metafor（）非负抽样方差

Question

我正在尝试使用metafor（）包来学习元回归。在跑步 其中一个混合回归模型，我收到一个错误指示

＆＃34;有非阳性抽样差异的结果。＆＃34;

我迷失了如何处理此错误。我明白这一点 由于这个原因，不能计算模型统计量（例如，I ^ 2和QE） 存在非正样本差异。但是，我不确定是否 这些结果可以像我们原样一样进行解释。一世 还尝试使用其他估算器和/或未加权选项;错误 仍然存在。

我们非常感谢任何建议。

Answer 1

首先，澄清一下：您收到了警告，而不是错误。

除此之外，我不能想到在特定研究中假设抽样方差实际上等于0的许多情况。我首先会质疑这是否真的有意义。这就是rma()函数生成此警告消息的原因 - 让用户了解这种情况并质疑这是否真的是合理的。

但是假设我们真的想要通过这个，那么你必须使用一个可以处理这个的tau ^ 2的估算器（例如，method="REML" - 这实际上是默认值）。如果tau ^ 2的估计结果也等于0，则模型根本无法拟合（由于除以零 - 然后得到错误）。如果你最终得到tau ^ 2的正估计，那么结果应该没问题（但是不能计算Q-test，I ^ 2或H ^ 2之类的东西）。