涵化研究的两个十年：—一个总体评估和元分析?

虑由事故、癌症、肺炎以及心脏病引发的死亡的百分比的测量。没有任何证据表明电视以任何方式代表着这些风险，依照它们是否符合涵化预期来将测试结果编码，这显然是不可能的。?

   
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只有正式出版的研究结果被包括进来，来自非公开出版的参考资料、论文和报告等类似数据被排除了。或许有人争论，说这样做偏袒了有“较大”结论的研究，而那些不重要的结果往往在一些领域不给出版；然而，在涵化的案例中，这看上去是极端不可能的，因为这些刊物没有流露任何意愿去发表主张驳斥涵化理论的论文。这也保证了我们的分析更加光明正大。我们获取了格伯纳及其同僚提交的许多非正式出版的报告（暴力素描流程报告，认证报告及其他）。这些报告包含着大量支持性数据，但我们无法将这些数据与任何可比较的未公开出版的来自其他渠道的数据在量上进行平衡，后者可能（或不可能）是相反的。于是，在常规意义上没有“出版”的数据未被包括进来。这也使数据的可重复性得以保证。?
没有某项研究仅仅因为逻辑方法上的“欠缺”，或者因为电视收视这一自变量的测量方式而被取消。这个变量携带了许多变化的形式，包括收视时间的自我陈述（每天、每周、“昨天”，抑或一天中的不同时间），收视特定节目的频度和类型（在顺序级别上），看节目的数量，以及日记测量（参见Potter,1994,关于多种手段被使用的讨论）。基于他们有关自变量的测量来排除某项研究是不恰当的，因为那种分歧本身就代表着涵化学说的一个重要部分。这样，我们将所有相关的可操作的收视情形都纳入视野，目的是在元分析中确定用不同方式测量电视收视是否有着不同的结果。?
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资料数据累积?
在元分析中，单个的研究通常被看作一个分析单元，每一个独立的研究（或者独立的数据设置）得出一个单个的结果——也就是说，一个关于效果大小的单个评估——以此用于之后的元分析的一组积累起来的数据。当然，有许多研究提出了多种结果——例如，他们对一个建构可能用好几种测量方法——那就不总是独立的。在这些案例中，元分析倾向于选择一项结果去“代表”一个特别的研究或者去平均呈现出来的关联，以便元分析中的每一个材料都构成一个“独立的”测量。（对独立性假设的违背不影响效果大小的测量，但它确实影响效果的可观测的变化和由于样本误差造成的可预测的变化的测量；Hunter和Schmidt,1990,第480页）?
涵化研究提出了对一个极端事物出现多种结果的问题。这些涵化著作几乎从未报告过一个单个的“效果”（例如，一个F测验或者一个关联）；通常是在一个单个的论文中去发现许多关联，或者非线性系数，或者ANOVA含义测验，或者类似的人或物。在我们的选择标准之下出现了82个已发表的研究，其中包括了总数达5,633的不同结果。如此高数目的多样化（并且是非独立的）结果是由3种因素导致的，而3个不同的解释被要求完成一个跨越各研究的意味深长的独立汇合。
首先，一些研究包含着因变量的多种测量。有些研究将一组变量组成表征某种情形的指数（例如，3项关于“丑恶世界”的指数）。但有时候单个的项目被分解开来进行分析。当不同的因变量被用来测量一个单独的基本的尺度或因素时，结果被简单地平均了。虽然由于可靠性的减少，这个源于平均值变量的效果测量比从那些放在组合指标中的同样的变量所得效果要小（Hunter和Schmidt，1990,第456页），但这已经是疑问最少的一种情形了。?
第二，许多研究提出了大量的偏向性关联，这些关联经常是第一位的；我们编码的5,633个结果中的几乎40%是有所偏向的。例如，在一些研究中，在收视量和一些因变量或指数之间的关联被提出是受如下因素控制的，即性别、教育、收入、年龄、其他媒介的使用以及更多因素——先是个别地然后是同时地起作用。这些显然不是独立的测试，但是平均这些因素并非解决问题的恰当方式。典型地元分析需要在无顺序影响的测量状态下去做；采用偏向性关联或次级系数是不可取的，因为那样一来效果大小的不同测量就没有可比性了（Hunter和Schmidt,1990,第502页）。因此，我们不采集任何带有偏向的数据（或次级资料），而只是分析最简单的关联。?
然而这样做又在涵化研究上提出了一个问题，即何处存在的有意义的关联是虚假的。通过为大量的非独立结果申明第3种缘由，这个问题部分地得以缓解。第3种缘由就是，涵化研究是如此经常地在变化的人群中被分开来进行分析。也就是说，可能性（跨越样本标签的）关联在男性和女性、年轻人和老年人等类似的情形中被非常典型地提了出来。这成为一个

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