Meta分析核心技术

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Meta分析核心技术。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

  Meta分析是针对某一科研问题,根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法,对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法,最早出现于“循证医学”,现已广泛应用于农林生态,资源环境等方面。

R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制,可以对数据直接进行分析和显示,命令格式简单、结果可读性强,包含众多针对Meta分析软件包,是进行Meta整合分析及评价的有效平台。本内容从文献计量分析研究热点变化,寻找科学问题、R-Meta多手段全流程分析与Meta高级绘图、多层次分层嵌套模型构建与Meta回归诊断、贝叶斯网络、MCMC参数优化及不确定性分析、Meta数据缺失值处理的六种方法与结果可靠性分析、Meta加权机器学习与非线性Meta分析等方面讲解,每个专题,每一部分结合多个典型案例实践。

【内容简介】:

专题一、Meta分析的选题与检索

  1. 什么是Meta分析
  2. Meta分析的选题策略
  3. 精确检索策略,如何检索全、检索准
  4. 文献的管理与清洗,如何制定文献纳入排除标准
  5. 文献数据获取技巧,研究课题探索及科学问题的提出
  6. 文献计量分析CiteSpace、VOSViewer、R bibliometrix及研究热点分析

专题二、Meta分析与R语言数据清洗及统计方法

2、Meta分析的常用软件/R语言基础及统计学基础

  1. R语言做Meta分析的优势及其《Nature》、《Science》经典案例应用
  2. R语言基本操作与数据清洗方法
  3. 统计学基础和常用统计量计算(sd\se\CI)、三大检验(T检验、卡方检验和F检验)
  4. 传统统计学与Meta分析的异同
  5. R语言Meta分析常用包及相关插件讲解

从自编程计算到调用Meta包(meta、metafor、dmetar、esc、metasens、metamisc、meta4diag、gemtc、robvis、netmeta、brms等),全程分析如何进行meta计算、meta诊断、贝叶斯meta、网状meta、亚组分析、meta回归及作图。

专题三、R语言Meta分析与作图

3、R语言Meta效应值计算

  1. R语言Meta分析的流程
  2. 各类meta效应值计算、自编程序和调用函数的对比

连续资料的lnRR、MD与SMD

分类资料的RR和OR

  1. R语言meta包和metafor包的使用
  2. 如何用R基础包和ggplot2绘制漂亮的森林图

专题四、R语言Meta回归分析

4、R语言Meta分析与混合效应模型(分层模型)构建

  1. Meta分析的权重计算
  2. Meta分析中的固定效应、随机效应
  3. 如何对Meta模型进行统计检验和构建嵌套模型、分层模型(混合效应)
  4. Meta回归和普通回归、混合效应模型的对比及结果分析
  5. 使用Rbase和ggplot2绘制Meta回归图

专题五、R语言Meta诊断分析

  1. Meta诊断分析(t2、I2、H2、R2、Q、QE、QM等统计量)
  2. 异质性检验及发表偏移、漏斗图、雷达图、发表偏倚统计检验
  3. 敏感性分析、增一法、留一法、增一法、Gosh图
  4. 风险分析、失安全系数计算
  5. Meta模型比较和模型的可靠性评价
  6. Bootstrap重采样方法评估模型的不确定性
  7. 如何使用多种方法对文献中的SD、样本量等缺失值的处理

专题六、R语言Meta分析的不确定性

  1. 网状Meta分析
  2. 贝叶斯理论和蒙特拉罗马尔可夫链MCMC
  3. 如何使用MCMC优化普通回归模型和Meta模型参数
  4. R语言贝叶斯工具Stan、JAGS和brms
  5. 贝叶斯Meta分析及不确定性分析

专题七、机器学习在Meta分析中的应用

  1. 机器学习基础以及Meta机器学习的优势
  2. Meta加权随机森林(MetaForest)的使用
  3. 使用Meta机器学习和传统机器学习对文献中的大数据训练与测试
  4. 如何判断Meta机器学习使用随机效应还是固定效应以及超参数的优化
  5. 使用Meta机器学习进行驱动因子分析、偏独立分析PDP

