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연구에서 상당한 이질성이 예상된다는 점을 고려하여 임의 효과 모형을 사용하여 효과 크기와 신뢰 구간을 도출했습니다.임의 효과 모형은 표집 오류로 인한 연구 간 효과 크기의 변화와 방법 및 적용 컨텍스트의 차이에 따른 실제 임의 분산을 가정한 것입니다.이러한 모형은 고정 모형과 달리 현재 연구 그룹을 넘어 수행될 수 있는 다른 유사한 연구보다 일반화 및 무조건 추론에 더 바람직한 것으로 간주됩니다(Schmid et al., 2009 ).또한 임의 효과 모형의 사용이 예상되었기 때문에 연구의 실제 효과의 이질성 분산은 타우 제곱( T 2 )을 사용하여 추정했습니다(Borenstein et al., 2009 ).Sidik-Jonkman 추정량은 T 2 를 계산하는 데 사용되었습니다 (Sidik & Jonkman, 2005 ). 또한, 다음 특성을 기반으로 탐색적 하위 그룹 분석을 수행했습니다.연령(청소년 및 젊은 성인), 민족적 기원(대륙), 평가 측정(우울증 측정 유형), 측정 맥락(학업 및 일반 인구).임의 효과 모형을 사용하여 확립된 하위 그룹 내에서 연구를 결합하고 Q 통계량을 계산하여 각 하위 그룹에서 감지된 효과 크기를 비교했습니다.이 검정의 유의 수준은 p < 0.05입니다(Richardson et al., 2019 ).한 번에 한 연구를 건너뛰어 하나를 제외하는 민감도 분석을 수행하여 결과가 한 연구에 의존하는지 여부를 확인합니다.연구의 출판 편향은 깔때기 그림과 유의 수준 p < 0.05(Egger et al., 1997 )로 Egger의 교차 검정을 사용하여 조사했습니다. 구글 상위노출 구글상단노출 구글백링크 카지노알 빠른스포츠중계 롤솔랭토토 롤토토 무료스포츠중계 스포츠중계 성인용품 우머나이저 넥스트 카지노솔루션 분양 백링크 구글백링크 먹튀검증 안전한놀이터 먹튀사이트신고