คำถามติดแท็ก meta-regression

ฉันมีชุดข้อมูลเกี่ยวกับการทดลองทางการเกษตร ตัวแปรตอบกลับของฉันคืออัตราส่วนการตอบสนอง: บันทึก (การรักษา / การควบคุม) ฉันสนใจในสิ่งที่เป็นสื่อกลางความแตกต่างดังนั้นฉันจึงเรียกใช้ RE-meta-regressions (ไม่ถ่วงน้ำหนักเนื่องจากดูเหมือนชัดเจนว่าขนาดของเอฟเฟกต์นั้นไม่มีความสัมพันธ์กับความแปรปรวนของการประมาณ) การศึกษาแต่ละครั้งจะรายงานถึงผลผลิตของข้าว, ชีวมวลหรือทั้งสองอย่าง ฉันไม่สามารถแยกแยะผลผลิตข้าวจากการศึกษาที่รายงานผลผลิตชีวมวลเพียงอย่างเดียวเพราะไม่ใช่พืชที่ศึกษาทั้งหมดมีประโยชน์สำหรับเมล็ดพืช (เช่นอ้อยรวมอยู่ด้วย) แต่พืชแต่ละชนิดที่ผลิตธัญพืชก็มีชีวมวลด้วยเช่นกัน สำหรับเพื่อนร่วมงานที่ขาดหายไปฉันใช้การใส่คำซ้ำซ้ำ (ตามบทตำราของ Andrew Gelman) ดูเหมือนว่าจะให้ผลลัพธ์ที่สมเหตุสมผลและโดยทั่วไปกระบวนการทั้งหมดนั้นใช้งานง่าย โดยทั่วไปฉันคาดการณ์ค่าที่หายไปและใช้ค่าที่คาดการณ์เหล่านั้นเพื่อคาดการณ์ค่าที่หายไปและวนซ้ำแต่ละตัวแปรจนกว่าแต่ละตัวแปรจะมาบรรจบกัน (ในการแจกแจง) มีเหตุผลใดบ้างที่ฉันไม่สามารถใช้กระบวนการเดียวกันเพื่อใส่ข้อมูลผลลัพธ์ที่ขาดหายไป ฉันอาจจะสร้างแบบจำลองการให้ข้อมูลที่ค่อนข้างมีความหมายสำหรับอัตราส่วนการตอบสนองของสิ่งมีชีวิตต่อหน่วยพื้นที่โดยพิจารณาจากอัตราส่วนการตอบสนองของธัญพืชชนิดของพืชและ covariates อื่น ๆ ที่ฉันมี จากนั้นฉันจะเฉลี่ยค่าสัมประสิทธิ์และ VCV ของและเพิ่มการแก้ไข MI ตามการปฏิบัติมาตรฐาน แต่สัมประสิทธิ์เหล่านี้วัดได้อย่างไรเมื่อผลลัพธ์ของตัวเองถูกกำหนดไว้? การตีความสัมประสิทธิ์นั้นแตกต่างจาก MI มาตรฐานสำหรับ covariates หรือไม่? เมื่อคิดถึงเรื่องนี้ฉันไม่สามารถโน้มน้าวตัวเองได้ว่าสิ่งนี้ไม่ได้ผล แต่ฉันก็ไม่แน่ใจ ยินดีต้อนรับความคิดและข้อเสนอแนะสำหรับการอ่านเนื้อหา

17 missing-data  meta-analysis  multiple-imputation  meta-regression 

คำถามของฉันคือฉันสามารถใช้เอฟเฟกต์ขนาดเป็นตัวแปรตามและอีกขนาดเอฟเฟกต์เป็นตัวแปรอิสระในการถดถอยแบบ meta-reg หรือไม่?XXXYYY ตัวอย่างเช่นฉันทำการวิเคราะห์อภิมานสำหรับผลของการออกกำลังกายในปัญหาการดื่มและฉันพบผลลัพธ์ที่สำคัญและความหลากหลายที่สูง ฉันต้องการทำเมตาถดถอยและใช้ขนาดผลกระทบของการแทรกแซงเหล่านั้นในความวิตกกังวลเป็นตัวแปรอิสระและขนาดผลกระทบของปัญหาการดื่มเป็นตัวแปรตาม (สมมติว่าการศึกษาแต่ละครั้งประเมินความวิตกกังวลและปัญหาการดื่มและฉันคำนวณผลกระทบ ขนาดเป็น Hedges's )ggg สิ่งนี้สมเหตุสมผลสำหรับคุณหรือไม่

