Question

我正在尝试对一组研究进行元分析。我试图找出代码以正确输出我想要的东西。本质上，我正在尝试使用metafor包运行固定效果的荟萃分析测试，并收集系数估计值以将其存储在矩阵中。

我有几个问题。例如，我只想对具有多个结果的研究运行这些测试。因此，其研究编号多次出现的研究（例如，参见代码）。当我使用现有代码尝试此操作时，它不起作用，会吐出一个数字，但它不是正确的数字。另外，有些学习数量大于我的实际学习数量。在我的个人数据集中，有一个研究编号为3500。当我运行循环时，R会在第3500行上吐出该特定固定效果模型的结果，而不仅仅是将其放在下一个空行中。

下面我有一个基本示例，任何人都可以在R中运行。

library(metafor)
origdata <- data.frame(matrix(data=NA, nrow=15, ncol=3))
colnames(origdata) <- c("studynum", "Mail_b", "Mail_SE")
origdata$studynum <- c(1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 7, 7, 7, 7, 7)
origdata$Mail_b <- c(1.8, 0.8, 1.2, 1, 1, 5, 3, 3, 6, 4, 5, 8, 5, 9, 2)
origdata$Mail_SE <- c(1.6, 0.8, 1.3, 1, 1, 1, 3, 2.9, 6, 4, 5, 8, 5, 8, 1)  

collapsedtest <- data.frame(matrix(data=NA, nrow=5, ncol=3))
colnames(collapsedtest) <- c("studynum", "Meta_b", "Meta_SE")
collapsedtest$studynum <- unique(origdata$studynum)

for(i in unique(origdata$studynum)) {
  if((table(origdata$studynum) == 1) == FALSE){
    collapsedtest[i, 2] <- (coef(summary(rma(yi=Mail_b[origdata$studynum == i], 
                                             sei=Mail_SE[origdata$studynum == i], 
                                             method="FE", 
                                             data=origdata)))$estimate)
    collapsedtest[i, 3] <- (coef(summary(rma(yi=Mail_b[origdata$studynum == i ], 
                                             sei=Mail_SE[origdata$studynum == i], 
                                             method="FE", data=origdata)))$ci.ub 
                            -
                              (coef(summary(rma(yi=Mail_b[origdata$studynum == i], 
                                                sei=Mail_SE[origdata$studynum == i], 
                                                method="FE", 
                                                data=origdata)))$estimate)) / 1.96
    } else {
      collapsed[i, 2] <- origdata$Mail_b[origdata$studynum == i]
      collapsed[i, 3] <- origdata$Mail_SE[origdata$studynum == i]
    }
}

有条件的for meta分析循环

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