Я провожу мета-анализ исследований распространенности вирусных инфекций. Распространенность можно рассматривать как долю людей с бинарным признаком, поэтому необработанные данные необходимо преобразовать, прежде чем мы сможем начать анализ (предпочтительно двойное арксинусное преобразование).
По сути, я выполнил метарегрессию с 3 модераторами (полушарие; дихотомический), (широта; непрерывный), (климат; дихотомический) на данных, преобразованных в двойную арксинусную пропорцию (пропорция / распространенность). После получения модели многопараметрической мета-регрессии мне не удается выполнить обратное преобразование коэффициентов регрессии и 95% -й ДИ для получения «нормальных» показателей пропорции / распространенности.
Я попытался скопировать код для обратного преобразования двойной арксинус в код мета-регрессии в надежде получить модель с несколькими переменными с нетрансформированными данными.
Следующие строки кодов использовались для преобразования данных, проведения мета-регрессии с 3 модераторами и вывода на печать.
ies.da=escalc(xi=cases, ni=total, data=proportion, measure="PFT", add=0)
metareg.3mods=rma(yi, vi, data=ies.da, mods=~hemisphere+latitude+climate)
print(metareg.3mods)
Вывод строк кода, написанных выше, можно найти ниже. Я совершенно уверен, что значения в этом выводе основаны на преобразованных значениях и поэтому все еще нуждаются в обратном преобразовании (обратный двойной арксинус?), Чтобы получить правильные значения пропорции. Как я могу включить это обратное преобразование в мета-регрессию, чтобы RStudio предоставил мне модель, которая содержит правильные значения пропорций?
ВЫВОД:
Модель смешанных эффектов (k = 22; тау ^ 2, оценка: REML)
Тау ^ 2 (расчетное количество остаточной неоднородности): 0,0067 (SE =
0,0037)
тау (квадратный корень из приблизительного значения тау ^ 2): 0,0819
I ^ 2 (остаточная неоднородность / неучтенная изменчивость): 67,46%
H ^ 2 (неучтенная изменчивость / изменчивость выборки): 3,07
R ^ 2 (учтено количество неоднородностей): 32,94%
Тест на остаточную неоднородность: QE (df = 18) = 66,9031, p-val <.0001 </p>
Тест модераторов (коэффициент (коэффициенты) 2: 4): QM (df = 3) = 8.6072, p-val =
0,0350
Результаты модели:
Перехват: β = 0,5313 SE = 0,1223 звал 4,3448 pval <0,0001 куб.
0,2916 с.и. 0,7709 </p>
Южное полушарие β = -0,4444 SE = 0,2116 звал -2,1001 pval 0,0357 куб.
-0,8592 куб.руб 0.-0,0297
Широта β = -0,0055 SE = 0,0028 звал -1,9717 pval 0,0486 куб.
-0,0110 куб.руб -0,000
Тропический климат β = -0,1986 SE = 0,0701 звал -2,8340 pval 0,0046 куб.
-0,3360 куб.руб 0.-0,0613