Я делаю мета-анализ в R. Я рассчитал величины эффекта (D Коэна) для всех исследований (17), которые квалифицировали мой критерий фильтрации. Я хочу использовать модель случайных эффектов для анализа. Я попытался выполнить анализ с metagen() и rma(), оба из которых дали совершенно разные результаты (скопировано ниже). Мне интересно, правильно ли то, что я делаю? Есть ли другой способ сделать мета-анализ? Буду очень признателен за любую помощь руководства.
Результат для мета-поколения:
95%-CI z p-value
Fixed effect model 0.3687 [ 0.3385; 0.3990] 23.90 < 0.0001
Random effects model 0.0345 [-0.2560; 0.3249] 0.23 0.8160
Quantifying heterogeneity:
tau^2 = 0.3437; H = 8.16 [7.37; 9.03]; I^2 = 98.5% [98.2%; 98.8%]
Test of heterogeneity:
Q d.f. p-value
1065.79 16 < 0.0001
Подробности метааналитического метода:
- метод обратной дисперсии
- оценка Дерсимонона-Лейрда для тау ^ 2
Результат для rma ():
Random-Effects Model (k = 17; tau^2 estimator: REML)
tau^2 (estimated amount of total heterogeneity): 1.2737 (SE = 0.4612)
tau (square root of estimated tau^2 value): 1.1286
I^2 (total heterogeneity / total variability): 99.59%
H^2 (total variability / sampling variability): 244.16
Test for Heterogeneity:
Q(df = 16) = 1065.7913, p-val < .0001
Model Results:
estimate se zval pval ci.lb ci.ub
0.0332 0.2770 0.1200 0.9045 -0.5097 0.5762