Standart hata (SE) kullanmadan alternatif huni grafiği

Meta analizimi göndermeden önce, heterojenliği ve yayın yanlılığını test etmek için bir huni grafiği yapmak istiyorum. Her çalışmadan -1 ile +1 arasında değerler alan birleştirilmiş efekt boyutu ve etki boyutları var. Her çalışmadan hastalar ve kontroller için n1, n2 örnek boyutlarına sahibim. Standart hatayı (SE) hesaplayamadığım için Egger'in gerilemesini yapamıyorum. Dikey eksende SE veya duyarlık = 1 / SE kullanamıyorum.

Sorular

• Yine de yatay eksende efekt boyutu ve dikey eksende toplam örnek boyutu n (n = n1 + n2) olan bir huni grafiği yapabilir miyim?
• Böyle bir huni grafiği nasıl yorumlanmalıdır?

Yayınlanan bazı makaleler, dikey eksende toplam örnek büyüklüğüne sahip böyle bir huni grafiği sundu (Yayınlanmış PMID'ler: 10990474, 10456970). Ayrıca, wikipedia huni arsa wiki bu konuda katılıyorum. Ancak, en önemlisi, Mathhias Egger'in BMJ 1999 (PubMed PMID: 9451274) üzerine yazdığı makale, SE değil, sadece dikey eksende örnek büyüklüğü olan böyle bir huni grafiği gösterir.

Daha çok soru

• Standart hata bilinmediğinde böyle bir çizim kabul edilebilir mi?
• Dikey aksonda klasik dönüşüm hunisi ile aynı mı yoksa dikey eksende = 1 / SE var mı?
• Yorumu farklı mı?
• Eşkenar üçgeni yapmak için çizgileri nasıl ayarlamalıyım?

S: Yine de yatay eksende efekt boyutu ve dikey eksende toplam örnek boyutu n (n = n1 + n2) olan bir huni grafiği yapabilir miyim?
C: Evet

S: Böyle bir huni grafiği nasıl yorumlanmalıdır?
C: Hala bir huni grafiği. Ancak, huni parselleri dikkatle yorumlanmalıdır. Örneğin, yalnızca 5-10 efekt boyutunuz varsa, bir huni grafiği işe yaramaz. Ayrıca, huni grafikleri yararlı bir görselleştirme tekniği olmasına rağmen, yorumları yanıltıcı olabilir. Bir asimetrinin varlığı, yayın yanlılığının varlığını kanıtlamaz. Egger ve diğ. (1997: 632f.), Huni arsa asimetrileri ile sonuçlanabilecek, örneğin gerçek heterojenite, metodolojik olarak zayıf tasarlanmış küçük çalışmalar veya sahtekarlık gibi veri düzensizlikleri ile sonuçlanabilecek birkaç nedenden bahsetmektedir. Bu nedenle, huni grafikleri olası yayın yanlılığının belirlenmesinde yardımcı olabilir, ancak bunlar her zaman istatistiksel bir testle birleştirilmelidir.

S: Standart hata bilinmediğinde böyle bir çizim kabul edilebilir mi?
C: Evet

S: SE ile klasik huni grafiğiyle aynı mı yoksa dikey aksonda = 1 / SE değeri mi?
C: Hayır, 'dönüşüm hunisinin' şekli farklı olabilir.

S: Yorumu farklı mı?
C: Evet, yukarıya bakın

S: Eşkenar üçgeni yapmak için çizgileri nasıl ayarlamalıyım?
C: "Eşkenar üçgeni yapmak için çizgiler" ile ne demek istiyorsun? Şunu mu demek istediniz: 95% -CI lines? Standart hatalara ihtiyacınız olacak ...

Ayrıca ilginizi çekebilir:

Peters, Jaime L., Alex J. Sutton, David R. Jones, Keith R. Abrams ve Lesly Rushton. 2006. Meta-analizde yayın yanlılığını tespit etmek için iki yöntemin karşılaştırılması. Amerikan Tabipler Birliği Dergisi 295, no. 6: 676-80 . (bkz. "Egger Regresyon Testine Bir Alternatif")

Standart hatalar yerine örneklem büyüklüğüne odaklanan istatistiksel bir test önerirler.

Bu arada, " Meta-Analizde Yayın Yanlılığı: Önleme, Değerlendirme ve Ayarlamalar " kitabını biliyor musunuz ? Birçok sorunuza cevap verecektir.