深入解读Meta分析:原理、公式、操作步骤及结果分析;R语言Meta回归分析、诊断分析、不确定性分析与精美作图

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深入解读Meta分析:原理、公式、操作步骤及结果分析;R语言Meta回归分析、诊断分析、不确定性分析与精美作图

2024-07-04 10:43:18| 来源: 网络整理| 查看: 265

目录

专题一 Meta分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用

专题二 Meta分析与R语言数据清洗及相关应用

专题三 R语言Meta分析与精美作图

专题四 R语言Meta回归分析

专题五 R语言Meta诊断分析与进阶

专题六 R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯应用

专题七 深度拓展机器学习在Meta分析中的应用

更多应用

Meta分析是针对某一科研问题,根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法,对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法,最早出现于“循证医学”,现已广泛应用于农林生态,资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制,可以对数据直接进行分析和显示,命令格式简单、结果可读性强,包含众多针对Meta分析软件包,是进行Meta整合分析及评价的有效平台。

本教程针对Meta分析原理、公式、操作步骤及结果分析,进阶应用进行详细解析,结合多个例子,熟练掌握Meta分析全流程和不确定性分析,并结合机器学习等方法讲解Meta分析在文献大数据的延伸应用。

专题一 Meta分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用

1.Meta分析的选题与文献检索 ①什么是Meta分析 ②Meta分析的选题策略 ③文献检索数据库 ④精确检索策略,如何检索全、检索准 ⑤文献的管理与清洗,如何制定文献纳入排除标准 ⑥文献数据获取技巧 ⑦文献计量分析CiteSpace及研究热点分析

专题二 Meta分析与R语言数据清洗及相关应用

2.Meta分析的常用软件与R语言应用 ①R语言做Meta分析的优势及其《Nature》、《Science》经典案例应用 ②R语言基本操作 ③R语言数据清洗方法 ④R语言Meta分析常用包及相关插件讲解与实践 从自编程计算到调用Meta包(meta、metafor、dmetar、esc、metasens、metamisc、meta4diag、gemtc、robvis、netmeta、brms等),全程分析如何进行meta计算、meta诊断、贝叶斯meta、网状meta、亚组分析、meta回归及作图

专题三 R语言Meta分析与精美作图

3.R语言Meta分析 ①R语言Meta分析的流程 ②各类meta效应值和累计效应值计算 连续资料的RR、MD与SMD;分类资料的RR和OR ③Meta亚组分析 ④R语言图形可视化方法 ⑤如何用ggplot2绘制漂亮的森林图

专题四 R语言Meta回归分析

4.R语言Meta回归分析 ①Meta回归统计分析理论及应用 ②Meta回归和普通回归分析的异同 ③固定效应与随机效应分析 ④泡泡图(bubble)的绘制

专题五 R语言Meta诊断分析与进阶

5.R语言Meta诊断进阶 ①Meta诊断分析(t2、I2、H2、Q等统计量) ②异质性检验 ③敏感性分析 ④偏倚分析 ⑤风险分析

专题六 R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯应用

6.R语言Meta分析的不确定性 ①网状Meta分析 ②贝叶斯理论 ③R语言贝叶斯工具Stan、JAGS和brms ④贝叶斯Meta分析及不确定性分析

专题七 深度拓展机器学习在Meta分析中的应用

7.机器学习在Meta分析中的应用 ⑤机器学习基础以及Meta机器学习的优势 ⑥Meta加权随机森林(MetaForest)的使用 ⑦使用Meta机器学习对文献中的大数据进行整合 ⑧使用机器学习进行驱动因子分析

注:请提前自备电脑及安装所需软件

更多应用

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