メタアナリシス– category –

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...

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...

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...

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...

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 <- ...

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、...

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...

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...