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定義
ファンネルプロットという用語は、研究の効果と精度などを散布図にして分布を読む図を指します。分布が非対称になる理由は一つではなく、この図だけでは未掲載の研究があると断定できません。公表バイアスを直接証明する図ではありません。
メタ解析での読み方
横軸の効果尺度と縦軸の標準誤差又は精度を確認します。研究数、異質性、研究の大きさと条件の関連を調べます。非対称の検定の適用条件や検出力も読み、登録研究と未公表の結果を照合します。
判断が変わる六つの場面
縦軸の方向
仮想例：標準誤差が小さい研究を図の上へ置いた。上が大きな効果という意味ではなく精度の配置になる。縦軸名と向きを確かめます。
小規模研究
仮想例：小さい研究だけ効果が大きい。公表の選択以外の条件差も候補になる。対象と介入量の相違を確かめます。
少ない点
仮想例：四つの研究から非対称を判断した。偶然の配置と構造的な非対称を分けにくい。研究数と検定の適用条件を確かめます。
異質な対象
仮想例：二つの異なる集団の研究を混ぜた。別の効果分布が図の非対称へ影響しうる。集団別の分布を確かめます。
結果の選択
仮想例：有意な評価項目だけ論文に掲載された。研究全体の未公表と一研究内の選択報告を分ける。登録した評価項目を確かめます。
補正の手法
仮想例：欠けた点を推定して統合値を補正した。仮定した欠落の構造が正しいとは限らない。補正法の仮定と感度分析を確かめます。
基本の計算と適用条件
十研究の効果を横軸、標準誤差を縦軸へ置く仮想図を考えます。精密な研究を上、小さい研究を下へ配置すると、下側の点が広く散らばる形が期待される場合があります。縦軸が標本数や逆標準誤差なら配置の意味が変わるため、図の形を読む前に軸を確認します。点の上下を、効果のよさの順位として解釈しません。
小規模研究が全て大きな効果を示していた場合、公表の選択は候補になります。しかし小規模研究だけが手厚い個別支援を行ったなら、介入条件の違いも候補です。対象、量、研究方法、結果選択の記録を研究別に並べます。図で同じ非対称が見えても、説明と対策は原因によって違います。原因を一つへ決める前に資料を照合します。
研究が四つしかない場合、少ない点の配置から対称性を判断するのは難しくなります。非対称の検定には研究数や効果尺度への適用条件があり、検定が非有意でも選択がないという証明にはなりません。区間を色分けする図なども、軸と境界の意味を読んで使います。図の種類を増やすことだけで未報告研究の実際の結果が分かるわけではありません。
登録簿、研究計画、学会報告を用いて、実施された研究と結果論文を対応させることが役立ちます。結果がない理由は未完了、未公表、見つからないなどを区別します。欠けた点を推定する補正法を使う場合には、その欠落構造の仮定を示します。補正後の値を真の値と呼ばず、別の妥当な仮定で結論がどう動くかを確認します。
報告バイアスの検討
報告バイアスは、結果の方向や有意性に応じて研究や評価項目が報告されることで起こります。図の非対称性を調べるだけでなく、登録記録と公表された評価項目を比べ、欠けた結果を探します。小規模研究の対象や介入が異なる場合も、同様の形が生じえます。
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漏斗図が左右対称だから偏りなしという広告
仮想例：健康支援の四研究を横軸の効果、縦軸の標準誤差へ置いたとします。四つの点が対称に見えても、少ない点で選択報告の有無を確定できません。標準誤差を逆向きに配置した図では、上の研究は通常精密であり、上ほど効果が高いという意味ではありません。
小規模研究ほど大きな効果を示す場合、公表の選択だけでなく、対象の重症度、支援の量、方法の差も候補です。一つの研究内で有意な項目だけが報告されることと、研究全体が公表されないことも異なります。登録した評価項目と公表結果を照合する作業は、図の形だけからの判断を補います。
広告の散布図の点数を採用研究一覧と照合します。一研究から複数の効果を点として出している場合には、その依存をどう扱ったかも読む必要があります。未公表の結果を探した検索先と日付を求めると、図の対称性とは別に報告の欠落を調べる手順を点検できます。
混同しやすい判断を分ける
フォレストプロット
研究別の効果の位置と精度を先に確認すると、非対称の候補を具体的に調べられる。 フォレストプロットの解説。
研究間異質性
小規模研究で対象が違うことなど、公表以外の非対称の説明を検討する。 研究間異質性の解説。
事前登録
公表された研究以外の存在や、予定した評価項目の欠落を調べる資料になる。 事前登録の解説。
出典
よくある質問
ファンネルプロットとは何ですか
ファンネルプロットは、研究の効果推定値と精度に関わる指標を散布する図です。
非対称なら出版バイアスですか
他の原因もあります。研究条件の差や小規模研究の方法、偶然の配置を検討します。
対称なら選択報告はありませんか
証明にはなりません。少ない研究や一研究内の結果選択では、形だけの検出に限界があります。