11 references  meta-analysis  effect-size  meta-regression 

mgcvแพคเกจสำหรับการRมีสองฟังก์ชั่นสำหรับการปฏิสัมพันธ์กระชับเมตริกซ์ผลิตภัณฑ์: และte() ti()ฉันเข้าใจการแบ่งขั้นพื้นฐานของการใช้แรงงานระหว่างคนทั้งสอง (ปรับให้เหมาะสมกับการทำงานแบบไม่เป็นเชิงเส้นเปรียบเทียบกับการย่อยสลายการโต้ตอบนี้เป็นผลกระทบหลักและการโต้ตอบ) สิ่งที่ฉันไม่เข้าใจคือสาเหตุte(x1, x2)และti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)อาจให้ผลลัพธ์ที่แตกต่าง (เล็กน้อย) MWE (ดัดแปลงมาจาก?ti): require(mgcv) test1 <- function(x,z,sx=0.3,sz=0.4) { x <- x*20 (pi**sx*sz)*(1.2*exp(-(x-0.2)^2/sx^2-(z-0.3)^2/sz^2)+ 0.8*exp(-(x-0.7)^2/sx^2-(z-0.8)^2/sz^2)) } n <- 500 x <- runif(n)/20;z <- runif(n); xs <- seq(0,1,length=30)/20;zs <- seq(0,1,length=30) pr <- data.frame(x=rep(xs,30),z=rep(zs,rep(30,30))) truth <- matrix(test1(pr$x,pr$z),30,30) f <- test1(x,z) y <- f …

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 

ขณะนี้ฉันกำลังทำงานกับการวิเคราะห์เมตาดาต้าซึ่งฉันจำเป็นต้องวิเคราะห์ขนาดของเอฟเฟกต์หลายขนาดซ้อนกันภายในกลุ่มตัวอย่าง ฉันเป็นส่วนหนึ่งของวิธีการวิเคราะห์อภิมานสามระดับของ Cheung (2014) เพื่อการวิเคราะห์อภิมานขนาดต่างกันเมื่อเทียบกับกลยุทธ์อื่น ๆ ที่เป็นไปได้ (เช่นการไม่สนใจการพึ่งพาขนาดเฉลี่ยของผลกระทบภายในการศึกษาเลือกขนาดผลหนึ่งขนาดหรือ เปลี่ยนหน่วยของการวิเคราะห์) ขนาดของเอฟเฟ็กต์ขึ้นอยู่กับฉันมีความสัมพันธ์เกี่ยวข้องกับตัวแปรที่ค่อนข้างโดดเด่น (แต่เกี่ยวข้องกับ topically) ดังนั้นค่าเฉลี่ยของพวกมันจึงไม่สมเหตุสมผลทางความคิดและถึงแม้ว่ามันจะเป็นเช่นนั้น อย่างไรก็ตามในเวลาเดียวกันฉันก็สนใจที่จะใช้วิธีของ Stanley & Doucouliagos (2014) ในการจัดการกับอคติการตีพิมพ์ในหลักสูตรการประมาณผลกระทบจากการวิเคราะห์ สรุปอย่างใดอย่างหนึ่งอย่างใดอย่างหนึ่งเหมาะกับรูปแบบการถดถอยเมตาทำนายขนาดผลการศึกษาโดยความแปรปรวนตามลำดับของพวกเขา (การทดสอบผลกระทบที่มีความแม่นยำหรือ PET) หรือข้อผิดพลาดมาตรฐานตามลำดับของพวกเขา ขึ้นอยู่กับความสำคัญของการสกัดกั้นในแบบจำลอง PET หนึ่งอาจใช้การสกัดกั้นจากแบบจำลอง PET (ถ้าการสกัดกั้น PET p > .05) หรือแบบจำลอง PEESE (ถ้าการสกัดกั้น PET p <.05) เป็นสิ่งพิมพ์โดยประมาณ - ขนาดเอฟเฟ็กต์เฉลี่ยที่ปราศจากอคติ อย่างไรก็ตามปัญหาของฉันเกิดจากข้อความที่ตัดตอนมาจาก Stanley & Doucouliagos (2014): ในการจำลองของเรารวมความหลากหลายที่ไม่ได้อธิบายไว้รวมอยู่เสมอ; ดังนั้นโดยทั่วไปแล้วควรใช้ REE [ตัวประมาณผลกระทบแบบสุ่ม] …

