প্রশ্ন ট্যাগ «meta-analysis»

সাম্প্রতিক একটি কাগজে নর্টন এট আল। (2018) [ 1 ] এটি উল্লেখ করুন[ 1 ][1]^{[1]} বৈষম্য অনুপাতের প্রাক্কলনের পরিসংখ্যানগুলির ফলাফল হিসাবে পরিসংখ্যানগত মডেলগুলির পৃথক পৃথক ব্যাখ্যাযোগ্য ভেরিয়েবল থাকে যখন একই স্টাডি থেকে ভিন্ন ভিন্ন অনুপাতের সাথে তুলনা করা যায় না কারণ প্রতিটি মডেলের একটি পৃথক নির্বিচারে স্কেলিং ফ্যাক্টর থাকে। তেমনি …

12 r  logistic  meta-analysis  odds-ratio  adjustment 

সমস্যা: আমি একজন বায়সিয়ান মেটা-বিশ্লেষণে প্রিয়ার এবং ডেটা হিসাবে ব্যবহারের জন্য বিতরণগুলি প্যারামিটারাইজ করছি। সাহিত্যে ডেটা সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান হিসাবে সরবরাহ করা হয়, প্রায় একচেটিয়াভাবে সাধারণত বিতরণ করা হয় বলে ধরে নেওয়া হয় (যদিও কোনও ভেরিয়েবল <0 হতে পারে না, কিছু অনুপাত, কিছু ভর এবং ইত্যাদি)। আমি দুটি ক্ষেত্রে এসেছি যার …

12 distributions  bayesian  variance  random-variable  meta-analysis 

আমার প্রশ্ন হ'ল আমি কী একটি প্রভাব আকারের নির্ভরশীল ভেরিয়েবল হিসাবে এবং অন্য প্রভাবের আকার করে মেটা-রিগ্রেশনে স্বতন্ত্র পরিবর্তনশীল হিসাবে ব্যবহার করতে পারি ?XXXYYY উদাহরণস্বরূপ, আমি মদ্যপানের সমস্যায় ব্যায়ামের প্রভাবগুলির জন্য একটি মেটা-বিশ্লেষণ পরিচালনা করেছি এবং আমি উল্লেখযোগ্য ফলাফল এবং উচ্চতর বৈচিত্র্য পেয়েছি। আমি একটি মেটা-রিগ্রেশন করতে চাই এবং উদ্বেগের …

11 references  meta-analysis  effect-size  meta-regression 

পটভূমি: মনোবিজ্ঞানের একটি সাধারণ মেটা-বিশ্লেষণ দুটি এক্স এবং ওয়াইয়ের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ককে মডেল করতে চাইতে পারে The সূত্রগুলি তখন একটি ওজনযুক্ত গড় সম্পর্ক সম্পর্কিত গণনা করতে প্রয়োগ করা যেতে পারে। তারপরে, বিশ্লেষণগুলি সম্পাদন করা যেতে পারে যে পড়াশুনা জুড়ে পারস্পরিক সম্পর্কগুলি কেবল এলোমেলো নমুনার প্রভাব দ্বারা বোঝানো যেতে পারে more …

11 simulation  meta-analysis 

দুটি মানগুলির মধ্যে পার্থক্য পরীক্ষা করতে সাধারণত ফিশার রূপান্তরিত হয় । কিন্তু, যখন কোনও মেটা-বিশ্লেষণ সম্পাদন করতে হয়, তখন আমাদের কেন এমন পদক্ষেপ নেওয়া উচিত? এটা পরিমাপ ত্রুটি বা অ- স্যাম্পলিং ভ্রান্তি সংশোধন করে এবং কেন আমরা ধরে নিই যে, জনসংখ্যা পারস্পরিক সম্পর্কের একটি অপূর্ণ হিসেব?z r rrrrzzzrrrrrr

11 correlation  variance  sampling  meta-analysis 

পটভূমি আমি একটি মেটা-বিশ্লেষণ পরিচালনা করছি যা আগে প্রকাশিত ডেটা অন্তর্ভুক্ত। প্রায়শই, চিকিত্সার মধ্যে পার্থক্যগুলি পি-মানগুলি, কমপক্ষে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য (এলএসডি) এবং অন্যান্য পরিসংখ্যানগুলির সাথে রিপোর্ট করা হয় তবে ভিন্নতার কোনও সরাসরি অনুমান সরবরাহ করে না। আমি যে মডেলটি ব্যবহার করছি তার প্রসঙ্গে, বৈকল্পিকতার একটি অতিমাত্রায় ধারণা ঠিক আছে। সমস্যা এখানে …

11 multiple-comparisons  variance  data-transformation  meta-analysis 

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

"বৈষম্যতা কম ছিল কারণ" স্থির-প্রভাব মডেলটি বেছে নেওয়া হয়েছিল "এর পংক্তিতে একটি নির্দিষ্ট প্রভাব মডেলের ব্যবহারকে ন্যায়সঙ্গত করার প্রয়াসে আমি বেশ কয়েকটি প্রকাশনা পড়েছি। তবে, আমি উদ্বিগ্ন এটি এখনও বিশ্লেষণের জন্য একটি অনুপযুক্ত পদ্ধতির হতে পারে। এমন কোনও কারণ বা প্রকাশনা রয়েছে যেগুলি এবং কেন এটি একটি ভুল হতে পারে …