专题八、讨论与答疑

  文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-732884.html

到了这里,关于Meta分析核心技术的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • R-Meta分析与【文献计量分析、贝叶斯、机器学习等】多技术融合实践与拓展进阶

    目录 专题一 Meta分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用 专题二 Meta分析与R语言数据清洗及相关应用 专题三 R语言Meta分析与精美作图 专题四 R语言Meta回归分析 专题五 R语言Meta诊断分析与进阶 专题六 R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯应用 专题七 深度拓展机器学习在Meta分析中

    2024年02月07日
    浏览(35)
  • R语言Meta分析核心技术

    ​ 编辑切换为居中 添加图片注释,不超过 140 字(可选) Meta分析是针对某一科研问题,根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法,对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法,最早出现于“循证医学”,现已广泛应用于农林生态,资

    2024年02月10日
    浏览(30)
  • 全流程R语言Meta分析核心技术

    Meta分析 是针对某一科研问题,根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法,对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法,最早出现于“循证医学”,现已广泛应用于 农林生态,资源环境等方面 。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分

    2024年02月11日
    浏览(33)
  • 全流程R语言Meta分析核心技术高阶应用

    查看原文全流程R语言Meta分析核心技术高阶应用 目录 专题一、Meta分析的选题与检索 专题二、Meta分析与R语言数据清洗及统计方法 专题三、R语言Meta分析与作图 专题四、R语言Meta回归分析 专题五、R语言Meta诊断分析 专题六、R语言Meta分析的不确定性 专题七、机器学习在Meta分析

    2024年02月11日
    浏览(56)
  • 全流程R语言Meta分析核心技术教程

    详情点击链接:全流程R语言Meta分析核心技术教程 一, Meta分析的选题与检索 1、Meta分析的选题与文献检索 1)什么是Meta分析? 2)Meta分析的选题策略 3)精确检索策略,如何检索全、检索准 4)文献的管理与清洗,如何制定文献纳入排除标准 5)文献数据获取技巧,研究课题探索及科

    2024年02月11日
    浏览(41)
  • GPT与R语言回归模型(lm&glm)、混合效应模型、多元统计分析

    自2022年GPT(Generative Pre-trained Transformer)大语言模型的发布以来,它以其卓越的自然语言处理能力和广泛的应用潜力,在学术界和工业界掀起了一场革命。在短短一年多的时间里,GPT已经在多个领域展现出其独特的价值,特别是在数据统计分析领域。GPT的介入为数据处理、模

    2024年04月10日
    浏览(36)
  • Meta分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用丨R语言Meta分析【数据清洗、精美作图、回归分析、诊断分析、不确定性及贝叶斯应用】

    目录 ​专题一、Meta分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用 专题二、Meta分析与R语言数据清洗及相关应用 专题三、R语言Meta分析与精美作图 专题四、R语言Meta回归分析 专题五、R语言Meta诊断分析与进阶 专题六、R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯应用 专题七、深度拓展机器学习

    2024年02月15日
    浏览(45)
  • 数据分享|R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析教育留级调查数据...

    本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型(GLM)的基本介绍。具体来说,本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用,以及模型评估的方法 ( 点击文末“阅读原文”获取完整 代码数据 )。 本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外,本

    2024年02月16日
    浏览(43)
  • Stata——固定效应模型、随机效应模型、混合效应模型(区别、实例)

    目录 1 固定效应模型概念(Fixed Effects Model) 1.1  stata命令 1.1.1 LSDV法(Least squares dummy variable) 1.1.2 固定效应模型(Fixed Effects Model) 1.1.3 命令比较(reg、xtreg、areg、reghdfe) 1.2  固定效应模型选择——F检验  1.2.1单因素效应直接看P值 1.2.2双向效应检验(时点效应) 2 随机效应

    2024年02月06日
    浏览(38)
  • R语言 线性混合效应模型实战案例

    介绍 最近我们被客户要求撰写关于性混合效应模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。首先,请注意,围绕多层次模型的术语有很大的不一致性。例如,多层次模型本身可能被称为分层线性模型、随机效应模型、多层次模型、随机截距模型、随机斜率模型或集合模型。根

    2023年04月10日
    浏览(33)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包