10 multilevel-analysis  meta-analysis  meta-regression  publication-bias 

ฉันกำลังทำงานกับการวิเคราะห์อภิมานผลแบบสุ่มซึ่งครอบคลุมการศึกษาจำนวนหนึ่งซึ่งไม่ได้รายงานความเบี่ยงเบนมาตรฐาน การศึกษาทั้งหมดทำรายงานขนาดตัวอย่าง ฉันไม่เชื่อว่ามีความเป็นไปได้ที่จะประมาณหรือลบล้างข้อมูลที่หายไปของ SD meta-analysis ที่ใช้ raw (ไม่เป็นมาตรฐาน) หมายถึงความแตกต่างในขณะที่ขนาดของเอฟเฟกต์นั้นมีน้ำหนักเมื่อไม่มีการเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับการศึกษาทั้งหมดหรือไม่ แน่นอนว่าฉันสามารถประมาณค่า tau-squared และต้องการที่จะรวมการวัดความแปรปรวนระหว่างการศึกษาในรูปแบบน้ำหนักใด ๆ ที่ฉันใช้อยู่ในกรอบสุ่มผลกระทบ ข้อมูลเพิ่มเติมเล็กน้อยรวมอยู่ด้านล่าง: เหตุใดความแตกต่างของค่าเฉลี่ยดิบจึงยังคงมีประโยชน์: ข้อมูลถูกรายงานในระดับที่มีความหมายอย่างแท้จริง: ดอลลาร์สหรัฐต่อหน่วย ดังนั้นการวิเคราะห์เมตาของความแตกต่างเฉลี่ยจะตีความได้ทันที เหตุใดฉันจึงไม่สามารถประมาณค่าหรือเบี่ยงเบนข้อมูล SD ได้: การศึกษาข้อมูลเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ขาดหายไปนั้นไม่ได้มีข้อมูลเพียงพอที่จะประมาณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (เช่นค่ามัธยฐานและช่วงไม่ได้ถูกรายงานในวรรณคดี) การใส่ข้อมูลที่ขาดหายไปดูเหมือนว่าไม่เหมาะสมเนื่องจากการศึกษาส่วนใหญ่ขาด SD และเนื่องจากการศึกษาแตกต่างกันอย่างมากในแง่ของพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่ครอบคลุมและโปรโตคอลการสำรวจ โดยทั่วไปแล้วจะทำอะไรกับความแตกต่างของค่าเฉลี่ยในการวิเคราะห์อภิมาน: ตุ้มน้ำหนักการศึกษาจะขึ้นอยู่กับข้อผิดพลาดมาตรฐานของความแตกต่างเฉลี่ย (โดยทั่วไปจะคำนวณด้วยคำศัพท์ขนาดตัวอย่าง ฉันไม่มีสิ่งนี้ ในการวิเคราะห์อภิมานผลกระทบแบบสุ่มน้ำหนักการศึกษายังรวมถึงคำศัพท์สำหรับความแปรปรวนระหว่างการศึกษาด้วย ฉันมีสิ่งนี้ สามารถใช้การถ่วงน้ำหนักขนาดตัวอย่างแบบง่ายๆในบริบทนี้ได้หรือไม่? ฉันจะรวมการประมาณค่า tau-squared (หรือการวัดอื่นของการกระจายระหว่างการศึกษา) เข้ากับน้ำหนักได้อย่างไร

9 stata  missing-data  meta-analysis  meta-regression 

ฉันกำลังทำการวิเคราะห์เมตาดาต้าของขนาดผลกระทบdใน R โดยใช้แพ็คเกจ metafor dแสดงถึงความแตกต่างของคะแนนความจำระหว่างผู้ป่วยและสุขภาพ อย่างไรก็ตามการศึกษาบางชิ้นรายงานเฉพาะคะแนนย่อยของการวัดความสนใจd (เช่นคะแนนหน่วยความจำที่แตกต่างกันหรือคะแนนจากการทดสอบหน่วยความจำสามบล็อกแยกกัน) โปรดดูชุดข้อมูลจำลองต่อไปนี้พร้อมdแสดงขนาดผลกระทบของการศึกษารวมถึงส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน SD: d <- round(rnorm(5,5,1),2) sd <- round(rnorm(5,1,0.1),2) study <- c(1,2,3,3,3) subscore <- c(1,1,1,2,3) my_data <- as.data.frame(cbind(study, subscore, d, sd)) library(metafor) m1 <- rma(d,sd, data=my_data) summary(m1) ฉันต้องการถามความคิดเห็นของคุณสำหรับวิธีที่ดีที่สุดในการจัดการคะแนนย่อยเหล่านี้ - เช่น: เลือกคะแนนย่อยหนึ่งคะแนนจากการศึกษาแต่ละครั้งที่รายงานคะแนนมากกว่าหนึ่งคะแนน รวมคะแนนย่อยทั้งหมด (ซึ่งจะเป็นการละเมิดสมมติฐานความเป็นอิสระของโมเดล rfx เนื่องจากคะแนนย่อยของการศึกษาหนึ่งมาจากตัวอย่างเดียวกัน) สำหรับการศึกษาแต่ละครั้งที่รายงานคะแนนย่อย: คำนวณคะแนนเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานโดยรวมและรวมถึง "ขนาดเอฟเฟ็กต์การรวม" ในการวิเคราะห์ meta ของ rfx รวมคะแนนย่อยทั้งหมดและเพิ่มตัวแปรดัมมี่ที่ระบุว่าได้รับคะแนนใดจากการศึกษา

9 r  meta-analysis  effect-size  meta-regression