METAREG: Stata-Modul zur Durchführung der Metaanalyse-Regression Metareg führt zufällige Effekte Meta-Regression auf Studie-Ebene Summary Data. Dies ist eine überarbeitete Version des ursprünglich von Stephen Sharp geschriebenen Programms (STB-42, sbe23). Die Hauptrevisionen beinhalten Verbesserungen der Schätzmethoden und die Hinzufügung einer Option zur Verwendung eines Permutationstests zur Schätzung von p-Werten, einschließlich einer Anpassung für Mehrfachtests. Wir haben auch Ergänzungen der Ausgabe, fügte eine Option, um eine Grafik zu erzeugen, und enthalten Unterstützung für die Vorhersage Befehl. Wenn Sie Probleme beim Herunterladen einer Datei haben, überprüfen Sie, ob Sie die richtige Anwendung haben, um sie zuerst anzuzeigen. Bei weiteren Problemen lesen Sie bitte die IDEAS-Hilfeseite. Beachten Sie, dass diese Dateien nicht auf der IDEAS-Website sind. Bitte haben Sie Geduld, da die Dateien groß sein können. Software-Komponente von Boston College Department of Economics in seiner Serie statistische Software-Komponenten mit der Nummer S446201 zur Verfügung gestellt. Wenn Sie eine Korrektur anfordern, erwähnen Sie bitte die folgenden Punkte: RePEc: boc: bocode: s446201. Siehe allgemeine Informationen zur Korrektur von Material in RePEc. Für technische Fragen zu diesem Artikel oder zur Korrektur von Autoren, Titeln, Abstracts, Bibliographien oder Download-Informationen wenden Sie sich an: (Christopher F Baum) Wenn Sie diesen Artikel verfasst haben und noch nicht bei RePEc registriert sind, empfehlen wir Ihnen, es hier zu tun . Dadurch können Sie Ihr Profil mit diesem Element verknüpfen. Es erlaubt Ihnen auch, potenzielle Zitate zu diesem Punkt zu akzeptieren, dass wir uns unsicher sind. Wenn Referenzen vollständig fehlen, können Sie sie über dieses Formular hinzufügen. 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Im Jahr 2006 stellte ich die Funktion auf meine Website (zusammen mit einem kurzen Tutorial) und es wurde von mehreren Forschern, die die Funktion erfolgreich in mehreren Meta-Analysen verwendet abgeholt. Während die mima () - Funktion die grundlegende Funktionalität für die Anpassung von Standard-Metaanalyse-Modellen und die Durchführung von Meta-Regressions-Analysen lieferte, wurde das Meta-Paket als Antwort auf mehrere Anfragen zur Erweiterung der Funktion in ein Komplettpaket für die Durchführung von Metaanalysen geschrieben Zusätzliche Optionen und Support-Funktionen. Die Funktion mima () ist daher veraltet und wurde von meiner Website entfernt. Es wurden verschiedene Versuche unternommen, um die Funktionen in der metafor-Paket zu validieren. Zuerst, wenn entsprechende Analysen durchgeführt werden konnten, habe ich die Ergebnisse verglichen, die von der metafor Paket mit denen, die von anderen Softwarepaketen für mehrere Datensätze zur Verfügung gestellt werden. Insbesondere wurden die Ergebnisse mit denen der Metan verglichen. Metareg. Metabias Und metatrim Befehle in Stata (für weitere Details zu diesen Befehlen, siehe Sterne, 2009). Die Ergebnisse wurden auch mit den von SAS mit dem proc - mixed - Kommando zur Verfügung gestellten Ergebnissen verglichen (vgl. Van Houwelingen, Arends, amp Stijnen, 2002), von SPSS unter Verwendung der von David Wilson (Lipsey amp Wilson, 2001) entwickelten Makros Meta (CRAN Link) und rmeta (CRAN Link) in R und durch umfassende Meta-Analyse. MetaWin. Und