Méta-analyse : Taille d'effet continue

La procédure Méta-analyse : Taille d'effet continue effectue une méta-analyse avec des résultats continus lorsque les données de taille d'effet précalculées sont fournies dans le jeu de données actif.

Exemple
Plusieurs travaux de recherche ont été réalisés tout au long de l'histoire pour étudier un médicament à la mode mais discutable pour traiter le diabète de type II. Le médicament oral était censé réduire le taux de glucose dans le sang après les repas. Des données ont été recueillies sur différents sites de recherche de 1979 à 1986.
Une chercheuse principale souhaite établir des statistiques sur l'effet du médicament oral. Etant donné que les données ont été générées à partir d'études différentes, elle a proposé l'idée de synthétiser les résultats dans toutes les études afin de comprendre globalement l'effet et d'identifier les sources sous-jacentes de variation dans les résultats.
Statistiques
Niveau de confiance, méthode itérative, dichotomie, tolérance de convergence, moyennes d'échantillons, variance d'échantillon, écart type, taille d'effet estimée, d de Cohen, g de Hedges, delta de Glass, différence moyenne, analyse cumulée, méthode d'estimation, troncature et remplissage, test de régression, modèle à effets aléatoires, modèle à effets fixes, estimateur de vraisemblance maximale restreinte, estimateur Bayes empirique, estimateur Hedges, estimateur Hunter-Schmidt, estimateur DerSimonian-Laird, estimateur Sidik-Jonkman, ajustement d'erreur standard Knapp-Hartung, ajustement d'erreur standard Knapp-Hartung tronqué, coefficients, test de régression d'EGGER, constante, modèle multiplicatif, paramètre de dispersion multiplicative, estimateur quadratique, test d'homogénéité, mesures d'hétérogénéité, intervalle de prévision, erreur standard estimée, valeur p estimée, taille d'effet globale cumulée, pondération d'étude estimée.

Obtention d'une analyse de taille d'effet continue pour la méta-analyse

  1. Á partir des menus, sélectionnez :

    Analyse > Méta-analyse > Résultats continus > Taille d'effet précalculée...

  2. Sélectionnez une variable Taille d'effet qui indique la taille d'un effet. La variable sélectionnée doit être numérique (les variables de chaîne ne sont pas prises en charge).
  3. Sélectionnez Ecart type pour spécifier l'écart type de taille d'effet ou Variance pour spécifier la variance de taille d'effet, puis sélectionnez une variable pour représenter l'écart type/variance pour la taille d'effet.
  4. (Facultatif) Sélectionnez les variables ID étude et/ou Libellé de l'étude. La variable ID étude sélectionnée ne peut pas être identique à la variable Libellé de l'étude sélectionnée.
  5. (Facultatif) Sélectionnez un paramètre Modèle. Lorsque les paramètres Tronquer et remplir sont activés, ce paramètre contrôle également le modèle utilisé par le regroupement dans l'analyse de troncature et de remplissage. Lorsque les paramètres Biais sont activés, ce paramètre contrôle également le modèle utilisé par le regroupement dans le test de régression.
    Effets aléatoires
    La valeur par défaut permet de générer le modèle à effets aléatoires.
    Effets fixes
    Génère le modèle à effets fixes.
  6. Sinon, vous pouvez :
    • Cliquez sur Critères... pour spécifier les critères généraux.
    • Cliquez sur Analyse pour spécifier le sous-groupe et l'analyse cumulée.
    • Cliquez sur Inférence pour spécifier les méthodes d'estimation.
    • Cliquez sur Contraste pour contrôler le test de contraste.
    • Cliquez sur Biais pour accéder au biais de publication en effectuant le test de régression d'EGGER.
    • Cliquez sur Tronquer et remplir pour mettre en œuvre l'analyse de troncature et de remplissage du biais de publication.
    • Cliquez sur Imprimer pour contrôler les sorties de tableau.
    • Cliquez sur Enregistrer pour enregistrer les statistiques estimées dans le jeu de données actif.
    • Cliquez sur Tracé pour spécifier les tracés à inclure dans la sortie.
  7. Cliquez sur OK.

Cette procédure reproduit la syntaxe de commande META ES CONTINUOUS.