메타분석: 상관관계
| 명령: | 통계 메타분석상관관계 |
|---|
MedCalc의 메타분석에 대한 간단한 개요는 메타분석: 소개를 참조하십시오.
MedCalc는 Hedges-Olkin(1985) 방법을 사용하여 상관계수에 Fisher Z 변환을 적용한 후 고정효과 모형에 따른 가중 요약 상관계수를 계산합니다. 그런 다음 이질성 통계량을 반영하여 변량효과 모형에 따른 요약 상관계수를 계산합니다(DerSimonian과 Laird, 1986).
데이터 입력 방법
여러 연구의 데이터는 다음과 같이 스프레드시트에 입력할 수 있습니다.
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| Study | Correlation_coefficient | N | ||
| 1 | Moore, 2006 | 0.56 | 133 | |
| 2 | Davis, 2008 | 0.43 | 149 | |
| 3 | Thomas, 1999 | 0.53 | 131 | |
| 4 | Miller, 2012 | 0.51 | 120 | |
| 5 | Williams, 2012 | 0.66 | 111 | |
| 6 | Young, 2013 | 0.46 | 152 | |
| 7 | Baker, 2009 | 0.33 | 60 | |
| 8 | Adams, 2006 | 0.38 | 122 |
필수 입력 항목
그런 다음 “메타분석: 상관관계” 대화상자를 작성할 수 있습니다.
연구: 여러 연구의 식별 정보가 들어 있는 변수입니다.
데이터
케이스 수: 여러 연구에 포함된 전체 케이스 수가 들어 있는 변수입니다.
상관계수: 여러 연구에서 보고된 상관계수가 들어 있는 변수입니다.
필터: 선택한 하위 그룹의 케이스만 그래프에 포함하기 위한 필터입니다.
옵션
- 포레스트 플롯: 포레스트 플롯을 만듭니다.
- 연구 가중값에 대한 표식 크기: 연구 효과를 나타내는 표식의 크기가 여러 연구에 할당된 가중값에 따라 달라지게 하는 옵션입니다. 고정효과 모형 가중값 또는 변량효과 모형 가중값을 선택할 수 있습니다.
- 합동 효과 표시 - 고정효과 모형: 고정효과 모형에 따른 합동 효과를 포레스트 플롯에 포함하는 옵션입니다.
- 합동 효과 표시 - 변량효과 모형: 변량효과 모형에 따른 합동 효과를 포레스트 플롯에 포함하는 옵션입니다.
- 합동 효과에 대한 다이아몬드: 합동 효과를 다이아몬드로 표시하는 옵션입니다(다이아몬드의 위치가 추정된 효과크기를 나타내고, 다이아몬드의 폭이 추정의 정밀도를 반영).
- 깔때기 그림: 출판 편향이 있는지 확인하기 위한 깔때기 그림을 만듭니다. 메타분석: 소개를 참조하십시오.
결과
연구를 위한 변수 | Study |
|---|---|
케이스 수에 대한 변수 | N |
상관계수에 대한 변수 | Correlation_coefficient |
연구 | 표본 크기 | 상관계수 | 95% 신뢰구간 | z | D-E | 가중값(%) | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
고정 | 임의 | ||||||
Moore, 2006 | 133 | 0.560 | 0.431 ~ 0.667 |
|
| 13.63 | 13.24 |
Davis, 2008 | 149 | 0.430 | 0.289 ~ 0.553 |
|
| 15.30 | 13.96 |
Thomas, 1999 | 131 | 0.530 | 0.394 ~ 0.643 |
|
| 13.42 | 13.14 |
Miller , 2012 | 120 | 0.510 | 0.364 ~ 0.632 |
|
| 12.26 | 12.58 |
Williams, 2012 | 111 | 0.660 | 0.540 ~ 0.754 |
|
| 11.32 | 12.08 |
Young, 2013 | 152 | 0.460 | 0.325 ~ 0.577 |
|
| 15.62 | 14.08 |
Baker, 2009 | 60 | 0.330 | 0.0830 ~ 0.539 |
|
| 5.97 | 8.25 |
Adams, 2006 | 122 | 0.380 | 0.217 ~ 0.522 |
|
| 12.47 | 12.68 |
합계(고정효과) | 978 | 0.495 | 0.446 ~ 0.541 | 16.760 | <0.001 | 100.00 | 100.00 |
합계(변량효과) | 978 | 0.494 | 0.422 ~ 0.560 | 11.640 | <0.001 | 100.00 | 100.00 |
이질성에 대한 검정
Q | 14.1536 |
|---|---|
DF | 7 |
유의수준 | P = 0.0485 |
I2 (불일치) | 50.54% |
I2에 대한 95% 신뢰구간 | 0.00 ~ 77.88 |
출판 편향
Egger 검정 | |
|---|---|
절편 | -1.8510 |
95% 신뢰구간 | -12.2909 ~ 8.5889 |
유의수준 | P = 0.6796 |
Begg 검정 | |
Kendall tau | 0.0000 |
유의수준 | P = 1.0000 |
  |
프로그램은 메타분석에 포함된 개별 연구의 결과, 즉 케이스 수와 상관계수 및 95% 신뢰구간을 표시합니다.
고정효과 모형과 변량효과 모형 모두에 대해 합동 상관계수 및 그 95% 신뢰구간이 제시됩니다.
변량효과 모형은 대개 더 보수적인 추정값(즉, 더 넓은 신뢰구간)을 제시하지만, 이질성이 없으면 두 모형의 결과는 대개 일치합니다. 이질성 통계량인 Cochran Q와 I2의 해석은 메타분석: 소개를 참조하십시오. 이질성이 있으면 변량효과 모형이 선호됩니다.
여러 출판 편향 검정의 해석은 메타분석: 소개를 참조하십시오.
포레스트 플롯
여러 연구의 결과와 그 95% 신뢰구간, 그리고 합동 상관계수 및 그 95% 신뢰구간이 포레스트 플롯에 표시됩니다.
참고문헌
- Borenstein M, Hedges LV, Higgins JPT, Rothstein HR (2009) Introduction to meta-analysis. Chichester, UK: Wiley.
- DerSimonian R, Laird N (1986) Meta-analysis in clinical trials. Controlled Clinical Trials 7:177-188.
- Hedges LV, Olkin I (1985) Statistical methods for meta-analysis. London: Academic Press.
- Higgins JP, Thompson SG, Deeks JJ, Altman DG (2003) Measuring inconsistency in meta-analyses. BMJ 327:557-560.
- Petrie A, Bulman JS, Osborn JF (2003) Further statistics in dentistry. Part 8: systematic reviews and meta-analyses. British Dental Journal 194:73-78.