der Review Manager der Cochrane Collaboration. Die Ergebnisse stimmten entweder völlig überein oder fielen innerhalb einer Fehlergrenze, die bei der Verwendung numerischer Methoden erwartet wurde. Zweitens wurden die Ergebnisse der metafor-Paket mit veröffentlichten Ergebnissen in Artikeln und Büchern (die Annahme, dass diese Ergebnisse in der Tat richtig sind) beschrieben verglichen. Auf dieser Website stelle ich einige Analysen vor, die Sie selbst untersuchen können. Alle diese Beispiele (und einige mehr) werden auch in automatisierten Tests unter Verwendung des Testes dieses Pakets eingekapselt, so daß Änderungen des Codes, die dazu führen würden, daß diese Beispiele nicht reproduzierbar werden, automatisch erkannt werden. Drittens habe ich umfangreiche Simulationsstudien für viele der im Paket implementierten Methoden durchgeführt, um sicherzustellen, dass ihre statistischen Eigenschaften wie man es erwarten würde, basierend auf der zugrundeliegenden Theorie. Um ein einfaches Beispiel zu geben, muss die empirische Ablehnungsrate von H0: theta 0 unter den Annahmen eines Gleichgewichtsmodells (dh homogene Effekte, normalverteilte Effektgrößenschätzungen, bekannte Stichprobenvarianzen) nominal (innerhalb der Fehlergrenze) sein Man würde erwarten, wenn man solche Daten nach dem Zufallsprinzip simuliert). Dies ist in der Tat der Fall, die Unterstützung, dass die rma () - Funktion für dieses Szenario geeignet arbeitet. Ähnliche Tests wurden für die komplizierteren Verfahren im Paket durchgeführt. Es kann auch nützlich sein, anzumerken, dass es jetzt eine nennenswerte Benutzerbasis des Metafor Pakets gibt (der Viechtbauer (2010) Artikel, der das Paket beschreibt, ist in über 1000 Artikeln zitiert worden, von denen viele Metaanalysen und methodisch-statistische Papiere angewandt werden Verwendet das metafor Paket als Teil der Forschung). Dies erhöht die Chancen, dass alle Fehler erkannt, berichtet und korrigiert werden. Schließlich habe ich mich sehr gut am Ballmer Peak getroffen. Die Entwicklung des Pakets wurde größtenteils durch meine eigene kostbare Zeit finanziert. Durch eine gemeinsame Arbeit an der 039Open Meta-Analyst039-Software vom Center for Evidence-Based Medicine an der Brown University. Ich habe im Rahmen eines Subunternehmers einen Zuschuss erhalten. Darüber hinaus haben Sandra Wilson und Mark Lipsey vom Peabody Research Institute der Vanderbilt University Fördermittel zur Verfügung gestellt, um die rma. mv () effizienter zu machen und Multicore-Funktionen der Funktion profile. rma. mv () hinzuzufügen. Die weitere Entwicklung des Pakets könnte jedoch viel schneller voranschreiten, wenn zusätzliche Mittel zur Verfügung stünden. Wenn Sie irgendwelche Finanzierungsmöglichkeiten bewusst sind, fühlen Sie sich frei, mich wissen zu lassen Vor allem, Dank für das Versuchen, dies zu tun in erster Linie. Der beste Weg, das Paket zu zitieren, ist das folgende Zitat: Viechtbauer, W. (2010). Durchführung von Meta-Analysen in R mit dem Meta-Paket. Übrigens, versuchen Sie Zitat (quotmetaforquot) in R (dies ist kein Befehl, der für das metafor Paket spezifisch ist, das Sie dieses mit anderen Paketnamen versuchen können und Zitat () wird Ihnen sagen, wie Um R selbst zu zitieren). Für die Durchführung von Meta-Analysen gibt es tatsächlich eine ganze Reihe verschiedener R-Pakete. Glücklicherweise gibt