Meta-análisis continuo
El procedimiento Meta-análisis continuo realiza el meta-análisis con resultados continuos en los datos en bruto que se proporcionan en el conjunto de datos activo para la estimación del tamaño de efecto.
Consulte el siguiente vídeo introductorio para obtener una breve visión general del Meta-análisis continuo:
- Ejemplo
- En el pasado, se llevaron a cabo varios estudios de investigación para investigar un medicamento novedoso pero controvertido para tratar la diabetes de tipo II. Se afirmaba que el medicamento oral reducía el nivel de glucosa en sangre después de las comidas. Se recopilaron datos de diferentes fuentes de investigación de 1979 a 1986.
- Estadísticos
- Nivel de confianza, método iterativo, subdivisión por pasos, tolerancia de convergencia, medias muestrales, varianza muestral, desviación estándar, tamaño de efecto estimado, d de Cohen, g de Hedges, Delta de Glass, diferencia de medias, análisis acumulado, método de estimación, recortar y rellenar, prueba basada en regresión, modelo de efectos aleatorios, modelo de efectos fijos, estimador de la máxima verosimilitud restringida, estimador de Bayesiano empírico, estimador de Hedges, estimador de Hunter-Schmidt, estimador de DerSimonian-Laird, estimador de Sidik-Jonkman, ajuste de error estándar de Knapp-Hartung, ajuste de error estándar de Knapp-Hartung, coeficientes, prueba basada en regresión EGGER, intersección, modelo multiplicativo, parámetro de dispersión multiplicativa, estimador cuadrático, prueba de homogeneidad, medidas de heterogeneidad, intervalo de predicción, error estándar estimado, valor p estimado, tamaño de efecto global acumulado, ponderación de estudio estimado.
Obtención de un análisis de meta-análisis continuo
- En los menús seleccione:Nota: Los campos resaltados en rojo son obligatorios. Los botones Pegar y Aceptar se activan después de introducir valores válidos en todos los campos obligatorios.
- En la sección Grupo de tratamiento, seleccione una variable Tamaño de estudio para representar el tamaño de la muestra para el grupo de tratamiento. La variable seleccionada debe ser numérica (no se admiten variables de cadena).
- Seleccione una variable Media para representar las medias muestrales para el grupo de tratamiento. La variable seleccionada debe ser numérica (no se admiten variables de cadena).
- Seleccione Desviación estándar para especificar la desviación estándar de la muestra o Varianza para especificar la varianza muestral y, a continuación, seleccione una variable para representar la desviación estándar/varianza para el grupo de tratamiento.
- En la sección Grupo de control, seleccione una variable Tamaño de estudio para representar el tamaño de la muestra para el grupo de control. La variable seleccionada debe ser numérica (no se admiten variables de cadena).
- Seleccione una variable Media para representar las medias muestrales para el grupo de control. La variable seleccionada debe ser numérica (no se admiten variables de cadena).
- Seleccione Desviación estándar para especificar la desviación estándar de la muestra o Varianza para especificar la varianza muestral y, a continuación, seleccione una variable para representar la desviación estándar/varianza para el grupo de control.
- Si lo desea, seleccione las variables ID de estudio y/o Etiqueta de estudio. La variable ID de estudio seleccionada no puede ser la misma que la variable Etiqueta de estudio seleccionada.
- Si lo desea, seleccione un valor de Tamaño de efecto.
- d de Cohen
- El valor predeterminado estima la d de Cohen. Cuando se selecciona Error estándar corregido , el valor estima la d de Cohen y su varianza utilizando una fórmula alternativa dividida por
2(Ntreatment + Ncontrol −2). - g de Hedges
- Estima la g de Hedges. Cuando se selecciona Error estándar ajustado , el valor estima la g de Hbordes y su varianza utilizando una fórmula alternativa dividida por
2(Ntreatment + Ncontrol −3.94). - Delta de Glass
- Estima el Delta de Glass en función del grupo de control. Cuando se selecciona Estandarizado basado en el grupo de tratamiento, el Delta de Glass se estandariza en función de la desviación estándar del grupo de tratamiento.
- Diferencia de medias no estandarizada
- Estima la diferencia de medias presuponiendo que las dos desviaciones estándar de población son iguales. Cuando se selecciona Varianzas de grupo desiguales, la diferencia de medias se estima presuponiendo que las dos desviaciones estándar de población no son iguales.
- Si lo desea, seleccione un valor de Modelo. Cuando los valores de Recortar y rellenar están habilitados, el valor también controla el modelo que se utiliza en la agrupación en el análisis de recorte y relleno. Cuando los valores de Sesgo están habilitados, el valor también controla el modelo que utiliza la prueba basada en regresión.
- Efectos aleatorios
- El valor predeterminado crea el modelo de efectos aleatorios.
- Efectos fijos
- Crea el modelo de efectos fijos.
- Si lo desea, puede:
- Pulse Criterios ... para especificar los criterios generales.
- Pulse Análisis para especificar el subgrupo y el análisis acumulado.
- Pulse Inferencia para especificar los métodos de estimación.
- Pulse Contraste para controlar la prueba de contraste.
- Pulse Sesgo para acceder al sesgo de publicación realizando la prueba basada en regresión EGGER.
- Pulse Recortar y rellenar para implementar el análisis de recorte y relleno de sesgo de publicación.
- Pulse Imprimir para controlar los resultados de la tabla.
- Pulse Guardar para guardar las estadísticas estimadas en el conjunto de datos activo.
- Pulse Gráfico para especificar qué gráficos incluir en la salida.
- Pulse Aceptar.
Este procedimiento pega la sintaxis del comando META CONTINUOUS .