Традиционният МА се занимава с двуизмерни двоични или непрекъснати данни, при които интересуващият ни резултат се измерва в две групи, които обикновено се обозначават като третираща и контролна група. Например, при УО може да се сравни рискът от заразяване с болест (двоичен резултат) в две групи: ваксинирани и неваксинирани. Или може би искаме да съпоставим загубата на тегло (непрекъснат резултат) между две групи субекти, които са спазвали различни диети, например кето срещу периодично гладуване.

Тази ситуация с две групи обаче не винаги е налице в УО. Например Организацията на обединените нации може да проведе УД, за да оцени разпространението на определено заболяване в страните, за да разпредели подходящите ресурси за борба с него. Или може би Министерството на образованието извършва УД, за да оцени дела на отпадналите от средното образование и да използва резултатите от него, за да насочи бюджета за образование K-12. И в двата примера имаме двоични данни от една извадка, при които изследваните лица принадлежат към една група и интересът се състои в дела на лицата, които са преживели определено събитие (заразяване с болест в първия пример и отпадане от гимназията във втория). В тази обстановка в УО обикновено се използват размери на ефекта, като например трансформирани от Фрийман-Туки пропорции или трансформирани от логит пропорции.

Нека видим как работи

-> Примерен набор от данни: Пропорции на вегетарианците в седемте региона на САЩ.
-> Мета-анализ на двоични данни от една извадка

Примерен набор от данни: Пропорции на вегетарианците в седемте региона на САЩ.

Първата среща с бъдещите ви роднини може да бъде изнервяща. Решили сте да впечатлите бъдещата си свекърва, която планира да отвори онлайн ресторант, който доставя храна в Съединените щати. Като статистик в семейството, вие предлагате да се направи проучване за оценка на общия дял на вегетарианците (и веганите) в седемте региона на САЩ. Ръководейки се от резултатите от проучването, вие се надявате да помогнете на ресторанта да пригоди по-подходящи за вегетарианци рецепти за конкретните региони на САЩ.

Мета-анализ на двоични данни от една извадка

Променливите nveget и ntotal представляват броя на вегетарианците и общия брой на участниците във всяко проучване. По подразбиране meta esize изчислява двойно трансформираната пропорция на Фрийман-Туки за всяко изследване. Това е трансформация, която стабилизира дисперсията и е особено предпочитана, когато пропорциите са близки до 0 или 1.

Декларирайте данните си като мета данни чрез meta esize

Можете да посочите като размер на ефекта трансформираната по логит пропорция, като използвате опцията esize(logitprop). Тъй като дисперсията на логит-трансформираната пропорция зависи от самата пропорция, МА на този размер на ефекта има тенденция да присвоява изкуствено ниски тегла за изследвания с пропорции, близки до 0 или 1.

Може би ще пожелаете да изчислите нетрансформираните пропорции; това обаче се препоръчва само ако всички пропорции, отчетени в проучванията, са близки до .5, което не е често срещано в практиката.

. meta update, esize(proportion)
(Output omitted)

Горски площи и други техники за мета-анализ

Продължавайки с първата спецификация на meta esize, след като изчислите размера на ефекта, който ви интересува, и декларирате данните си като метаданни, можете да използвате всяка техника на MA, както обикновено. Например, за да построим горска графика, въвеждаме

. meta forest, proportion

Опцията proportion (пропорция) указва, че резултатите трябва да се докладват като пропорции, а не като трансформирани по подразбиране пропорции на Фрийман-Туки. Това е еквивалентно на прилагането на обратната трансформация на Фрийман-Туки с помощта на опцията transform(invftukey). Общият (среден) дял на вегетарианците е .06 с ДИ [.04, .08].

Можете също така да представите резултатите си, например като брой вегетарианци на 1000 души, като използвате подварианта scale() на опцията transform(). Ще покажем и съответния регион (променлива област) на всяко изследване върху горската графика.

. meta forest _id _data region _plot _esci _weight,
  transform(invftukey, scale(1000)) esrefline insidemarker

Горните горски графики разкриват съществени разлики между дяловете на вегетарианците, с по-високо разпространение на вегетарианците в тихоокеанския крайбрежен регион, Нова Англия и Средния Атлантик в сравнение с останалите региони на САЩ.

Срещата със свекървата е зад ъгъла. За ваше щастие, подкрепени с горния горски сюжет, можете да посъветвате бъдещата си свекърва да включи в менюто си повече вегетариански рецепти за гореспоменатите региони и да я оцветите впечатлена!