Als «meta-analysis» getaggte Fragen

Die Methoden konzentrierten sich darauf, die Ergebnisse verschiedener Studien gegenüberzustellen und zu kombinieren, um die Präzision und externe Validität zu erhöhen.

1
Ist eine Metaanalyse der Odds Ratios im Wesentlichen hoffnungslos?
In einem kürzlich erschienenen Aufsatz von Norton et al. (2018) [ 1 ] geben an, dass[ 1 ][1]^{[1]} Unterschiedliche Quotenverhältnisse aus derselben Studie können nicht verglichen werden, wenn die statistischen Modelle, die zu Quotenverhältnisschätzungen führen, unterschiedliche erklärende Variablen aufweisen, da jedes Modell einen anderen willkürlichen Skalierungsfaktor hat. Die Größe der …
2
Wie parametriere ich das Verhältnis zweier normalverteilter Variablen oder die Umkehrung einer Variablen?
Problem: Ich parametrisiere Verteilungen zur Verwendung als Prioritäten und Daten in einer Bayes'schen Metaanalyse. Die Daten werden in der Literatur als zusammenfassende Statistiken bereitgestellt, von denen fast ausschließlich angenommen wird, dass sie normal verteilt sind (obwohl keine der Variablen <0 sein kann, einige Verhältnisse sind, andere Massen sind und usw.). …
2
Kann ich eine Effektgröße als unabhängige Variable in eine Meta-Regression aufnehmen?
Meine Frage ist, ob ich eine Effektgröße XXX als abhängige Variable und eine andere Effektgröße YYY als unabhängige Variable in einer Meta-Regression verwenden kann. Zum Beispiel führte ich eine Metaanalyse für die Auswirkungen von Bewegung bei Alkoholproblemen durch und fand signifikante Ergebnisse und eine hohe Heterogenität. Ich möchte eine Meta-Regression …
2
Warum nicht eine Metaanalyse für teilweise simulierte Daten durchführen?
Hintergrund: Eine typische Metaanalyse in der Psychologie könnte versuchen, die Korrelation zwischen zwei Variablen X und Y zu modellieren. Die Analyse würde typischerweise das Erhalten einer Reihe relevanter Korrelationen aus der Literatur zusammen mit Stichprobengrößen beinhalten. Formeln können dann angewendet werden, um eine gewichtete Durchschnittskorrelation zu berechnen. Anschließend können Analysen …
3
Sind diese Formeln für die Transformation von P, LSD, MSD, HSD, CI, SE als exakte oder aufgeblasen / konservative Schätzung von
Hintergrund Ich führe eine Metaanalyse durch, die zuvor veröffentlichte Daten enthält. Oft werden Unterschiede zwischen Behandlungen mit P-Werten, niedrigstwertigen Unterschieden (LSD) und anderen Statistiken angegeben, liefern jedoch keine direkte Schätzung der Varianz. Im Kontext des von mir verwendeten Modells ist eine Überschätzung der Varianz in Ordnung. Problem Hier ist eine …
1
R / mgcv: Warum produzieren te () und ti () Tensorprodukte unterschiedliche Oberflächen?
Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich nicht verstehe, ist warum te(x1, x2)und ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)kann (leicht) unterschiedliche Ergebnisse …
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
Begründung für ein Modell mit festen Effekten und zufälligen Effekten in der Metaanalyse
Ich habe mehrere Veröffentlichungen gelesen, in denen versucht wurde, die Verwendung eines Modells mit festen Effekten mit Aussagen nach dem Motto "Das Modell mit festen Effekten wurde gewählt, weil die Heterogenität gering war" zu rechtfertigen. Ich bin jedoch besorgt, dass dies möglicherweise immer noch ein unangemessener Ansatz für die Datenanalyse …
2
Ist eine präzisionsbasierte (dh inverse Varianz) Gewichtung ein wesentlicher Bestandteil der Metaanalyse?
Ist die präzisionsbasierte Gewichtung für die Metaanalyse von zentraler Bedeutung? Borenstein et al. (2009) schreiben, dass für eine mögliche Metaanalyse lediglich Folgendes erforderlich ist: Studien berichten über eine Punktschätzung, die als einzelne Zahl ausgedrückt werden kann. Für diese Punktschätzung kann eine Varianz berechnet werden. Mir ist nicht sofort klar, warum …
1
Zerrissen zwischen PET-PEESE und mehrstufigen Ansätzen zur Metaanalyse: Gibt es ein glückliches Medium?
Ich arbeite derzeit an einer Metaanalyse, für die ich mehrere in Stichproben verschachtelte Effektgrößen analysieren muss. Ich bin Teil von Cheungs (2014) dreistufigem Metaanalyse-Ansatz zur Metaanalyse abhängiger Effektgrößen im Gegensatz zu einigen anderen möglichen Strategien (z. B. Ignorieren von Abhängigkeiten, Mitteln von Effektgrößen innerhalb von Studien, Auswählen einer Effektgröße oder …
3
So erhalten Sie das Konfidenzintervall für die Änderung des Populations-R-Quadrats
Als einfaches Beispiel wird angenommen, dass es zwei lineare Regressionsmodelle gibt Modell 1 hat drei Prädiktoren x1a, x2bundx2c Modell 2 hat drei Prädiktoren aus Modell 1 und zwei zusätzliche Prädiktoren x2aundx2b Es gibt eine Populationsregressionsgleichung, bei der die erklärte Populationsvarianz für Modell 1 für Modell 2 . Die durch Modell …
1
Wie würden Sie Bayes'sche Schätzungen in eine Metaanalyse einbeziehen?
Inspiriert von dieser Frage und speziellem "Problem 3": Posteriore Verteilungen sind etwas schwieriger in eine Metaanalyse einzubeziehen, es sei denn, eine häufig verwendete, parametrische Beschreibung der Verteilung wurde bereitgestellt. Ich habe in letzter Zeit viel darüber nachgedacht, Metaanalysen in ein Bayes'sches Modell zu integrieren - hauptsächlich als Quelle für Prioritäten …
1
Metaanalyse in R mit metafor package
Wie soll ich die rmaFunktion aus dem Metafor- Paket syntaxieren , um Ergebnisse im folgenden realen Beispiel einer kleinen Metaanalyse zu erhalten? (Zufallseffekt, zusammenfassende Statistik SMD) 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, …
10 r  meta-analysis 
1
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 …
1
R lineare Regression kategoriale Variable "versteckter" Wert
Dies ist nur ein Beispiel, auf das ich mehrmals gestoßen bin, daher habe ich keine Beispieldaten. Ausführen eines linearen Regressionsmodells in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1ist eine stetige Variable. x2ist kategorisch und hat drei Werte, z. B. "Niedrig", "Mittel" und "Hoch". Die von R gegebene Ausgabe …
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 
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.