метаанализ множественных исходных переменных - PullRequest
0 голосов
/ 17 марта 2020

Как вы могли бы сказать по образцу моего набора данных, он содержит много зависимостей, причем каждое исследование дает несколько результатов для конструкции, на которую я смотрю. Я планировал использовать библиотеку metacor , потому что у меня есть только информация о размере выборки, но не дисперсия. Тем не менее, все методы, с которыми я сталкивался в этой ситуации, например, пакет rubometa , используют дисперсию (я знаю, что некоторые люди усредняют величину эффекта для исследования, но я читал, что это приводит к большей частоте ошибок). Знаете ли вы, есть ли эквивалентный пакет, который использует только размер выборки, или математически невозможно определить вес без него?

enter image description here

1 Ответ

0 голосов
/ 22 марта 2020

Обратите внимание, что я студент, а не эксперт.

Вы можете использовать escal c метафоры пакет для расчета отклонений для каждого размера эффекта. В случае корреляций ему нужны только необработанные коэффициенты корреляции и соответствующие размеры выборки. См. Раздел «Меры результатов для объединения переменных» @ https://www.rdocumentation.org/packages/metafor/versions/2.1-0/topics/escalc

...