Meta分析是針對(duì)某一科研問(wèn)題,根據(jù)明確的搜索策略、選擇篩選文獻(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)、采用嚴(yán)格的評(píng)價(jià)方法,對(duì)來(lái)源不同的研究成果進(jìn)行收集、合并及定量統(tǒng)計(jì)分析的方法,最早出現(xiàn)于“循證醫(yī)學(xué)”,現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于農(nóng)林生態(tài),資源環(huán)境等方面。R語(yǔ)言擁有完整有效的數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析與保存機(jī)制,可以對(duì)數(shù)據(jù)直接進(jìn)行分析和顯示,命令格式簡(jiǎn)單、結(jié)果可讀性強(qiáng),包含眾多針對(duì)Meta分析軟件包,是進(jìn)行Meta整合分析及評(píng)價(jià)的有效平臺(tái)。
Meta分析的選題與檢索
1、Meta分析的選題與文獻(xiàn)檢索
1) 什么是Meta分析
2) Meta分析的選題策略
3) 精確檢索策略,如何檢索全、檢索準(zhǔn)
4) 文獻(xiàn)的管理與清洗,如何制定文獻(xiàn)納入排除標(biāo)準(zhǔn)
5) 文獻(xiàn)數(shù)據(jù)獲取技巧,研究課題探索及科學(xué)問(wèn)題的提出
6) 文獻(xiàn)計(jì)量分析CiteSpace、VOSViewer、R bibliometrix及研究熱點(diǎn)分析
Meta分析與R語(yǔ)言數(shù)據(jù)清洗及統(tǒng)計(jì)方法
2、Meta分析的常用軟件/R語(yǔ)言基礎(chǔ)及統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
1) R語(yǔ)言做Meta分析的優(yōu)勢(shì)及其《Nature》、《Science》經(jīng)典案例應(yīng)用
2) R語(yǔ)言基本操作與數(shù)據(jù)清洗方法
3) 統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)和常用統(tǒng)計(jì)量計(jì)算(sd\se\CI)、三大檢驗(yàn)(T檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)和F檢驗(yàn))
4) 傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)與Meta分析的異同
5) R語(yǔ)言Meta分析常用包及相關(guān)插件講解
從自編程計(jì)算到調(diào)用Meta包(meta、metafor、dmetar、esc、metasens、metamisc、meta4diag、gemtc、robvis、netmeta、brms等),全程分析如何進(jìn)行meta計(jì)算、meta診斷、貝葉斯meta、網(wǎng)狀meta、亞組分析、meta回歸及作圖。
R語(yǔ)言Meta分析與作圖
3、R語(yǔ)言Meta效應(yīng)值計(jì)算
1) R語(yǔ)言Meta分析的流程
2) 各類meta效應(yīng)值計(jì)算、自編程序和調(diào)用函數(shù)的對(duì)比
連續(xù)資料的lnRR、MD與SMD
分類資料的RR和OR
3) R語(yǔ)言meta包和metafor包的使用
4) 如何用R基礎(chǔ)包和ggplot2繪制漂亮的森林圖
R語(yǔ)言Meta回歸分析
4、R語(yǔ)言Meta分析與混合效應(yīng)模型(分層模型)構(gòu)建
1) Meta分析的權(quán)重計(jì)算
2) Meta分析中的固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)
3) 如何對(duì)Meta模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和構(gòu)建嵌套模型、分層模型(混合效應(yīng))
4) Meta回歸和普通回歸、混合效應(yīng)模型的對(duì)比及結(jié)果分析
5) 使用Rbase和ggplot2繪制Meta回歸圖
R語(yǔ)言Meta診斷分析
5、R語(yǔ)言Meta診斷進(jìn)階
1) Meta診斷分析(t2、I2、H2、R2、Q、QE、QM等統(tǒng)計(jì)量)
2) 異質(zhì)性檢驗(yàn)及發(fā)表偏移、漏斗圖、雷達(dá)圖、發(fā)表偏倚統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
1) 敏感性分析、增一法、留一法、增一法、Gosh圖
2) 風(fēng)險(xiǎn)分析、失安全系數(shù)計(jì)算
3) Meta模型比較和模型的可靠性評(píng)價(jià)
4) Bootstrap重采樣方法評(píng)估模型的不確定性
5) 如何使用多種方法對(duì)文獻(xiàn)中的SD、樣本量等缺失值的處理
R語(yǔ)言Meta分析的不確定性
6、R語(yǔ)言Meta分析的不確定性
1) 網(wǎng)狀Meta分析
2) 貝葉斯理論和蒙特拉羅馬爾可夫鏈MCMC
3) 如何使用MCMC優(yōu)化普通回歸模型和Meta模型參數(shù)
4) R語(yǔ)言貝葉斯工具Stan、JAGS和brms
5) 貝葉斯Meta分析及不確定性分析
機(jī)器學(xué)習(xí)在Meta分析中的應(yīng)用
7、機(jī)器學(xué)習(xí)在Meta分析中的應(yīng)用
1) 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)以及Meta機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)
2) Meta加權(quán)隨機(jī)森林(MetaForest)的使用
3) 使用Meta機(jī)器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)文獻(xiàn)中的大數(shù)據(jù)訓(xùn)練與測(cè)試
4) 如何判斷Meta機(jī)器學(xué)習(xí)使用隨機(jī)效應(yīng)還是固定效應(yīng)以及超參數(shù)的優(yōu)化
5) 使用Meta機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)因子分析、偏獨(dú)立分析PDP
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