Metanálisis en la investigación del comportamiento organizacional (OB)

El metanálisis es un procedimiento estadístico para integrar los resultados de varios estudios independientes combinables. Tal evaluación objetiva nos ayuda a explicar la heterogeneidad entre los resultados de estudios independientes combinables, si los hay. Un metanálisis es un enfoque cuantitativo para revisar la literatura de investigación en un área específica.

En la investigación de OB, muchos factores pueden variar de un contexto a otro, lo que dificulta el diseño de experimentos definitivos para determinar si un enfoque determinado afecta un comportamiento determinado. Un metanálisis combina una serie de estudios (generalmente realizados por varios investigadores diferentes en una variedad de contextos) para cuantificar el efecto de un enfoque dado en un resultado dado. Al ampliar el conjunto de datos para incluir muchos contextos diferentes (y aumentar el tamaño de las muestras), se puede hacer una mejor estimación cuantitativa de cuánto afecta una práctica organizativa dada a los empleados.

La mayor parte de la literatura sobre el metanálisis concluye que existen tres pasos genéricos para cualquier investigación que haga uso del metanálisis.

Estos son:

1. Aclarar las variables independientes y las variables de resultado de interés.

2. Realizar investigación cuantitativa sobre las variables independientes y de resultado de interés.

3. Recopile información cuantitativa de cada estudio seleccionado para indicar el efecto de una variable independiente en la variable de resultado.

El tamaño del efecto es la diferencia entre las medias de las puntuaciones de resultado de los grupos experimental y de control divididas por la desviación estándar de las puntuaciones. Un efecto positivo en la variable de resultado se indica mediante un tamaño de efecto medio en todos los estudios, es decir, mayor que 0. Para la investigación de OB, para utilizar el metanálisis, como cualquier otra investigación, formulamos el problema, recopilamos y analizamos Los datos, y reportar los resultados.

El investigador debe redactar un informe de investigación detallado, que indique claramente los objetivos, las hipótesis y la metodología. Se necesita un formulario de registro estandarizado para la recopilación de datos. Es útil si dos observadores independientes extraen los datos, para evitar errores. En esta etapa, la calidad de los estudios puede ser evaluada, con una de las varias escalas especialmente diseñadas. Cegando a los observadores a los nombres de los autores y sus instituciones, los nombres de las revistas, las fuentes de financiamiento y los reconocimientos conduce a puntajes más consistentes.

Los resultados individuales deben expresarse en un formato estandarizado para permitir la comparación entre los estudios. Si el punto final es continuo, se utiliza la diferencia de medias entre los grupos de tratamiento y de control. El tamaño de una diferencia, sin embargo, está influenciado por el valor de la población subyacente.

Así, las diferencias se presentan en unidades de desviación estándar. Si el punto final es binario (por ejemplo, enfermedad versus ninguna enfermedad, o muerto versus vivo), a menudo se calculan los odds ratios o riesgos relativos. La razón de posibilidades tiene propiedades matemáticas convenientes, que permiten una fácil combinación de datos y pruebas de importancia para el efecto general. Las medidas absolutas, como la reducción del riesgo absoluto o el número de pacientes a tratar para prevenir un evento, son más útiles cuando se aplican los resultados.

El último paso consiste en calcular el efecto global combinando los datos. Un promedio aritmético simple de los resultados de todos los ensayos daría resultados engañosos. Los resultados de estudios pequeños están más sujetos al juego de azar y, por lo tanto, deberían tener menos peso. Los métodos utilizados para el análisis realizado utilizan un promedio ponderado de los resultados, en el que los ensayos más grandes tienen más influencia que los más pequeños.

Las técnicas estadísticas para hacer esto pueden clasificarse ampliamente en dos modelos, la diferencia consiste en la forma en que se trata la variabilidad de los resultados entre los estudios. El modelo de efectos fijos considera, a menudo sin razón, que esta variabilidad se debe exclusivamente a la variación aleatoria. Por lo tanto, si todos los estudios fueran infinitamente grandes, darían resultados idénticos.

El modelo de efectos aleatorios asume un efecto subyacente diferente para cada estudio y lo tiene en cuenta como una fuente adicional de variación, lo que conduce a intervalos de confianza algo más amplios que el modelo de efectos fijos.

Los efectos se distribuyen aleatoriamente, y el punto central de esta distribución es el enfoque de la estimación del efecto combinado. Aunque no se puede decir que ninguno de los dos modelos sea correcto, solo se verá una diferencia sustancial en el efecto combinado calculado por los modelos de efectos fijos y aleatorios si los estudios son marcadamente heterogéneos.

El valor de una investigación empírica de OB puede mejorarse cuando es posible que los investigadores posteriores generalicen los resultados. Las generalizaciones requieren replicación y esto se puede hacer mejor a través de metanálisis. Glass (1976) acuñó por primera vez el término "metanálisis" para referirse al análisis de análisis.

Posteriormente, investigadores como Jack Hunter, Frank Schmidt (Hunter 1979; Hunter y Schmidt 1990) enriquecieron la literatura de investigación que sintetizaba los hallazgos de las investigaciones en todos los estudios. En OB, utilizamos el metanálisis para la síntesis cuantitativa de los resultados de la investigación.