メタアナリシスにおける研究間の異質性とは、研究間で真の効果量のばらつきを指します。ランダム効果モデルは、真の効果量のばらつきを定量化するタウ二乗を推定することで、これを考慮します。高い異質性は、研究の明確なサブグループを示唆したり、結果のプールが意味をなさないことを示唆したりする可能性があります。異質性の定量化と分析は、全体的な効果推定値の信頼性を評価するために不可欠です。コクレインのQ統計量は、二乗和の加重平均であり、サンプリング誤差と真の異質性を区別するために伝統的に使用されます。これは、個々の研究効果が、研究の精度によって重み付けされた要約効果からどれだけ逸脱しているかを測定します。Qには近似的にカイ二乗分布が仮定されており、異質性の仮説検定を可能にします。しかし、Qは研究の数とその精度に影響されるため、唯一の指標としての信頼性は限定的です。I二乗統計量は、Qから導出され、サンプリング誤差によるものではないばらつきの割合を表します。これは、異質性のより解釈しやすい尺度を提供し、低、中、および相当なレベルの一般的なベンチマークがあります。H二乗統計量は、Qに基づいた別の尺度であり、サンプリング誤差による観測された分散と期待される分散の比率を示します。タウ二乗とその平方根であるタウは、それぞれ真の効果量の分散と標準偏差を定量化します。有用ではありますが、タウ二乗は実用的な解釈が難しい場合があります。異質性の分散とプールされた効果の標準誤差の両方を考慮する予測区間は、将来の研究効果の範囲をより有益に表現する方法を提供します。したがって、異質性の評価には、信頼区間および予測区間とともにI二乗を報告することが推奨されます。