Questions marquées «meta-analysis»

Les méthodes se sont concentrées sur le contraste et la combinaison des résultats de différentes études, dans l'espoir d'augmenter la précision et la validité externe.

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Comment paramétrer le rapport de deux variables normalement distribuées, ou l'inverse d'une?
Problème: je suis en train de paramétrer des distributions à utiliser comme a priori et des données dans une méta-analyse bayésienne. Les données sont fournies dans la littérature sous forme de statistiques résumées, presque exclusivement supposées être normalement distribuées (bien qu'aucune des variables ne puisse être <0, certaines sont des …
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Puis-je inclure une taille d'effet en tant que variable indépendante dans une méta-régression?
Ma question est de savoir si je peux utiliser une taille d'effet comme variable dépendante et une autre taille d'effet comme variable indépendante dans une méta-régression?XXXYOuiY Par exemple, j'ai effectué une méta-analyse des effets de l'exercice sur les problèmes d'alcoolisme et j'ai trouvé des résultats significatifs et une grande hétérogénéité. …
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Pourquoi ne pas effectuer une méta-analyse sur des données partiellement simulées?
Contexte: Une méta-analyse typique en psychologie pourrait chercher à modéliser la corrélation entre deux variables X et Y. L'analyse impliquerait généralement d'obtenir un ensemble de corrélations pertinentes à partir de la littérature ainsi que la taille des échantillons. Des formules peuvent ensuite être appliquées pour calculer une corrélation moyenne pondérée. …
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La transformation de r en Fisher z profite-t-elle d'une méta-analyse?
Habituellement, est transformé en Fisher pour tester la différence entre deux valeurs . Mais, lorsqu'une méta-analyse doit être effectuée, pourquoi devrions-nous prendre une telle mesure? Corrige-t-il l'erreur de mesure ou l'erreur non due à l'échantillonnage et pourquoi devrions-nous supposer que est une estimation imparfaite de la corrélation de la population?z …
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Sont ces formules de transformation P, LSD, MSD, HSD, CI, à SE comme une estimation exacte ou gonflé / conservateur de
Contexte Je mène une méta-analyse qui inclut des données publiées précédemment. Souvent, les différences entre les traitements sont signalées avec les valeurs P, les différences les moins significatives (LSD) et d'autres statistiques, mais ne fournissent aucune estimation directe de la variance. Dans le contexte du modèle que j'utilise, une surestimation …
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R / mgcv: Pourquoi les produits tenseurs te () et ti () produisent-ils des surfaces différentes?
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi te(x1, …
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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Justifications d'un modèle à effets fixes vs à effets aléatoires en méta-analyse
J'ai lu plusieurs publications tentant de justifier l'utilisation d'un modèle à effets fixes avec des affirmations du type "le modèle à effets fixes a été choisi parce que l'hétérogénéité était faible". Cependant, je crains qu'il ne s'agisse toujours d'une approche inappropriée de l'analyse des données. Y a-t-il des raisons ou …
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La pondération basée sur la précision (c.-à-d. La variance inverse) fait-elle partie intégrante de la méta-analyse?
La pondération basée sur la précision est-elle au cœur de la méta-analyse? Borenstein et al. (2009) écrivent que pour qu'une méta-analyse soit possible, il suffit que: Les études rapportent une estimation ponctuelle qui peut être exprimée sous la forme d'un nombre unique. La variance peut être calculée pour cette estimation …
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Tiraillé entre PET-PEESE et approches multi-niveaux de la méta-analyse: existe-t-il un juste milieu?
Je travaille actuellement sur une méta-analyse, pour laquelle j'ai besoin d'analyser plusieurs tailles d'effet imbriquées dans des échantillons. Je suis partisan de l'approche de méta-analyse à trois niveaux de Cheung (2014) pour méta-analyser la taille des effets dépendants, par opposition à certaines des autres stratégies possibles (par exemple, ignorer la …
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Comment obtenir l'intervalle de confiance sur le changement du carré de la population
Pour un exemple simple, supposons qu'il existe deux modèles de régression linéaire Modèle 1 a trois prédicteurs, x1a, x2betx2c Le modèle 2 a trois prédicteurs du modèle 1 et deux prédicteurs supplémentaires x2aetx2b Il existe une équation de régression de la population où la variance de la population expliquée est …
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Méta-analyse dans R utilisant le package metafor
Comment dois-je syntaxer la rmafonction du package metafor afin d'obtenir des résultats dans l'exemple réel d'une petite méta-analyse suivante? (statistique aléatoire SMD à effet aléatoire) 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, 20, …
10 r  meta-analysis 
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R régression linéaire variable catégorielle valeur «cachée»
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant, la …
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 
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