Modelli di regressione lineare che utilizzano la meta regressione
La Procedura Meta Regression costruisce modelli di regressione lineare tra le dimensioni dell'effetto e la covariata. L'obiettivo o la variabile dipendente serve come dimensione dell'effetto; i predittori sono le covariate, che sono anche chiamate moderatori e registrate come livello di studio (ad esempio, la posizione di studio, l'ambiente di prova di studio e il metodo di somministrazione della droga). L'obiettivo della meta - regressione è quello di esplorare e spiegare l'eterogeneità tra studio (differenza nella dimensione effettiva dei singoli studi) in funzione dei moderatori.
Per ulteriori informazioni, consultare Base Edition> Core Features> Meta Regression
Studi di ricerca che coinvolgono farmaci di tipo II diabete
Diversi studi di ricerca sono stati condotti per indagare su un farmaco faddish ma discutibile per aiutare a trattare il diabete di tipo II. La medicina orale è stata pretesa di poter ridurre il livello di glucosio nel sangue dopo i pasti. I dati sono stati raccolti in diversi siti di ricerca dal 1979 al 1986.
Un analista vuole trarre inferenza statistica sull'effetto della medicina orale calcolando la dimensione dell'effetto, il rapporto di rischio log e la varianza corrispondente. L'analista vorrebbe conoscere il rapporto tra la dimensione dell'effetto del rischio di log - rapporto e il moderatore (lunghezza (lunghezza di applicazione del medicinale in giorni)), e vorrebbe anche esplorare in che misura l'eterogeneità tra studio può essere contabilizzata in base al moderatore.
I dati originali vengono raccolti nel file di esempio glucose.sav . I dati di glucose.sav sono stati eliminati e memorizzati nel file di esempio glucose_length.sav . Per ulteriori informazioni, consultare l'argomento Modelli di regressione lineare utilizzando la meta - regressione .