Alternatives Trichterdiagramm ohne Verwendung des Standardfehlers (SE)

Vor Einreichung meiner Metaanalyse möchte ich ein Trichterdiagramm erstellen, um die Heterogenität und die Publikationsverzerrung zu testen. Ich habe die gepoolte Effektgröße und die Effektgrößen aus jeder Studie, die Werte von -1 bis +1 annehmen. Ich habe die Stichprobengrößen n1, n2 für Patienten und Kontrollen aus jeder Studie. Da ich den Standardfehler (SE) nicht berechnen kann, kann ich die Egger-Regression nicht durchführen. Ich kann SE oder Präzision = 1 / SE auf der vertikalen Achse nicht verwenden.

Fragen

• Kann ich trotzdem ein Trichterdiagramm mit der Effektgröße auf dem horizontalen Axon und der Gesamtprobengröße n (n = n1 + n2) auf der vertikalen Achse erstellen?
• Wie ist ein solches Trichterdiagramm zu interpretieren?

Einige veröffentlichte Artikel präsentierten ein solches Trichterdiagramm mit der Gesamtprobengröße auf der vertikalen Achse (Pubmed PMIDs: 10990474, 10456970). Auch das Wikipedia Trichter Plot Wiki stimmt dem zu. Vor allem aber zeigt Mathhias Eggers Artikel über BMJ 1999 (PubMed PMID: 9451274) ein solches Trichterdiagramm ohne SE, sondern nur mit Stichprobengröße auf der vertikalen Achse.

Mehr Fragen

• Ist ein solches Diagramm akzeptabel, wenn der Standardfehler nicht bekannt ist?
• Ist es dasselbe wie das klassische Trichterdiagramm mit SE oder Presicion = 1 / SE auf dem vertikalen Axon?
• Ist seine Interpretation anders?
• Wie soll ich die Linien einstellen, um das gleichseitige Dreieck zu bilden?

F: Kann ich trotzdem ein Trichterdiagramm mit der Effektgröße auf dem horizontalen Axon und der Gesamtprobengröße n (n = n1 + n2) auf der vertikalen Achse erstellen?
A: Ja

F: Wie ist ein solches Trichterdiagramm zu interpretieren?
A: Es ist immer noch ein Trichterplot. Trichterdiagramme sollten jedoch mit Vorsicht interpretiert werden. Wenn Sie beispielsweise nur 5-10 Effektgrößen haben, ist ein Trichterdiagramm nutzlos. Obwohl Trichterdiagramme eine hilfreiche Visualisierungstechnik sind, kann ihre Interpretation irreführend sein. Das Vorhandensein einer Asymmetrie beweist nicht das Vorhandensein einer Publikationsverzerrung. Egger et al. (1997: 632f.) Erwähnen eine Reihe von Gründen, die zu Trichterplot-Asymmetrien führen können, z. B. echte Heterogenität, Datenunregelmäßigkeiten wie methodisch schlecht konzipierte kleine Studien oder Betrug. Trichterdiagramme können daher hilfreich sein, um mögliche Publikationsverzerrungen zu identifizieren. Sie sollten jedoch immer mit einem statistischen Test kombiniert werden.

F: Ist ein solches Diagramm akzeptabel, wenn der Standardfehler nicht bekannt ist?
A: Ja

F: Ist es dasselbe wie das klassische Trichterdiagramm mit SE oder Presicion = 1 / SE auf dem vertikalen Axon?
A: Nein, die Form des Trichters kann unterschiedlich sein.

F: Ist die Interpretation anders?
A: Ja, siehe oben

F: Wie soll ich die Linien einstellen, um das gleichseitige Dreieck zu bilden?
A: Was meinst du mit "Linien, um das gleichseitige Dreieck zu bilden"? Meinen Sie die 95% -CI-Linien? Sie benötigen die Standardfehler ...

Sie könnten auch interessiert sein an:

Peters, Jaime L., Alex J. Sutton, David R. Jones, Keith R. Abrams und Lesly Rushton. 2006. Vergleich zweier Methoden zur Erkennung von Publikationsverzerrungen in der Metaanalyse. Journal of the American Medical Association 295, No. 6: 676–80 . (siehe "Eine Alternative zu Eggers Regressionstest")

Sie schlagen einen statistischen Test vor, der sich auf die Stichprobengröße anstelle von Standardfehlern konzentriert.

Kennen Sie übrigens das Buch " Publikationsverzerrung in der Metaanalyse: Prävention, Bewertung und Anpassung "? Es wird viele Ihrer Fragen beantworten.