es jetzt eine Task-View für Meta-Analyse. Die einen ziemlich gründlichen Überblick über die verschiedenen Pakete und ihre Fähigkeiten bietet. Technische Fragen Standard meta-analytische Modelle (wie sie mit der rma () - Funktion ausgestattet werden können) gehen davon aus, dass die Sampling-Varianzen bekannt sind. Andererseits nehmen die Modelle der Funktionen lm () und lme () an, dass die Abtastvarianzen nur bis zu einer Proportionalitätskonstante bekannt sind. Das sind also unterschiedliche Modelle, als sie typischerweise in Metaanalysen verwendet werden. Für weitere Details habe ich einen umfassenderen Vergleich der Funktionen rma () und lm () und lme () geschrieben. Für statistische Effekte wird die I2-Statistik mit I2 100 mal frac 2 2 s2 berechnet, wobei h 2 der geschätzte Wert von tau2 und s2 frac ist, wobei wi die Umkehrung der Stichprobenvarianz der i-Studie ist (s2 ist Gleichung 9 in Higgins amp Thompson, 2002, und kann als die 039typical039 innerhalb der Studie Varianz der beobachteten Effekte Größen oder Ergebnisse angesehen werden). Die H2-Statistik wird mit H2 frac 2 s2 berechnet. Analoge Gleichungen werden für Mixed-Effects-Modelle verwendet. Daher ändern sich in Abhängigkeit von dem verwendeten Schätzer von tau2 die Werte von I2 und H2. Für random-effect Modelle werden I2 und H2 oft in der Praxis mit I2 100-mal berechnet (Q - (k-1)) Q und H2 Q (k-1), wobei Q die Statistik für den Heterogenitäts-Test und k die Anzahl der Studien (dh beobachtete Effekte oder Ergebnisse), die in der Meta-Analyse enthalten sind. Die Gleichungen, die im meta-Paket zur Berechnung dieser Statistiken verwendet werden, basieren auf allgemeineren Definitionen und haben den Vorteil, dass die Werte von I2 und H2 mit dem Schätzwert von tau2 übereinstimmen (dh wenn Hut 2 0, dann I2 0 und H2 1 Und wenn Hut 2 gt 0, dann I2 gt 0 und H2 gt 1). Diese beiden Sätze von Gleichungen für I2 und H2 fallen tatsächlich zusammen, wenn der DerSimonian-Laird-Schätzer von tau2 verwendet wird (d. h. die allgemein verwendeten Gleichungen sind tatsächlich spezielle Fälle der allgemeineren Definitionen, die oben gegeben sind). Wenn Sie also die konventionelleren Definitionen dieser Statistiken bevorzugen, verwenden Sie methodquotDLquot, wenn Sie das randommixed-effects-Modell mit der rma () - Funktion anpassen. Ein Beispiel hierfür ist das Analysebeispiel für Raudenbush (2009). Die Pseudo-R2-Statistik (Raudenbush, 2009) wird mit R2 frac 2 - hat 2 2 berechnet, wobei h 2 den geschätzten Wert von tau2 auf der Basis des Zufallseffektmodells (dh der Gesamtmenge der Heterogenität) und Hut 2 die geschätzte Wert von tau2 basierend auf dem Mixed-Effect-Modell (dh der Restmenge an Heterogenität). Es kann passieren, dass Hut 2 lt hat 2, in welchem Fall R2 auf Null gesetzt wird. Wiederum ändert sich der Wert von R2 in Abhängigkeit von dem verwendeten Schätzer von tau2. Beachten Sie auch, dass diese Statistik nur berechnet wird, wenn das Mixed-Effect-Modell einen Intercept enthält (so dass das Random-Effect-Modell im Mixed-Effekt-Modell klar verschachtelt ist). Sie können auch die anova. rma. uni () - Funktion verwenden, um R2 für alle zwei Modelle zu berechnen, die als verschachtelt bekannt sind. Die Funktionen escalc () und rma () bieten die Möglichkeit, Rohproportionen und Inzidenzraten mit der Freeman-Tukey-Transformation umzuwandeln (Freeman amp