統合分析迴歸

「統合分析迴歸」程序執行統合迴歸分析。

範例
過往曾進行數項調研研究以調查一種目前流行但具爭議性的藥物來幫助治療 II 型糖尿病。 口服藥聲稱能夠在飯後降低血糖水平。 資料是從 1979 年到 1986 年從不同的研究場所收集的。
一位主要調查員想要得出口服藥效應的相關統計推論。 由於資料是從不同的研究中產生的，因此她提出的想法是合成所有研究中的結果以便全面瞭解效應並找出結果中變異的那些基礎來源。
統計資料
信賴等級、疊代方法、半階、收斂容錯、樣本平均數、樣本變異數、標準差、估計效應大小、估計方法、迴歸型檢定、隨機效應模型、固定效應模型、離散參數、受限最大概似估計值、經驗貝氏估計值、Hedges 估計值、Hunter-Schmidt 估計值、DerSimonian-Laird 估計值、Sidik-Jonkman 估計值、Knapp-Hartung 標準誤調整、截斷 Knapp-Hartung 標準誤調整、係數、模型係數檢定、指數統計量。

取得統合分析迴歸分析

  1. 從功能表中選擇：

    分析 > Meta 分析 > Meta 迴歸

  2. 選取表示效應大小的單一應變數效應大小。 選取的變數必須是數值（不支援字串變數）。
  3. 請選取下列一項設定，然後選取對應的單一數值變數：
    標準誤
    選取一個變數來指定轉換為加權的標準誤。 這是預設值。
    變異數
    選取一個變數來指定轉換為加權的變異數。
    加權
    選取一個變數來指定加權。
  4. 選擇性地將因素變數新增至因素清單。 針對每一個選取的因素變數，可以為每一個變數指定一個選用值來指定自訂最後的類別。 您可以按一下重設來將最後的類別值還原為預設值。
    附註: 當沒有觀察值符合指定的 最後一個類別 值時，最後出現的值會被視為最後一個類別。
  5. 選擇性地選取數值共變數變數。
  6. 選擇性地選取模型設定。
    隨機效應
    預設值會建置隨機效應模型。
    固定效應
    建置固定效應模型。 您可以選擇性地選取包含離散參數設定。
  7. 您可以選擇性地：
    • 按一下 準則 ... 以指定一般準則。
    • 按一下推斷以指定估計方法。
    • 按一下列印以控制表格輸出。
    • 按一下儲存以預測估計統計量，並將其儲存至作用中的資料集。
    • 按一下圖形以指定輸出中包含哪些圖形。
  8. 按一下確定。

此程序會貼上 META REGRESSION 指令語法。