10 references  meta-analysis  meta-analysis-fixed-effects  meta-analysis-random-effects 

নির্ভুলতা-ভিত্তিক ওজন কী মেটা-বিশ্লেষণের কেন্দ্রস্থল? বোরেনস্টাইন এট আল। (২০০৯) লিখুন যে মেটা-বিশ্লেষণের জন্য এটি সম্ভব হ'ল প্রয়োজনীয়: অধ্যয়নগুলি একটি বিন্দু অনুমানের প্রতিবেদন করে যা একক সংখ্যা হিসাবে প্রকাশ করা যেতে পারে। পয়েন্ট আনুমানিক জন্য ভেরিয়েন্স গণনা করা যেতে পারে। (২) কেন কঠোরভাবে প্রয়োজনীয় তা আমার কাছে তাত্ক্ষণিকভাবে পরিষ্কার নয়। তবে, …

10 variance  sample-size  missing-data  meta-analysis 

আমি বর্তমানে একটি মেটা-বিশ্লেষণে কাজ করছি, যার জন্য আমাকে নমুনাগুলির মধ্যে নেস্টেড একাধিক প্রভাবের আকারগুলি বিশ্লেষণ করতে হবে। অন্যান্য সম্ভাব্য কৌশলগুলির (যেমন, নির্ভরতা উপেক্ষা করা, অধ্যয়নের মধ্যে প্রভাবের আকারগুলি গড় করা, একটি প্রভাবের আকার নির্বাচন করা, বা বিপরীতভাবে) প্রভাবের আকারগুলি মেটা-বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে ত্রি-স্তরের মেটা-বিশ্লেষণ পদ্ধতির আমি আংশিক আছি বিশ্লেষণের একক …

10 multilevel-analysis  meta-analysis  meta-regression  publication-bias 

একটি সাধারণ উদাহরণের জন্য ধরে নিন যে দুটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল রয়েছে মডেল 1 গেছে তিন ভবিষ্যতবক্তা, x1a, x2b, এবংx2c মডেল 2 এর মডেল 1 থেকে তিনটি ভবিষ্যদ্বাণী এবং দুটি অতিরিক্ত ভবিষ্যদ্বাণী x2aএবংx2b একটি জনসংখ্যার রিগ্রেশন সমীকরণ রয়েছে যেখানে জনসংখ্যার বৈচিত্রটি বর্ণিত হয়েছে মডেল 1 এর জন্য ρ2(1)ρ(1)2\rho^2_{(1)} এবং মডেল …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

এই প্রশ্নটি দ্বারা এবং বিশেষত "সমস্যা 3" দ্বারা অনুপ্রাণিত: পোস্টেরিয়র ডিস্ট্রিবিউশনগুলি মেটা-বিশ্লেষণের সাথে অন্তর্ভুক্ত করা আরও কিছুটা কঠিন, যদি না কোনও বিতরণটির ঘনতান্ত্রিক, প্যারাম্যাট্রিক বিবরণ সরবরাহ না করা হয়। আমি সম্প্রতি একটি বায়সিয়ান মডেল - মূলত প্রিয়ার্সের উত্স হিসাবে মেটা-বিশ্লেষণকে অন্তর্ভুক্ত করার বিষয়ে খুব বড় কথা ভাবছিলাম - তবে কীভাবে …

10 bayesian  meta-analysis 

একটি ছোট মেটা-বিশ্লেষণের নিম্নলিখিত বাস্তব জীবনের ফলাফল পেতে আমার কীভাবে মেটাফর প্যাকেজ rmaথেকে ফাংশনটি বাক্য গঠন করতে হবে? (এলোমেলো-প্রভাব, সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান এসএমডি) study, mean1, sd1, n1, mean2, sd2, n2 Foo2000, 0.78, 0.05, 20, 0.82, 0.07, 25 Sun2003, 0.74, 0.08, 30, 0.72, 0.05, 19 Pric2005, 0.75, 0.12, 20, 0.74, 0.09, 29 …

10 r  meta-analysis 

আমার মেটা-বিশ্লেষণ জমা দেওয়ার আগে আমি বৈচিত্র্য এবং প্রকাশনা পক্ষপাতের জন্য পরীক্ষা করার জন্য একটি ফানেল প্লট তৈরি করতে চাই। আমার কাছে প্রতিটি স্টাডি থেকে পোলড এফেক্ট আকার এবং এফেক্ট মাপ রয়েছে, যা -1 থেকে +1 পর্যন্ত মান নেয়। আমার কাছে প্রতিটি অধ্যয়ন থেকে রোগীদের জন্য নিয়ন্ত্রণের নমুনা এন 1, …

10 meta-analysis  sample-size  standard-error  funnel-plot  publication-bias 

এটি কেবলমাত্র একটি উদাহরণ যা আমি বেশ কয়েকবার এসেছি, সুতরাং আমার কোনও নমুনা ডেটা নেই। আরে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছেন: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। x2শ্রেণীবদ্ধ এবং এর তিনটি মান রয়েছে যেমন "নিম্ন", "মাঝারি" এবং "উচ্চ"। তবে আর দ্বারা প্রদত্ত আউটপুটটি এরকম কিছু হবে: summary(a.lm) …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction