Question

此代码是否适合使用metafor包在R中进行多级元分析？

我将效果大小（“id”）嵌套在嵌套在数据集（“数据”）中的文章（“引用”）中。为了澄清，在同一出版的作品中经常报告多种效果大小;不同的出版作品经常使用相同的数据。

inf <- rma.mv(infcoef, infvar, random = ~ 1 | data/citation/id, data=dat)

我看过Konstantopoulos, 2011，但我认为我有更多级别的聚类，所以我想确保我已正确指定模型。

谢谢！

Answer 1

我目前正在为我的综合考试进行荟萃分析，并且与您所说的几乎相同的模型：我可以从同一研究中获得多种效果大小。我不适合使用metafor的多级元分析模型，因为它没有适当地捕获相关的错误术语。我在论文中写下了自己的想法（仍然在研究它），所以这里有一个关于如何解决这种情况的粗略解释：

我在$ m = 90 $研究中收集了$ k = 240 $效果大小。表2   描述了研究的分布：一半的研究   据报道，有三项研究报告为   很多15个效果大小。传统的元分析方法   假设所有效果大小彼此独立;这个   在本分析中严重违反了假设，即效果   从相同参与者抽取的尺寸彼此依赖。

理想情况下，可以使用多变量元分析对这些进行建模   依赖;但是，这需要元分析师才能访问   所有研究中所有测量的完整协方差矩阵。这是   在很多场景中都不现实[@ jackson2011multivariate]，   特别是在目前的文献荟萃分析中（a）   研究人员很难公布这些信息，而且（b）该研究已经发表   在70年的历史中发表，获得了这一点   来自许多论文作者的信息是不可能的   已经提出多级元分析作为一种处理方式   效果大小之间未知的依赖关系[@ cheung2014modeling;   @ konstantopoulos2011fixed; @ van2013three。虽然有些人认为   个人可以在1级建模，效果大小在2级，和   在3级学习[例如，@ cheung2014模型]，三级   荟萃分析仍假设残余误差在其内部是正交的   集群[@ tanner2016handling]。当这个假设被违反时   从同一参与者中抽取多个效果大小。

当前“最先进的”[@ polanin2017review]模拟这些的方法   依赖性和避免低估标准错误是使用   稳健方差估计[RVE; @ hedges2010robust;   @ tanner2016handling。我使用RVE进行了荟萃分析   robumeta R包[@ fisher2015robumeta]中的相关效应。

如上所述，我能够计算出效果的差异   直接从样本大小的大小，但我不能够计算   效果大小之间的协方差。 RVE通过使用来解决这个问题   每个研究的残差的交叉乘积来估计   研究中效应大小的方差 - 协方差矩阵。虽然   估计每个研究中的协方差矩阵不是很好，   组合方差估计收敛于真实方差   研究数量接近无穷大[@ hedges2010robust]。

传统荟萃分析权重效应大小使用倒数   方差。 RVE使用（a）的倒数对每个效果大小进行加权   研究中所有影响大小的平均方差（假设a   效果大小的恒定相关性）（b）除以数量   研究中的影响大小。这确保了研究不会得到   “额外”的重量只需要有更多的效果大小。

此方法主要用于此元分析：   解释元回归系数。方差估计   在其他荟萃分析中发现（例如，$ Q，I ^ 2，\ tau ^ 2 $）并不准确   使用RVE时。鉴于RVE的这个缺点 - 我主要关注的是   解释元回归系数 - 我不会关注这些   估计。

引用（来自我的.bib文件，抱歉，如果格式很烦人）：

@article{jackson2011multivariate,
  title={Multivariate meta-analysis: Potential and promise},
  author={Jackson, Dan and Riley, Richard and White, Ian R},
  journal={Statistics in Medicine},
  volume={30},
  number={20},
  pages={2481--2498},
  year={2011},
  publisher={Wiley Online Library}
}
@article{cheung2014modeling,
  title={Modeling dependent effect sizes with three-level meta-analyses: A structural equation modeling approach},
  author={Cheung, Mike W L},
  journal={Psychological Methods},
  volume={19},
  number={2},
  pages={211--229},
  year={2014}
}
@article{konstantopoulos2011fixed,
  title={Fixed effects and variance components estimation in three-level meta-analysis},
  author={Konstantopoulos, Spyros},
  journal={Research Synthesis Methods},
  volume={2},
  number={1},
  pages={61--76},
  year={2011},
  publisher={Wiley Online Library}
}
@article{van2013three,
  title={Three-level meta-analysis of dependent effect sizes},
  author={Van den Noortgate, Wim and L{\'o}pez-L{\'o}pez, Jos{\'e} Antonio and Mar{\'\i}n-Mart{\'\i}nez, Fulgencio and S{\'a}nchez-Meca, Julio},
  journal={Behavior Research Methods},
  volume={45},
  number={2},
  pages={576--594},
  year={2013},
  publisher={Springer}
}
@article{tanner2016handling,
  title={Handling complex meta-analytic data structures using robust variance estimates: A tutorial in {R}},
  author={Tanner-Smith, Emily E and Tipton, Elizabeth and Polanin, Joshua R},
  journal={Journal of Developmental and Life-Course Criminology},
  volume={2},
  number={1},
  pages={85--112},
  year={2016},
  publisher={Springer}
}
@article{polanin2017review,
  title={A Review of Meta-Analysis Packages in {R}},
  author={Polanin, Joshua R and Hennessy, Emily A and Tanner-Smith, Emily E},
  journal={Journal of Educational and Behavioral Statistics},
  volume={42},
  number={2},
  pages={206--242},
  year={2017},
  publisher={SAGE Publications Sage CA: Los Angeles, CA}
}
@article{hedges2010robust,
  title={Robust variance estimation in meta-regression with dependent effect size estimates},
  author={Hedges, Leon V and Tipton, Elizabeth and Johnson, Matthew C},
  journal={Research synthesis methods},
  volume={1},
  number={1},
  pages={39--65},
  year={2010}
}
@article{fisher2015robumeta,
  title={robumeta: An {R}-package for robust variance estimation in meta-analysis},
  author={Fisher, Zachary and Tipton, Elizabeth},
  journal={arXiv preprint arXiv:1503.02220},
  year={2015}
}

使用metafor进行多级元分析

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