Tukey, 1950). Für Proportionen, wird dies auch manchmal die 039Freeman-Tukey-Doppel-Arkus-Transformation039 genannt. Für Proportionen wird die Transformation (maßquotPFTquot) mit der Gleichung yi 12-fach berechnet (mbox (sqrt) mbox (sqrt)), wobei xi die Anzahl der Individuen bezeichnet, die das interessierende Ereignis erfahren und ni die Gesamtzahl der Individuen bezeichnet Größe). Die Varianz von yi wird dann mit vi 1 (4ni 2) berechnet. Für die Inzidenzraten wird die Transformation (measurequotIRFTquot) mit der Gleichung yi 12 mal (sqrt sqrt) berechnet, wobei xi die Gesamtzahl der aufgetretenen Ereignisse und ti die gesamte Person-Zeit-Gefahr bezeichnet. Die Varianz von yi wird dann mit vi 1 (4ti) berechnet. Man kann auch Definitionen dieser Transformationen ohne die multiplikative Konstante 12 finden (die Gleichungen für die Varianz sollten dann mit 4 multipliziert werden). Da die 12 nur eine Konstante ist, spielt es keine Rolle, welche Definition man verwendet (solange man die richtige Gleichung für die Stichprobenvarianz verwendet). Das Meta-Paket verwendet die oben angegebenen Definitionen, so dass die aus der Arcus-Quadratwurzel-Transformation (measurequotPASquot) und der Freeman-Tukey-Doppelbogensinustransformation (measurequotPFTquot) erhaltenen Werte ungefähr gleich groß sind (ohne den 12-Multiplikator, PFT-Werte etwa doppelt so groß sein würden). Das gleiche gilt für Quadratwurzel-transformierte Inzidenzraten (measurequotIRSquot) und Freeman-Tukey-transformierte Raten (measurequotIRFTquot). Bei Verwendung mit den Standardeinstellungen kann die rma. mh () - Funktion in metafor in der Tat Ergebnisse liefern, die sich von denen anderer Metaanalyse-Software unterscheiden, wie z. B. der Metan-Funktion von Stata, dem Review Manager (RevMan) der Cochrane Collaboration , Oder umfassende Meta-Analyse (CMA). Standardmäßig werden bei der Anwendung der Mantel-Haenszel-Methode keine Anpassungen der Zellzahl in Studien mit Nullfällen in beiden Gruppen angewendet, während andere Software dies automatisch tun kann. Für weitere Details, werfen Sie einen Blick auf den Vergleich der Mantel-Haenszel-Methode in verschiedenen Software und welche Einstellungen zu verwenden, um metafor liefern die exakt gleichen Ergebnisse wie andere Software. Literatur Freeman, M. F. amp Tukey, J. W. (1950). Transformationen bezogen auf die Winkel - und Quadratwurzel. Annalen der mathematischen Statistik, 21 (4), 607611. Higgins, J. P. T. amp Thompson, S. G. (2002). Quantifizierung der Heterogenität in einer Meta-Analyse. Statistiken in Medicine, 21 (11), 15391558. van Houwelingen, H. C. Arends, L. R. amp Stijnen, T. (2002). Fortgeschrittene Methoden in der Metaanalyse: Multivariater Ansatz und Meta-Regression. Statistiken in Medicine, 21 (4), 589624. Lipsey, M. W. amp Wilson, D. B. (2001). Praktische Meta-Analyse. Sage, Thousand Oaks, CA. Raudenbush, S. W. (2009). Analysieren von Effektgrößen: Random Effects Modelle. In H. Cooper, L. V. Hedges, amp J. C. Valentine (Hrsg.), Das Handbuch der Forschungssynthese und Metaanalyse (2. Aufl., S. 295315). New York: Russell Sage Stiftung. Sterne, J. A. C. (Hrsg.) (2009). Meta-Analyse in Stata: Eine aktualisierte Sammlung aus dem Stata Journal. Stata Presse, Hochschulstation, TX. Faq. txt Letzte Änderung: 20160607 19:34 von Wolfgang Viechtbauer
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