Преобразования на основе арксинуса для метаанализа долей: преимущества, недостатки и альтернативы

В последние годы метаанализы всё чаще применяют для обобщения данных о долях (например, о распространённости заболеваний), полученных в нескольких исследованиях. Преобразования на основе арксинуса, особенно двойное арксинусное преобразование Фримена—Тьюки, широко используют для стабилизации дисперсии оценок долей в отдельных исследованиях при двухэтапном проведении метаанализа. Хотя по сравнению с традиционным логит-преобразованием они имеют определённые преимущества, им также присущи существенные ограничения, включая плохую интерпретируемость, и они могут приводить к вводящим в заблуждение выводам. Обобщённые линейные смешанные модели и байесовские модели представляют собой интуитивно понятные альтернативы одноэтапного анализа, которые легко реализовать с помощью многих программных средств. В статье разъясняются различные преимущества и недостатки преобразований на основе арксинуса и обсуждаются альтернативные подходы, которые в целом могут превосходить популярную в настоящее время практику.