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
Jak obliczyć standardowy błąd ilorazów szans?
Mam dwa zestawy danych z badań asocjacyjnych całego genomu. Jedyne dostępne informacje to iloraz szans i wartość p dla pierwszego zestawu danych. Dla drugiego zestawu danych mam iloraz szans, wartość p i częstotliwości alleli (AFD = choroba, AFC = kontrola) (np. 0,321). Próbuję wykonać metaanalizę tych danych, ale nie mam …
1
Pakiet Metafor: diagnostyka stronniczości i czułości
Prowadzę wielopoziomową metaanalizę, która obejmuje niektóre artykuły z wieloma wynikami. Dlatego używam tej rma.mv()funkcji. Przykładowy kod: test.main = rma.mv(yi,vi,random = ~1|ID, data = data) Mam dwa pytania: Czytałem w poprzedniej kwerendy , które podczas używania rma.mv(), ranktest()nie jest wiarygodnym testem funnel plot asymetrii. Jeśli jednak wariancja próbki zostałaby dodana do …
2
Alternatywne schematy wag dla metaanalizy efektów losowych: brak standardowych odchyleń
Pracuję nad metaanalizą efektów losowych obejmującą szereg badań, w których nie zgłoszono odchyleń standardowych; we wszystkich badaniach podano wielkość próby. Nie sądzę, że możliwe jest przybliżenie lub przypisanie brakujących danych SD. W jaki sposób metaanaliza wykorzystująca surowe (niestandaryzowane) powinna oznaczać różnice jako wielkość efektu, gdy odchylenia standardowe nie są dostępne …
2
Jak najlepiej obsługiwać wyniki cząstkowe w metaanalizie?
Przeprowadzam metaanalizę wielkości efektu dw R za pomocą pakietu metafor. d reprezentuje różnice w wynikach pamięci między pacjentami a zdrowymi. Jednak niektóre badania donoszą jedynie o wynikach zainteresowania d (np. Kilka różnych wyników pamięci lub wyników z trzech oddzielnych bloków testowania pamięci). Zapoznaj się z poniższym zestawem danych pozornych, gdzie …
1
Pytanie o ważenie wariancji odwrotnej
Załóżmy, że chcemy wnioskować na podstawie nieobserwowanej realizacji losowej zmiennej , która normalnie jest dystrybuowana ze średnią i wariancją . Załóżmy, że istnieje inna zmienna losowa (której nieobserwowaną realizację podobnie nazywamy ), która jest normalnie dystrybuowana ze średnią i wariancją . Niech będzie kowariancją i .xxxx~x~\tilde xμxμx\mu_xσ2xσx2\sigma^2_xy~y~\tilde yyyyμyμy\mu_yσ2yσy2\sigma^2_yσxyσxy\sigma_{xy}x~x~\tilde xy~y~\tilde y …
1
Jaka jest różnica między podejściem częstym z metaanalizą a podejściem bayesowskim?
Powiedzmy, że przeprowadzam analizę, patrząc na konkretną miarę zdrowia. Interesuje mnie różnica w tym pomiarze między pacjentami a grupą kontrolną oraz to, czy różnica ta różni się od 0. W przeszłości były badania dotyczące tego samego pytania badawczego i miary zdrowia, ale w różnych próbkach pacjentów. W mojej analizie bayesowskiej …
2
Parametryczne, półparametryczne i nieparametryczne ładowanie początkowe dla modeli mieszanych
Z tego artykułu pochodzą następujące przeszczepy . Jestem nowicjuszem w bootstrapie i próbuję zaimplementować parametryczne, semiparametryczne i nieparametryczne bootstrapowanie dla liniowego modelu mieszanego z R bootpakietem. Kod R. Oto mój Rkod: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn <- function(data, …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
4
Jak obliczyć przedziały ufności dla połączonych wskaźników nieparzystych w metaanalizie?
Mam dwa zestawy danych z badań asocjacyjnych całego genomu. Jedynymi dostępnymi informacjami są współczynniki nieparzyste i przedziały ufności (95%) dla każdego genotypowanego SNP. Chcę wygenerować działkę leśną porównującą te dwa współczynniki szans, ale nie mogę znaleźć sposobu na obliczenie łączonych przedziałów ufności w celu wizualizacji efektów podsumowania. Użyłem programu PLINK …
3
Metaanaliza badań z komórkami o częstotliwości 0
Znam metaanalizę i techniki regresji meta (przy użyciu pakietu R metaforfirmy Viechtbauer), ale ostatnio natknąłem się na problem, którego nie mogę łatwo rozwiązać. Powiedzmy, że mamy chorobę, która może przejść od matki do nienarodzonego dziecka, i była badana już wiele razy. Matka i dziecko zostały przetestowane na obecność wirusa zaraz …
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.