메타분석 동질성 검정의 새로운 접근: 표준화 평균 차이에 대한 Q 통계 보정

본 논문은 메타분석에서 흔히 사용되는 동질성 검정, 즉 Cochran Q 통계량이 표본 크기가 중간 정도일 때 χ² 근사에 크게 벗어난다는 문제를 해결하고자 한다. 기존 연구에서는 Q가 정규분포를 가정하고 가중치를 알려진 분산의 역수로 둘 때만 χ² 근사가 정확함을 보였으며, 실제 메타분석에서는 효과량 추정치와 가중치가 서로 의존하고 가중치 자체가 추정량이라는 점에서 이러한 가정이 깨진다. 저자들은 먼저 일반적인 설정을 도입한다. I개의 연구 각각에 대해 효과량 θ_i와 그 추정치 \(\hat θ_i\)를 정의하고, 가중치 w_i를 \(\hat w_i = f_i(\hat θ_i)\) 형태의 함수로 가정한다. 여기서 f_i는 표본 크기 등 추가 상수를 포함할 수 있다. 효과량 추정치의 중심모멘트는 표본 크기 n_i에 대해 E