Domande taggate «meta-analysis»

I metodi si sono concentrati sul contrasto e sulla combinazione dei risultati di diversi studi, nella speranza di aumentare la precisione e la validità esterna.

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Come parametrizzare il rapporto tra due variabili normalmente distribuite o l'inverso di una?
Problema: sto parametrizzando le distribuzioni da utilizzare come priori e dati in una meta-analisi bayesiana. I dati sono forniti in letteratura come statistiche riassuntive, si presume quasi esclusivamente di essere distribuiti normalmente (anche se nessuna delle variabili può essere <0, alcune sono rapporti, altre sono masse, ecc.). Mi sono imbattuto …
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Posso includere una dimensione dell'effetto come variabile indipendente in una meta-regressione?
La mia domanda è se posso usare una dimensione dell'effetto come variabile dipendente e un'altra dimensione dell'effetto come variabile indipendente in una meta-regressione?XXXYYY Ad esempio, ho condotto una meta-analisi per gli effetti dell'esercizio fisico nei problemi di alcolismo e ho trovato risultati significativi e un'elevata eterogeneità. Voglio fare una meta-regressione …
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Perché non eseguire meta-analisi su dati parzialmente simulati?
Sfondo: Una tipica meta-analisi in psicologia potrebbe cercare di modellare la correlazione tra due variabili X e Y. L'analisi implicherebbe in genere l'ottenimento di una serie di correlazioni rilevanti dalla letteratura insieme alle dimensioni del campione. Le formule possono quindi essere applicate per calcolare una correlazione media ponderata. Quindi, le …
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Sono corrette queste formule per trasformare P, LSD, MSD, HSD, CI, in SE come stima esatta o gonfiata / conservativa di ?
sfondo Sto conducendo una meta-analisi che include dati precedentemente pubblicati. Spesso, le differenze tra i trattamenti sono riportate con valori di P, differenze meno significative (LSD) e altre statistiche ma non forniscono una stima diretta della varianza. Nel contesto del modello che sto usando, una sopravvalutazione della varianza va bene. …
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R / mgcv: Perché i prodotti tensor te () e ti () producono superfici diverse?
Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché te(x1, x2)e ti(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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Giustificazioni per un modello a effetti fissi vs effetti casuali nella meta-analisi
Ho letto diverse pubblicazioni che tentano di giustificare l'uso di un modello a effetti fissi con dichiarazioni sulla falsariga di "il modello a effetti fissi è stato scelto perché l'eterogeneità era bassa". Tuttavia, temo che potrebbe essere ancora un approccio inappropriato all'analisi dei dati. Ci sono ragioni o pubblicazioni che …
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La ponderazione basata sulla precisione (ovvero la varianza inversa) è parte integrante della meta-analisi?
La ponderazione basata sulla precisione è fondamentale per la meta-analisi? Borenstein et al. (2009) scrivono che per rendere possibile la meta-analisi tutto ciò che è necessario è che: Gli studi riportano una stima puntuale che può essere espressa come un singolo numero. La varianza può essere calcolata per quella stima …
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Diviso tra PET-PEESE e approcci multilivello alla meta-analisi: esiste un mezzo felice?
Attualmente sto lavorando a una meta-analisi, per la quale ho bisogno di analizzare più dimensioni di effetto nidificate all'interno dei campioni. Sono parziale dell'approccio di meta-analisi a tre livelli di Cheung (2014) alla meta-analisi delle dimensioni degli effetti dipendenti, al contrario di alcune delle altre possibili strategie (ad esempio, ignorare …
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Come ottenere l'intervallo di confidenza sul cambio di r-square della popolazione
Per un semplice esempio, supponiamo che ci siano due modelli di regressione lineare Modello 1 ha tre predittori, x1a, x2b, ex2c Il modello 2 ha tre predittori dal modello 1 e due predittori aggiuntivi x2aex2b Esiste un'equazione di regressione della popolazione in cui la varianza della popolazione spiegata è per …
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Quindi come includeresti le stime bayesiane in una meta-analisi?
Ispirato da questa domanda, in particolare "Problema 3": Le distribuzioni posteriori sono in qualche modo più difficili da incorporare in una meta-analisi, a meno che non sia stata fornita una descrizione parametrica frequente della distribuzione. Di recente ho pensato molto all'incorporazione della meta-analisi in un modello bayesiano - principalmente come …
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Meta-analisi in R usando il pacchetto metafor
Come dovrei sintassi la rmafunzione dal pacchetto metafor per ottenere risultati nel seguente esempio di vita reale di una piccola meta-analisi? (SMD statistico sommario ad effetto casuale) 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, …
10 r  meta-analysis 
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Valore “nascosto” della variabile categoriale della regressione lineare
Questo è solo un esempio che ho riscontrato più volte, quindi non ho dati di esempio. Esecuzione di un modello di regressione lineare in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1è una variabile continua. x2è categorico e ha tre valori, ad esempio "Basso", "Medio" e "Alto". Tuttavia, l'output …
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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