R语言Meta分析效应量

进行荟萃分析时,您很可能必须使用通用度量将效果大小计算或转换为效果大小。

由Kaizong Ye,Coin Ge撰写

有多种工具可以执行此操作 。


计算效果大小

R语言涵盖了大多数效果尺寸计算和转换选项,可以让您更好地了解。例如,从t检验中获取效果大小:

esc_t(t, p, totaln, grp1n, grp2n,

      es.type = c("d", "g", "or", "logit", "r", "cox.or", "cox.log"),

      study = NULL, ...)

然后,您可以根据可用参数来计算效果大小,如下所示:

# 不相等的样本量

esc_t(t = 3.3, grp1n = 100, grp2n = 150)



# 样本大小相等

esc_t(t = 3.3, totaln = 200)

转换效果大小

软件提供了多种功能,可将一种效应量转换为另一种效应量大小:(   标准差  平均对数比),(标准差平均对数比),  (标准差平均对数r),  (奇数比)到标准差的平均值),  (将相关系数r转换为Fisher的z)和  (将Fisher的z转换为相关系数的r)。

工作流程

效果大小计算函数的结果以列表形式返回  。

e1 <- esc(grp1yes = 30, grp1no = 50, grp2yes = 40,

              grp2no = 45, study = "Study 1")


e4 <-mean_sd(grp1m = 7, grp1sd = 2, grp1n = 50, grp2m = 9, grp2sd = 3,

                  grp2n = 60, es.type = "logit", study = "Study 4")

现在,_mydat_  包含一个数据帧,  _其中_包含几种效果大小计算的结果:

> mydat

然后按如下方式计算荟萃分析(请注意,不同的效应量度量仅用于演示目的–通常,您应该只有一个共同的效应量才能进入荟萃分析):

rm(yi = es, sei = se, method = "REML", data = mydat)


R语言混合效应逻辑回归(mixed effects logistic)模型分析肺癌数据

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关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。在此对他对本文所作的贡献表示诚挚感谢,他在上海财经大学完成了统计学专业的硕士学位,专注人工智能领域。擅长Python.Matlab仿真、视觉处理、神经网络、数据分析。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

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