Meta系列（二）：在R中如何计算效应值

2024-07-06 23:57| 来源: 网络整理| 查看: 265

Meta系列（二）：在R中如何计算效应值 1 简介

在上一篇文章中，我们介绍了meta分析中有哪些效应值，以及什么是随机效应模型和混合效应模型。下面我们就继续来看看这些效应值的函数在R中如何计算和运用。

2 效应值计算 2.1 预先计算效应值（以标准化均值差为例）

示例数据来源于demetar包。对照组与试验组效应大小的标准化均值差已经事先计算好。

library(tiderverse) # need for 'glimpse' library(demetar) library(meta) data(ThirdWave) glimpse(ThirdWave) ## Rows: 18 ## Columns: 8 ## $ Author "Call et al.", "Cavanagh et al.", "DanitzOrsillo"… ## $ TE 0.7091362, 0.3548641, 1.7911700, 0.1824552, 0.421… ## $ seTE 0.2608202, 0.1963624, 0.3455692, 0.1177874, 0.144… ## $ RiskOfBias "high", "low", "high", "low", "low", "low", "high… ## $ TypeControlGroup "WLC", "WLC", "WLC", "no intervention", "informat… ## $ InterventionDuration "short", "short", "short", "short", "short", "sho… ## $ InterventionType "mindfulness", "mindfulness", "ACT", "mindfulness… ## $ ModeOfDelivery "group", "online", "group", "group", "online", "g…

可以看到数据集包含的数据列，主要的效应指标是TE，效应指标的标准误是seTE。由数据集中可以看出有不同的亚组，可以猜测这些研究间存在异质性，所以采用随机效应模型。选择极大似然估计，并且使用Knapp-Hartung法降低假阳性率，也就是tau方估计选用REML。

使用函数：meta包中的metagen

必须的参数：TE:数据集中预计算的效应值大小

seTE：数据集中预计算的效应值标准误

m.gen

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