Questions marquées «meta-analysis»

Les méthodes se sont concentrées sur le contraste et la combinaison des résultats de différentes études, dans l'espoir d'augmenter la précision et la validité externe.

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Pourquoi y a-t-il une différence entre le calcul manuel d'un intervalle de confiance de 95% selon la régression logistique et l'utilisation de la fonction confint () dans R?

Cher tout le monde - J'ai remarqué quelque chose d'étrange que je ne peux pas expliquer, pouvez-vous? En résumé: l'approche manuelle pour calculer un intervalle de confiance dans un modèle de régression logistique et la fonction R confint()donnent des résultats différents. Je suis passé par la...

r regression logistic confidence-interval profile-likelihood correlation mcmc error mixture measurement data-augmentation r logistic goodness-of-fit r time-series exponential descriptive-statistics average expected-value data-visualization anova teaching hypothesis-testing multivariate-analysis r r mixed-model clustering categorical-data unsupervised-learning r logistic anova binomial estimation variance expected-value r r anova mixed-model multiple-comparisons repeated-measures project-management r poisson-distribution control-chart project-management regression residuals r distributions data-visualization r unbiased-estimator kurtosis expected-value regression spss meta-analysis r censoring regression classification data-mining mixture
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Une méta-analyse d'études qui ne sont pas toutes «statistiquement significatives» peut-elle conduire à une conclusion «significative»?

Une méta-analyse comprend un tas d'études, qui ont toutes rapporté une valeur P supérieure à 0,05. Est-il possible que la méta-analyse globale rapporte une valeur P inférieure à 0,05? Dans quelles circonstances? (Je suis presque sûr que la réponse est oui, mais j'aimerais une référence ou une...

statistical-significance meta-analysis combining-p-values
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Forensics statistiques: Benford et au-delà

Quelles méthodes générales existe-t-il pour détecter la fraude, les anomalies, les falsifications, etc. dans les travaux scientifiques produits par un tiers? (J'étais motivé à le demander par la récente affaire Marc Hauser .) Habituellement, pour les fraudes électorales et comptables, une variante...

meta-analysis fraud
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Combiner les informations de plusieurs études pour estimer la moyenne et la variance des données normalement distribuées - approches bayésienne vs méta-analytique

J'ai examiné un ensemble d'articles, chacun indiquant la moyenne et l'écart-type observés d'une mesure de dans son échantillon respectif de taille connue, . Je veux faire la meilleure supposition possible sur la distribution probable de la même mesure dans une nouvelle étude que je suis en train de...

bayesian normal-distribution meta-analysis
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Avantages et inconvénients des méta-analyses

J'ai envisagé de faire une méta-analyse pour un domaine d'étude particulier en évolution, mais avant d'aller plus loin, j'aimerais savoir; quels sont les points positifs et négatifs du processus? Par exemple, pas besoin d'une expérience pratique n'est un avantage (temps et argent) mais il y aura un...

meta-analysis
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Sans modélisation à plusieurs niveaux, comment gérer la réplication intra-étude dans une méta-analyse, où l'étude est l'unité de réplication?

Description de l'étude: J'ai observé une erreur courante parmi les méta-analyses, en ce qui concerne le traitement de la réplication intra-étude. Il n'est pas clair pour moi si l'erreur invalide les études lorsque des hypothèses sont énoncées. Cependant, si je comprends bien, ces hypothèses violent...

repeated-measures meta-analysis
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R / mgcv: Pourquoi les produits tenseurs te () et ti () produisent-ils des surfaces différentes?

Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa