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.

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Alternative Gewichtungsschemata für die Metaanalyse von Zufallseffekten: fehlende Standardabweichungen
Ich arbeite an einer Metaanalyse mit zufälligen Effekten, die eine Reihe von Studien abdeckt, in denen keine Standardabweichungen angegeben sind. Alle Studien geben die Stichprobengröße an. Ich glaube nicht, dass es möglich ist, die fehlenden SD-Daten zu approximieren oder zu unterstellen. Wie sollte eine Metaanalyse gewichtet werden, bei der rohe …
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Wie gehe ich am besten mit Unterpunkten in einer Metaanalyse um?
Ich führe eine Metaanalyse der Effektgrößen d in R unter Verwendung des Metafor-Pakets durch. d repräsentiert Unterschiede in den Gedächtniswerten zwischen Patienten und Gesunden. Einige Studien berichten jedoch nur über Unterpunkte des interessierenden Maßes d (z. B. mehrere unterschiedliche Speicherbewertungen oder Bewertungen aus drei getrennten Blöcken von Gedächtnistests). Bitte beachten …
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Frage zur inversen Varianzgewichtung
Nehmen wir an, wir wollen auf eine unbeobachtete Realisierung einer Zufallsvariablen ˜ x schließen , die normalerweise mit dem Mittelwert μ x und der Varianz σ 2 x verteilt ist . Angenommen, es gibt eine andere Zufallsvariable ˜ y (deren unbeobachtete Realisierung wir ähnlich y nennen ), die normalerweise mit …
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Was ist der Unterschied zwischen einem frequentistischen Ansatz mit Metaanalyse und einem Bayes'schen Ansatz?
Angenommen, ich führe eine Analyse durch, bei der eine bestimmte Gesundheitsmaßnahme untersucht wird. Ich interessiere mich für den Unterschied in diesem Maß zwischen Patienten und Kontrollen und dafür, ob sich der Unterschied von 0 unterscheidet oder nicht. In der Vergangenheit gab es Studien, die sich mit meiner gleichen Forschungsfrage und …
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Parametrisches, semiparametrisches und nichtparametrisches Bootstrapping für gemischte Modelle
Die folgenden Transplantate stammen aus diesem Artikel . Ich bin ein Neuling im Bootstrap und versuche, das parametrische, semiparametrische und nichtparametrische Bootstrapping-Bootstrapping für ein lineares gemischtes Modell mit R bootPaket zu implementieren. R-Code Hier ist mein RCode: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + …
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 
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Wie berechnet man den Standardfehler der Quotenverhältnisse?
Ich habe zwei Datensätze aus genomweiten Assoziationsstudien. Die einzigen verfügbaren Informationen sind das Odds Ratio und der p-Wert für den ersten Datensatz. Für den zweiten Datensatz habe ich das Odds Ratio, den p-Wert und die Allelfrequenzen (AFD = Krankheit, AFC = Kontrollen) (zB: 0,321). Ich versuche, eine Metaanalyse dieser Daten …
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Wie werden Konfidenzintervalle für gepoolte ungerade Verhältnisse in der Metaanalyse berechnet?
Ich habe zwei Datensätze aus genomweiten Assoziationsstudien. Die einzigen verfügbaren Informationen sind die ungeraden Verhältnisse und ihre Konfidenzintervalle (95%) für jedes genotypisierte SNP. Ich möchte ein Walddiagramm erstellen, in dem diese beiden Quotenverhältnisse verglichen werden, aber ich kann die kombinierten Konfidenzintervalle nicht berechnen, um die Zusammenfassungseffekte zu visualisieren. Ich habe …
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Metaanalyse zu Studien mit 0-Frequenzzellen
Ich bin mit Metaanalyse- und Meta-Regressionstechniken vertraut (unter Verwendung des R-Pakets metaforvon Viechtbauer), bin aber kürzlich auf ein Problem gestoßen, das ich nicht einfach lösen kann. Nehmen wir an, wir haben eine Krankheit, die von der Mutter auf das ungeborene Kind übergehen kann, und sie wurde bereits mehrmals untersucht. Mutter …
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Wie sollte man in einer Metaanalyse mit nicht signifikanten Studien umgehen, die keine Rohdaten enthalten?
Angenommen, ich führe eine Metaanalyse durch und untersuche die Leistung von Gruppe A und Gruppe B in Bezug auf ein bestimmtes Konstrukt. Einige der Studien, auf die ich stoßen werde, werden nun berichten, dass keine statistischen Unterschiede zwischen den beiden Gruppen gefunden werden konnten, aber keine genauen Teststatistiken und / …
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Ursachen für bimodale Verteilungen beim Bootstrapping eines Metaanalysemodells
Ich helfe einem Kollegen, ein Metaanalyse-Modell mit gemischten Effekten mithilfe des von @Wolfgang verfassten Metafor R-Paket-Frameworks zu booten. Interessanterweise und besorgniserregend erhalte ich für einen der Koeffizienten des Modells beim Bootstrapping eine bimodale Verteilung (siehe unten rechts in der Abbildung unten). Ich denke, eine der Hauptursachen könnte die Tatsache sein, …
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Mehrstufige multivariate Meta-Regression
Hintergrund: Ich möchte eine Meta-Regression mit Studien durchführen, die (1) mehrere Ergebnisse / Konstrukte (= multivariat) und (2) mehrere Effektgrößen für jedes dieser Ergebnisse aufgrund unterschiedlicher Maßnahmen aufweisen. Hier ist ein Schema, das es hoffentlich am besten erklärt: Studie 1, Ergebnis A, Effektgröße 1 Studie 1, Ergebnis A, Effektgröße 2 …
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Seltsam große R-Quadrat-Werte in der Meta-Regression (metafor)
Ich verwende das Metafor-Paket in R. Ich habe ein Zufallseffektmodell mit einem kontinuierlichen Prädiktor wie folgt angepasst SIZE=rma(yi=Ds,sei=SE,data=VPPOOLed,mods=~SIZE) Welches ergibt die Ausgabe: R^2 (amount of heterogeneity accounted for): 63.62% Test of Moderators (coefficient(s) 2): QM(df = 1) = 9.3255, p-val = 0.0023 Model Results: se zval pval ci.lb ci.ub intrcpt …
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