Я провожу мета-анализ с использованием метода робастной оценки дисперсии (RVE) в связи с тем, что каждое исследование содержит несколько величин эффекта.В моем случае величина эффекта r (линейная ассоциация).После обширных онлайн-исследований я решил использовать пакет robumeta в функции R и функцию robu для расчета общего размера эффекта во всех исследованиях.Ниже моя основная модель и структура данных в R.
`run.average <- robu(formula = Correlation ~ 1,
var.eff.size = Varience,
data = d2,
studynum = ID,
modelweights = "CORR")`
Моя цель - создать лесной участок дляотобразить средневзвешенную величину эффекта для каждого исследования (таким образом, каждое исследование имеет только 1 величину эффекта).
Насколько я знаю, forest.robu () может отображать каждый размер эффекта, что, однако, не то, что мне нужно.Использование других функций, таких как forest () , может не применяться к модели RVE.
Поэтому мне интересно, есть ли какое-либо решение для создания лесного участка для средневзвешенной величины эффекта для каждого исследования.