Régression de la méta-analyse

La procédure de régression de la méta-analyse effectue une analyse de méta-régression.

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, méthode d'estimation, test de régression, modèle à effets aléatoires, modèle à effets fixes, paramètre de dispersion, 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 coefficient de modèle, statistiques sous forme d'exposant.

Obtention d'une analyse de régression de méta-analyse

  1. A partir des menus, sélectionnez :

    Analyser > Méta-analyse > Méta-régression

    Remarque : les champs surlignés en rouge sont obligatoires. Les boutons Coller et OK sont activés après avoir saisi des valeurs valides dans tous les champs obligatoires.
  2. Sélectionnez une seule variable Taille d'effet dépendante 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 l'un des paramètres suivants, puis sélectionnez une seule variable numérique correspondante :
    Erreur standard
    Sélectionnez une variable qui spécifie l'erreur standard convertie en pondération. Il s'agit du paramètre par défaut.
    Ecart
    Sélectionnez une variable qui spécifie la variance convertie en pondération.
    Pondération
    Sélectionnez une variable qui spécifie la pondération.
  4. Vous avez également la possibilité d'ajouter des variables de facteur dans la liste Facteur(s). Pour chaque variable de facteur sélectionnée, une valeur facultative peut être spécifiée pour chaque variable afin de désigner des Dernières catégories personnalisées. Vous pouvez cliquer sur Réinitialiser pour restaurer les valeurs par défaut des Dernières catégories.
    Remarque: Lorsqu'aucune observation ne correspond aux valeurs Dernières catégories spécifiées, les dernières valeurs qui apparaissent sont traitées comme les dernières catégories.
  5. (Facultatif) Sélectionnez des covariables numériques.
  6. (Facultatif) Sélectionnez un paramètre Modèle.
    Effets aléatoires
    La valeur par défaut permet de générer le modèle à effets aléatoires.
    Effets fixes
    Génère le modèle à effets fixes. Vous avez également la possibilité de sélectionner le paramètre Inclure un paramètre de dispersion.
  7. (En option) Vous avez également ces possibilités :
    • Cliquez sur Critères ... pour spécifier les critères généraux.
    • Cliquer sur Inférence pour spécifier les méthodes d'estimation.
    • Cliquez sur Imprimer pour contrôler les sorties de tableau.
    • Cliquez sur Enregistrer pour enregistrer les statistiques estimées dans le jeu de données actif.
    • Cliquer sur Tracé pour spécifier les tracés à inclure dans la sortie.
  8. Cliquez sur OK.

Cette procédure reproduit la syntaxe de commande META REGRESSION .