メタアナリシス– category –
-
コホート研究のメタアナリシスにおける調整オッズ比と調整ハザード比の統合
コホート研究のメタアナリシスは、複数の独立した研究結果を統合することで、より信頼性の高いエビデンスを導き出す強力な手法である。特に、調整オッズ比 (Adjusted Odds Ratio: AOR) や 調整ハザード比 (Adjusted Hazard Ratio: AHR) のような、交絡因子... -
ベイズの力でエビデンスを統合する：ベイズメタアナリシス徹底解説
複数の研究結果を統合し、より強固なエビデンスを導き出すメタアナリシスは、医療や心理学、社会科学など多岐にわたる分野で重要な役割を果たしている。しかし、従来の頻度論的アプローチでは扱いにくい問題や、事前情報の活用といった点で限界があった。... -
R で割合のメタアナリシスを行う方法
割合のメタアナリシスの方法の解説 割合のメタアナリシスデータ準備 R で割合のメタアナリシスを行う準備 metafor と meta というパッケージをインストールして準備する install.packages(c("metafor", "meta")) library(metafor) library(meta) サンプル... -
対数変換された説明変数のハザード比を真数の説明変数のハザード比に変換できるか
対数変換した説明変数の単位数当たりのハザード比を、真数に戻した説明変数の単位数当たりのハザード比に計算できるだろうか？ 論文で発表された数値を使うメタアナリシスを行うことはできるか？ つまり、生データがない場合である。 どういう状況か？ 例... -
メタアナリシスの重み付けの話 ― 固定効果と変量効果の違い
複数の研究を統合するメタアナリシス。 固定効果モデルと変量効果モデルが存在する。 統合する際の重みが異なるのが一番の違い。 どんな重み計算をしているのか？ メタアナリシスとは？ システマティックレビューを行った複数の研究の効果量を統合する解析... -
R で相関係数のメタアナリシスを行う方法
相関係数を統合したい場合はどうやるか？ R での方法。 個々の研究の相関係数と95%信頼区間の準備 使うデータは以下の通り。 r が相関係数。 n がサンプルサイズ。 r <- c(0.307,-0.01,0.300,0.119,0.194,0.248) n <- c(107,1524,154,6165,4138,1559... -
R で平均値の差のメタ解析を行う方法
平均値の差のメタ解析のやり方を解説。 メタ解析のやり方解説のためのサンプルデータ メタ解析のやり方を解説するためのデータは以下の通り。 mが平均、sが標準偏差、nがサンプルサイズ。 n1 <- c(155,31,75,18,8,57,34,110,60) m1 <- c(55.0,27.0,6... -
メタアナリシスのために信頼区間から標準誤差を逆算する方法
メタアナリシスをしたい場合、統合する点推定値と標準誤差が必要になる。 曝露有り無しと疾患ありなしが生データとして入手できる場合は問題ないが、多変量調整のあとの点推定値と95%信頼区間しかない場合は多い。 点推定値＋95%信頼区間しか手に入らない... -
R で出版バイアスの検定を行う方法
Begg検定、Egger検定、Macaskill検定という出版バイアスの検定方法の解説。 出版バイアス検定のための個々の研究データ 出版バイアスを検定するためのサンプルデータは以下の通り。 a <- c(3,7,5,102,28,4,98,60,25,138,64,45,9,57,25,65,17) n1 <- ... -
R でメタアナリシスのファンネルプロットを書く方法
ファンネルプロットとは何か？ 出版バイアスとは何か？ フォレストプロットとの違いは何か？ ファンネルプロットの前に出版バイアスとは？ 出版バイアスとは、公表されている論文に偏りがあることだ。 統計学的有意になった結果が公表されやすい。 また、... -
R でメタアナリシスのフォレストプロットを書く方法
メタアナリシスのフォレストプロットの書き方の解説 R の metafor パッケージを使う方法 統合値の計算 metaforパッケージを使う。 最初一回だけインストールする。 install.packages("metafor") 使用するデータは以下の通り。 a <- c(3,7,5,102,28,4,98... -
R で制限付き最尤推定量 REML でオッズ比を統合するメタアナリシス
オッズ比を制限付き最尤推定量 REML で統合する方法の解説。 R で実行する。 制限付き最尤推定量でオッズ比を統合する意味 オッズ比のメタアナリシスをするときに、対数を取るのは正規分布に近似した分布にしたいからだ。 漸近的正規近似と呼ぶ。 漸近的正... -
R で DerSimonian-Laird 法でオッズ比を統合するメタアナリシス
各研究で無視できない異質性がある場合でも、適切にメタアナリシスできる方法の解説。 メタアナリシスのデータ準備 使用するデータは以下の通り。 a <- c(3,7,5,102,28,4,98,60,25,138,64,45,9,57,25,65,17) n1 <- c(38,114,69,1533,355,59,945,632,... -
R でマンテル・ヘンツェルの方法でオッズ比を統合するメタアナリシス
オッズ比をマンテル・ヘンツェル（Mantel-Haenszel）の方法で統合する方法の解説。 マンテル・ヘンツェル法は、２ｘ２の分割表を統合する方法で、層別解析の方法。 メタアナリシスに応用する方法。 マンテル・ヘンツェル法の準備 データは以下の通り。 a &... -
R で漸近分散法でオッズ比を統合するメタアナリシス
メタアナリシスのためにオッズ比を統合したい場合で、それぞれの研究のサンプルサイズが大きい場合、オッズ比の対数が漸近的に正規近似できる。 個々の研究のサンプルサイズが大きい場合は、漸近分散法を使う。 使用するデータの準備 データは以下の通り。... -
R で Peto の方法でオッズ比を統合するメタアナリシス
メタアナリシスは、いくつかの研究で算出された数値を、適切に統合する方法。 一つ一つの研究では、検出力が不足していたものが、統合することで検出力を増し、統計学的に判断がつくようになる。 メタアナリシスの結果は、エビデンスレベルが高いと評価さ... -
R で診断検査の感度・特異度を統合するメタアナリシス
診断検査を統合する方法 感度・特異度のメタアナリシス 感度・特異度のメタアナリシスとは 診断検査の性能を見るのに、感度・特異度は欠かせない。 病気ありをきちんと診断できる割合が感度。 病気なしをきちんと病気なしと除外できる割合が特異度。 必要...
1