MA tradițional se ocupă cu date binare sau continue pe două eșantioane, în care rezultatul de interes este măsurat în două grupuri, denumite în mod obișnuit grup de tratament și grup de control. De exemplu, o AM poate compara riscul de a contracta o boală (rezultat binar) în două grupuri: cei vaccinați și cei nevaccinați. Sau poate că dorim să contrastăm pierderea în greutate (rezultat continuu) între două grupuri de subiecți care au urmat diete diferite, de exemplu, keto versus post intermitent.

Acest cadru cu două grupuri, însă, nu este întotdeauna prezent într-un AM. De exemplu, Organizația Națiunilor Unite poate efectua o AM pentru a evalua prevalența unei anumite boli în diferite țări pentru a aloca resursele adecvate pentru a o combate. Sau poate că Departamentul de Educație efectuează o AM pentru a evalua proporția de abandon școlar și utilizează rezultatele pentru a ghida bugetul pentru învățământul K-12. În ambele exemple, avem date binare cu un singur eșantion, în care subiecții aparțin unui singur grup, iar interesul constă în proporția indivizilor care au experimentat un anumit eveniment (contractarea bolii în primul exemplu și abandonul școlar în cel de-al doilea). În acest context, în MA se utilizează de obicei mărimi ale efectului, cum ar fi proporțiile transformate de Freeman-Tukey sau proporțiile transformate de logit.

Să vedem cum funcționează

-> Exemplu de set de date: Proporțiile de vegetarieni în cele șapte regiuni ale SUA.
-> Meta-analiză a datelor binare cu un singur eșantion

Exemplu de set de date: Proporțiile de vegetarieni în cele șapte regiuni ale SUA.

Întâlnirea cu viitorii socri pentru prima dată poate fi stresantă. Ați decis să o impresionați pe viitoarea soacră, care intenționează să deschidă un restaurant online care livrează mâncare în toate Statele Unite. Fiind statisticianul din familie, ați sugerat să realizați o AM pentru a evalua proporția globală de vegetarieni (și vegani) în cele șapte regiuni ale SUA. Îndrumați de rezultatele AM, sperați să ajutați restaurantul să adapteze mai multe rețete favorabile vegetarienilor la anumite regiuni din SUA.

Meta-analiză a datelor binare cu un singur eșantion

Variabilele nveget și ntotal reprezintă numărul de vegetarieni și numărul total de subiecți din fiecare studiu. În mod implicit, meta esize calculează proporția transformată cu dublă arcsină Freeman-Tukey pentru fiecare studiu. Aceasta este o transformare de stabilizare a varianței și este de preferat în special atunci când proporțiile sunt apropiate de 0 sau 1.

Declarați-vă datele ca meta date prin meta esize

Puteți specifica proporția transformată logit ca mărime a efectului folosind opțiunea esize(logitprop). Deoarece varianța proporției transformate prin logit depinde de proporția însăși, MA a acestei mărimi a efectului tinde să atribuie ponderi artificial de scăzute pentru studiile cu proporții apropiate de 0 sau 1.

Poate că ați putea dori să calculați proporțiile netransformate; totuși, acest lucru este recomandat numai dacă toate proporțiile raportate de studii sunt apropiate de 0,5, ceea ce nu este obișnuit în practică.

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

Diagrame forestiere și alte tehnici de meta-analiză

Continuing with the first metadimension specification, after you have calculated the effect size of interest and declared your data as metadata, you can use any MA technique as usual. For example, to construct a forest diagram, type

. meta forest, proportion

Opțiunea proporție specifică faptul că rezultatele trebuie raportate ca proporții în loc de proporțiile transformate Freeman-Tukey. Acest lucru este echivalent cu aplicarea transformării inverse Freeman-Tukey utilizând opțiunea transform(invftukey). Proporția globală (medie) de vegetarieni este de 0,06, cu un IC de [,04, 0,08].

Puteți, de asemenea, să vă raportați rezultatele, de exemplu, ca număr de vegetarieni la 1 000 de persoane, utilizând subopțiunea scale() din opțiunea transform(). De asemenea, vom afișa regiunea corespunzătoare (regiunea variabilă) a fiecărui studiu pe graficul forestier.

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

Graficele forestiere de mai sus au evidențiat diferențe substanțiale între proporțiile de vegetarieni, cu o prevalență mai mare a vegetarienilor în regiunile de coastă din Pacific, New England și Mid-Atlantic, comparativ cu restul regiunilor din SUA.

Întâlnirea cu socrii este după colț. Din fericire pentru dumneavoastră, susținută de diagrama forestieră de mai sus, o puteți sfătui pe viitoarea soacră să includă în meniul său mai multe rețete vegetariene pentru regiunile menționate mai sus și să o colorați cu impresii!