먼저 읽을 글
메타분석 하는 법. '모아서 평균'이 아니라 통합까지의 길
메타분석은 논문을 모아 평균 내는 작업이 아니라, 같은 질문에 답하는 연구들을 조건을 확인한 뒤 통계적으로 통합하는 방법입니다. 질문·검색·선정·추출·통합·이질성·해석까지의 전체 경로를, 읽는 과정을 중심으로 정리했습니다.
2메타분석에서 AI를 활용하는 법. '통합해도 되는가'만은 AI에게 물을 수 없다
메타분석에서 AI가 돕는 것은 초벌 읽기·추출표 초안·문장 다듬기까지. 통합 여부의 판단, 효과크기 선택, 이질성 해석, 결론의 강도는 사람과 팀의 몫입니다. 단계별 AI 활용과 그 경계를 정리했습니다.
3메타분석의 데이터 추출 방법. '같은 결과'처럼 보여도 다르다
메타분석의 데이터 추출에서 발목을 잡는 것은 연구 간 '대응 확인'입니다. 결과 정의·측정 시점·군의 정의·분석 집단·효과크기 형식이라는 다섯 가지 대응을 원문에서 확인하며 추출표를 만드는 방법을 정리했습니다.
이 주제의 모든 글
메타분석 하는 법. '모아서 평균'이 아니라 통합까지의 길
메타분석은 논문을 모아 평균 내는 작업이 아니라, 같은 질문에 답하는 연구들을 조건을 확인한 뒤 통계적으로 통합하는 방법입니다. 질문·검색·선정·추출·통합·이질성·해석까지의 전체 경로를, 읽는 과정을 중심으로 정리했습니다.
글 읽기메타분석에서 AI를 활용하는 법. '통합해도 되는가'만은 AI에게 물을 수 없다
메타분석에서 AI가 돕는 것은 초벌 읽기·추출표 초안·문장 다듬기까지. 통합 여부의 판단, 효과크기 선택, 이질성 해석, 결론의 강도는 사람과 팀의 몫입니다. 단계별 AI 활용과 그 경계를 정리했습니다.
글 읽기메타분석의 데이터 추출 방법. '같은 결과'처럼 보여도 다르다
메타분석의 데이터 추출에서 발목을 잡는 것은 연구 간 '대응 확인'입니다. 결과 정의·측정 시점·군의 정의·분석 집단·효과크기 형식이라는 다섯 가지 대응을 원문에서 확인하며 추출표를 만드는 방법을 정리했습니다.
글 읽기메타분석의 문헌 관리. 숲그림의 한 행에서 원문까지 되짚어 갈 수 있는가
메타분석 문헌 관리의 핵심은 분석 결과의 한 행에서 추출 메모·판단 사유·원문 PDF까지 거꾸로 따라갈 수 있는 상태를 유지하는 것. 대량 PDF·중복·제외 사유·추출 기록을 무너뜨리지 않는 관리법을 정리했습니다.
글 읽기