I² et Q (hétérogénéité)

Q teste si les études diffèrent entre elles plus que le hasard au sein des études ne le laisserait penser. I² donne, en pourcentage, la part de la variation totale des effets qui provient de vraies différences entre les études plutôt que du hasard. Règle empirique d’après Higgins et collègues (2003), qui citent 25, 50 et 75 % comme repères : en dessous de 25 % faible, à partir de 25 % modérée, à partir de 50 % substantielle, à partir de 75 % élevée.

Exemple: I² = 95 %, Q(8) = 123,7, p < ,001 : presque toute la variation est due à de vraies différences entre les études (durée de séjour, Normand 1999).

Attention: Avec peu d’études, I² est très imprécis ; c’est pourquoi l’intervalle est affiché. Un petit Q avec peu d’études ne prouve pas que les études sont semblables. I² est une proportion, pas une mesure de l’ampleur des différences : avec des études très précises, I² devient élevé même si les effets sont proches. L’étendue des vrais effets est indiquée par τ et l’intervalle de prédiction.