Als «meta-regression» getaggte Fragen

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Multiple Imputation für Ergebnisvariablen
Ich habe einen Datensatz über landwirtschaftliche Versuche. Meine Antwortvariable ist ein Antwortverhältnis: log (Behandlung / Kontrolle). Ich bin daran interessiert, was den Unterschied ausmacht, und führe daher RE-Meta-Regressionen durch (ungewichtet, da ziemlich klar ist, dass die Effektgröße nicht mit der Varianz der Schätzungen korreliert). Jede Studie gibt den Getreideertrag, den …
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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 …
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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 
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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 …
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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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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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