uno sencillo pero con bastantes funcionalidades. Este programa es MAVIS (Meta-analysis via Shiny).

R es un lenguaje y entorno de programación para estadística muy flexible. Existen varias aplicaciones para realizar meta-análisis en R, pero R es un entorno para especialistas bastante difícil de utilizar para gente sin formación.

Por otra parte, Shiny es una librería que permite el desarrollo de aplicaciones web con lenguaje R y MAVIS es una web que hace funcionar algunas aplicaciones de R para meta-análisis de una forma bastante fácil, en la que solo es necesario pegar los datos y seleccionar los parámetros en distintos menús.

MAVIS realiza meta-análisis según los modelos de efectos fijos y aleatorios, trabaja con la d de Cohen, con el coeficiente de correlación y con modelos dicotómicos, cuenta con distintas formas de estimar la heterogeneidad y realiza análisis de moderadores

Entre los resultados que ofrece están: el tamaño del efecto combinado, distintos indicadores de heterogeneidad y algunos cálculos sobre el riesgo de sesgo de publicación. Proporciona un diagrama de bosque con los tamaños del efecto y un diagrama de embudo.

Además, cuenta con una herramienta con distintas medidas para valorar el acuerdo entre distintos codificadores.

W. Kyle Hamilton

Distintas personas han intervenido en el desarrollo de esta herramienta, pero su versión actual se debe, fundamentalmente, a Kyle Hamilton, que actualmente es un alumno de doctorado de la universidad de California Merced. Además de MAVIS, ha desarrollado otras aplicaciones web para análisis de variables latentes, análisis de ítems de tests o análisis de TRI