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Multivariate Location-Scale Models for Meta-Analysis
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AI
DOI：10.1080/00273171.2026.2643868.png)
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摘要
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通常，纳入Meta分析的原始研究会提供关于多个感兴趣结局的信息。多元Meta分析允许同时分析这些结局并建模它们的关系，并且相比分别进行的单变量Meta分析可能更高效。然而，标准的多元Meta分析模型通常假设研究间方差和相关系数在研究间恒定。虽然可以通过单变量Meta分析中的位置-尺度模型来放宽异质性恒定的假设，但尚未提出其在多元情形下的扩展。本文填补了这一空白，描述了一种适用于多元情境的位置-尺度模型，其中不同结局的研究间方差以及它们之间的相关系数均可依赖协变量。我们在一项模拟研究中检验了其性能，比较了单变量和双变量位置-尺度模型及不同的估计方法。此外，我们展示了如何将该模型应用于一项关于动机性阅读指导对阅读成就和动机影响Meta分析的数据。我们讨论了我们的发现对进一步研究多个结局Meta分析的意义，并为多元位置-尺度Meta分析在实际应用中的使用提供了建议。
Keyword:
Multivariate meta-analysis
location-scale model
heterogeneity
mixed-effects models
期刊
M
IF:
3.5
论文数:
1.8K
被引数:
9.4K
机构
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