Я провожу мета-анализ с R по распространенности хромоты у молочного скота Briti sh. Я запустил свою модель (модель случайных эффектов с преобразованием данных lo git), используя пакет метафор с кодом ниже:
subganal.lcmbi=rma(yi, vi, data=ies.logit.lcmbi, mods=~lcmbi, method="DL") pes.logit.lcm=rma(yi, vi, data=ies.logit.lcmbi, subset=lcmbi=="Records", method="DL") pes.logit.records=rma(yi, vi, data=ies.logit.lcmbi, subset=lcmbi=="Locomotion Scoring Method", method="DL") pes.subg.lcmbi=predict(subganal.lcmbi, transf=transf.ilogit) dat.samevar=data.frame(estimate=c((pes.logit.lcm$b)[1], (pes.logit.records$b)[1]), stderror=c((pes.logit.lcm$se)[1], (pes.logit.records$se)[1]), tau2=subganal.lcmbi$tau2) pes.logit.lcmbi=rma(estimate, sei=stderror, method="DL", data=dat.samevar) pes.lcmbi=predict(pes.logit.lcmbi, transf=transf.ilogit) print(pes.logit.lcm, digits=3)
и получил на выходе следующие показатели, связанные с неоднородностью среди исследований, одним из которых является R^2 = количество неоднородности, объясненное модератором lcmbi.
tau^2 (estimated amount of residual heterogeneity): 0.706 (SE = 0.351)
tau (square root of estimated tau^2 value): 0.840
I^2 (residual heterogeneity / unaccounted variability): 99.84%
H^2 (unaccounted variability / sampling variability): 617.93
R^2 (amount of heterogeneity accounted for): 24.37%
Test for Residual Heterogeneity:
QE(df = 38) = 23481.319, p-val < .001
Test of Moderators (coefficient 2):
QM(df = 1) = 3.826, p-val = 0.050*
Я хотел сравнить результаты с помощью функции metaprop и запустил та же модель, что и в приведенном ниже коде:
pes.summary=metaprop(nlameanimal, ssizeanimal, author, data=prevalence_2020_noout, method="in
verse", sm="PLOGIT", method.tau="DL", method.ci="NAsm", byvar=lcmbi, tau.common=FALSE,predict
ion = TRUE)
print(pes.summary)
и получен в следующем выводе:
Quantifying heterogeneity:
tau^2 = 0.9339; H = 30.19 [29.42; 30.98]; I^2 = 99.9% [99.9%; 99.9%]
Quantifying residual heterogeneity:
H = 24.86 [24.12; 25.62]; I^2 = 99.8% [99.8%; 99.8%]
Test of heterogeneity:
Q d.f. p-value
35545.91 39 0
Test for subgroup differences (random effects model):
Q d.f. p-value
Between groups 3.81 1 0.0510
Однако я не могу найти параметр R^2. Чего мне не хватает?