Pytania otagowane jako meta-analysis

Metody skupiały się na zestawianiu i łączeniu wyników z różnych badań w nadziei na zwiększenie precyzji i trafności zewnętrznej.

1
Czy metaanaliza ilorazów szans jest w zasadzie beznadziejna?
W ostatnim artykule Norton i in. (2018) stwierdzają, że[1][1]^{[1]} Różnych ilorazów szans z tego samego badania nie można porównać, gdy modele statystyczne, które dają oszacowania ilorazu szans, mają różne zmienne objaśniające, ponieważ każdy model ma inny arbitralny współczynnik skalowania. Wielkości ilorazu szans z jednego badania nie można także porównać z …
2
Jak sparametryzować stosunek dwóch normalnie rozłożonych zmiennych lub odwrotność jednej?
Problem: Parametryzuję rozkłady do wykorzystania jako priorytety i dane w metaanalizie bayesowskiej. Dane są przedstawione w literaturze jako statystyki podsumowujące, prawie wyłącznie zakłada się, że są normalnie rozłożone (chociaż żadna ze zmiennych nie może być <0, niektóre są stosunkami, niektóre są masą itp.). Natknąłem się na dwa przypadki, dla których …
2
Czy mogę zawrzeć wielkość efektu jako zmienną niezależną w meta-regresji?
Moje pytanie brzmi, czy mogę użyć wielkości efektu XXX jako zmiennej zależnej i innej wielkości efektu YYY jako zmiennej niezależnej w meta-regresji? Na przykład przeprowadziłem metaanalizę wpływu ćwiczeń fizycznych na problemy z piciem i znalazłem znaczące wyniki i wysoką niejednorodność. Chcę wykonać meta-regresję i wykorzystać wielkość efektu tych interwencji w …
2
Dlaczego nie przeprowadzić metaanalizy danych częściowo symulowanych?
Tło: Typowa metaanaliza w psychologii może próbować modelować korelację między dwiema zmiennymi X i Y. Analiza zazwyczaj obejmuje uzyskanie zestawu odpowiednich korelacji z literatury wraz z wielkością próby. Następnie można zastosować formuły do ​​obliczenia średniej ważonej korelacji. Następnie można przeprowadzić analizy, aby sprawdzić, czy korelacje różnią się w poszczególnych badaniach …
3
Czy te formuły do ​​przekształcania P, LSD, MSD, HSD, CI do SE jako dokładne lub zawyżone / zachowawcze oszacowanie prawidłowe?
tło Przeprowadzam metaanalizę, która obejmuje wcześniej opublikowane dane. Często różnice między terapiami są zgłaszane z wartościami P, różnicami najmniej znaczącymi (LSD) i innymi statystykami, ale nie zapewniają bezpośredniego oszacowania wariancji. W kontekście modelu, którego używam, przeszacowanie wariancji jest w porządku. Problem Oto lista transformacji do której (Saville 2003), które rozważam, …
1
R / mgcv: Dlaczego produkty tensorowe te () i ti () wytwarzają różne powierzchnie?
mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)może powodować (nieznacznie) różne wyniki. MWE (dostosowany z ?ti): …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
2
Uzasadnienia dla modelu efektów stałych a efektami losowymi w metaanalizie
Przeczytałem kilka publikacji próbujących uzasadnić zastosowanie modelu efektów stałych z oświadczeniami w stylu „wybrano model efektów stałych, ponieważ heterogeniczność była niska”. Obawiam się jednak, że nadal może to być niewłaściwe podejście do analizy danych. Czy istnieją powody lub publikacje, które dyskutują, czy i dlaczego może to być błąd?
2
Czy ważenie oparte na dokładności (tj. Wariancji odwrotnej) jest integralną częścią metaanalizy?
Czy ważenie precyzyjne ma kluczowe znaczenie dla metaanalizy? Borenstein i in. (2009) piszą, że aby metaanaliza była możliwa, konieczne jest jedynie: Badania podają oszacowanie punktowe, które można wyrazić jako pojedynczą liczbę. Odchylenie można obliczyć dla tego oszacowania punktowego. Nie jest od razu jasne, dlaczego (2) jest absolutnie niezbędny. Rzeczywiście wszystkie …
1
Rozerwany między PET-PEESE a wielopoziomowym podejściem do metaanalizy: czy istnieje szczęśliwe medium?
Obecnie pracuję nad metaanalizą, dla której muszę przeanalizować wiele rozmiarów efektów zagnieżdżonych w próbkach. Opieram się na trzypoziomowym metaanalizie Cheunga (2014) do metaanalizy zależnych rozmiarów efektów, w przeciwieństwie do niektórych innych możliwych strategii (np. Ignorowanie zależności, uśrednianie wielkości efektów w badaniach, wybór jednego rozmiaru efektu lub przesunięcie jednostki analizy). Wiele …
3
Jak uzyskać przedział ufności dla zmiany r-kwadratowej populacji
Dla prostego przykładu załóżmy, że istnieją dwa modele regresji liniowej 1 Model posiada trzy czynniki prognostyczne, x1a, x2b, ix2c Model 2 ma trzy predyktory z modelu 1 i dwa dodatkowe predyktory x2aorazx2b Istnieje równanie regresji populacji, w którym wyjaśniona wariancja populacji wynosi ρ2(1)ρ(1)2\rho^2_{(1)} dla Modelu 1 i ρ2(2)ρ(2)2\rho^2_{(2)} dla Modelu …
1
Jak zatem uwzględnić szacunki Bayesa w metaanalizie?
Zainspirowany tym pytaniem, a zwłaszcza „Problemem 3”: Rozkłady tylne są nieco trudniejsze do włączenia do metaanalizy, chyba że podano częsty, parametryczny opis rozkładu. Ostatnio dużo myślałem o włączeniu metaanalizy do modelu bayesowskiego - przede wszystkim jako źródła priorytetów - ale jak to zrobić w drugą stronę? Jeśli analiza bayesowska rzeczywiście …
1
Metaanaliza w R przy użyciu pakietu metafor
Jak powinienem złożyć składnię rmafunkcji z pakietu metafor , aby uzyskać wyniki w następującym prawdziwym przykładzie małej metaanalizy? (statystyczny efekt SMD z efektem losowym) study, mean1, sd1, n1, mean2, sd2, n2 Foo2000, 0.78, 0.05, 20, 0.82, 0.07, 25 Sun2003, 0.74, 0.08, 30, 0.72, 0.05, 19 Pric2005, 0.75, 0.12, 20, 0.74, …
10 r  meta-analysis 
1
Alternatywny wykres lejka, bez użycia błędu standardowego (SE)
Przed przesłaniem mojej metaanalizy chcę utworzyć wykres lejka w celu przetestowania niejednorodności i stronniczości publikacji. Mam sumaryczny rozmiar efektu i rozmiary efektu z każdego badania, które przyjmują wartości od -1 do +1. Mam wielkości próbek n1, n2 dla pacjentów i kontroli z każdego badania. Ponieważ nie mogę obliczyć błędu standardowego …
1
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość
To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R byłyby mniej …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.