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...
本文介绍R语言meta包实现生存结局(HR)的meta分析,包括meta分析合并效应量、森林图(forest plot)、漏斗图(funnel plot)、Begg法/Egger法偏倚检验、异质性检验、Galbraith星状图、Baujat图、meta回归分析、亚组分析、敏感性分析、减补法(trim and fill method)等。 先介绍一下HR。 1风险比(Hazard Ratio,HR)...
利用R语言进行多元统计分析,从复杂的现象中发现规律、探索机制正是R的优势。为此,本课程以鱼类、昆虫、水文、地形等多样化的生态环境数据为例,在R语言的基本操作介绍基础上,利用vegan、ade4、adespatial、stats、cluster、dendextend等多个程序包分析数据的分布、相关性、回归、聚类、排序、空间结构和群落多样性等内容,...
用metareg()函数,但是发现无论如何改变“method.tau=”,即使用何种方法,都与原文有差别。(为什么呢?是否因为分析方法不同) Part7敏感性分析 使用metainf()函数进行敏感性分析,并画出森林图。原理为一次删除一项研究,以分析对总效应量的影响,结果发现P值均<0.0001,合并HR有良好的稳定性,与原文一致。 Part8漏斗...
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...
步骤1前面已经说过了,步骤2是普通meta分析,也没什么好说的,今天重点介绍步骤3,就是进行网状Meta分析。 今天的代码是接在上一篇文章的后面(网状Meta分析中网络证据图的绘制(R语言版)),用的plotdata1这个连续性变量数据 首先我们需要准备好数据,数据跟上次演示的数据一样,在公众号后台回复“网络meta”获取数据。
在R中，我们使用metabin（meta包）函数计算效应值，需要提供以下参数：event.e 实验组发生的事件数 n....
敏感性分析对于 library(meta) data(Fleiss93) m1 <- metabin(event.e, n.e, event.c, n.c, data = Fleiss93, studlab = study, sm = "RR", method = "I") m1 metainf(m1) metainf(m1, pooled = "random") forest(metainf(m1)) ...
简介:R语言中固定与随机效应Meta分析 - 效率和置信区间覆盖 Meta分析是综合现有证据的重要工具。它通常用于医学和临床环境中,以评估关于治疗或暴露对感兴趣结果的影响的现有证据。基本思想是将先前研究中感兴趣的影响的估计汇总在一起。在进行Meta分析 时必须做出的选择是固定效应和随机效应之间的选择。在这篇文章中,...
那如何使用R做Meta分析? 是不是觉得无从下手? 幸运的是,小编前几天阅读到一篇文献[1],名为《How to perform a meta-analysis with R: a practical tutorial》,内容实用并且对初学者非常友好,对于想要进入这个领域的朋友可能会有一些帮助。 马上进入操作部分: ...