论文研究 数据聚合:建议的心理计量学IPD元分析

开发个人参与者数据（IPD）荟萃分析可克服经典荟萃分析的一些荟萃分析陷阱。 相对于IPD元分析，传统的心理计量学元分析的一个优势是校正了汇总的研究单元，即研究差异，即工件，例如测量误差。 如果没有在研究级别进行这些更正，则荟萃分析人员可能会假设主持人变量而不是研究之间的假象。 迄今为止，IPD荟萃分析人员忽略了IPD荟萃分析中个体聚合单位的心理计量校正。 在本文中，我们提出了一种针对IPD荟萃分析的心理学方法，以解决个体聚集单位的差异以克服个体之间的差异。 我们以对单个数据的镜头模型研究的汇总为例，向读者介绍这种方法，并为未来（例如大数据分析）列出了不同的应用可能性。 我们建议的心理计量学IP