메타리버전

Meta-regression

메타 리턴은 반응 변수에 대한 가용 공변량의 영향을 조정하면서 복수의 연구에서 얻은 연구 결과를 결합, 비교, 종합하기 위해 회귀 분석을 사용하는 메타 분석으로 정의된다.메타 리턴 분석은 상충되는 연구를 조정하거나 일관된 연구를 확증하는 것을 목표로 한다. 따라서 메타 리턴 분석은 반응 변수가 연구 수준(또는 동등하게 집계) 데이터인지 개별 참가자 데이터인지(또는 의 개별 환자 데이터인지)인지에 따라 결합된 연구와 해당 데이터 세트로 특징지어진다.약의데이터 세트는 표본 평균, 효과 크기 또는 승산비와 같은 요약 통계량으로 구성될 때 집계된다.한편, 모든 관측치가 축소되지 않고 보고되므로 정보 손실이 없다는 점에서 개별 참가자 데이터는 원시적인 개념이다.집계된 데이터는 인터넷 검색 엔진을 통해 쉽게 수집되므로 비용이 많이 들지 않는다.그러나 개별 참가자 데이터는 대개 기밀이며 연구를 수행한 그룹이나 조직 내에서만 접근할 수 있다.null

관측 데이터에 대한 메타 분석 역시 광범위한 연구가 진행 중이지만,[1][2] 문헌은 여전히 대부분 무작위 제어 시험(RCT)의 결합에 초점을 맞추고 있다.RCTs에서 연구는 일반적으로 팔로 구성된 실험을 포함한다.팔은 같은 치료, 중재 또는 치료를 받은 참가자를 말한다.일부 또는 모든 연구들이 3개 이상의 팔을 갖는 메타분석을 네트워크 메타분석, 간접 메타분석 또는 다중처리 비교라고 한다.또한 주요 용어임에도 불구하고, 메타 분석은 때때로 포함된 모든 연구가 네트워크 메타 분석과 구별하기 위해 모든 시험에서 동일한 두 가지 치료인 엄밀히 두 개의 팔을 가지고 있다는 것을 암시한다.메타회귀는 회귀분석에서 구별되는 처리의 수에 따라 동일한 방식으로 분류될 수 있다.null

메타분석(및 메타복구)은 분석이 무작위 제어 임상시험의 개별 참여자 데이터로 구성되는 경우 근거 계층의 맨 위에 배치되는 경우가 많다.[3]특히 부분군 분석에 사용할 수 있는 범주형 변수가 있는 경우, 메타 회귀는 공변량 효과의 회계처리에 중요한 역할을 한다.null

메타 리턴 모델

메타 리크루션은 한 사람이 임의로 사용하는 데이터의 특성화에 따라 달라질 수 있는 많은 종류의 모델을 포함한다.일반적으로 메타 회귀 모델에 대한 일률적인 설명은 없다.특히 개별 참가자 데이터는 다양한 유형의 반응 변수(연속, 카운트, 비율 및 상관 관계)를 반영하는 유연한 모델링을 허용한다.그러나 골재 데이터 일반적으로 평범한 선형 회귀 ytk로 계산 xtk′β+εtk은 중심 극한 정리하고 첨자 k, tytk은 kth 연구의 tth 팔에 대한 응답 끝점을 나타내는 tth 치료법 xtk은arm-level 공변인 벡터를 나타내는 kth 연구나 재판 과정 여부를 나타내는 변수 변환을 사용하여, εtk은 모델로 한 것입니다..오류독립적이고 정규 분포와 동일하게 분포된 용어예를 들어, 표본 비율 p̂tk은 메타 회귀 모델링 이전에 로짓 변환되거나 아크사인 변환될 수 있다. 즉, ytk = 로짓(pp)tk 또는 y = 아크신(ptk̂)tk이다.마찬가지로 피셔의 z-변환도 표본 상관관계(예tk: y = arctanhtk(r))에 사용할 수 있다.연구에 보고된 가장 일반적인 요약 통계량은 표본 평균과 표본 표준 편차인데, 이 경우 변환이 필요하지 않다.기초적인 개인 참여형 데이터 모델에서 집계 데이터 모델을 도출하는 것도 가능하다.예를 들어, y가itk 0이거나 추가 첨자 i가 ih 참가자를 나타내는 이항 반응인 경우, i = 1, 2, ...에 대한itk y의 표본 평균인 표본 비율 p̂tk은 de Moivre-Laplace 정리가 재생 중인 것으로 가정되는 경우 n은tk 어떤 변환도 요구하지 않을 수 있다.메타 리턴이 암 레벨과 반대로 연구 레벨인 경우 해당 암에 할당된 처리를 나타내는 첨자 t가 없다는 점에 유의하십시오.null

메타분석 모델에서 가장 중요한 구별점 중 하나는 연구들 사이의 이질성을 가정할 것인가 하는 것이다.연구자가 연구가 이질적인 것이 아니라고 가정하는 경우, 이는 연구 간의 물질적 차이가 없는 표본오차로 인해 연구만 다를 뿐, 이 경우 다른 변동원인은 모형에 들어가지 않는다는 것을 의미한다.한편, 연구가 이질적인 경우, ε로tk 나타낸 표본오차에서와 달리, 변동의 추가 발생원을 해결해야 한다.이것은 궁극적으로 고정 효과 메타 리턴과 무작위 효과(강력하게 말하면 혼합 효과) 메타 리턴 사이에서 선택으로 해석된다.null

고정 효과 메타 리턴

고정 효과 메타 리턴은 관련된 연구들이 상당한 차이가 없다는 믿음을 반영한다.팔tk 레벨 고정 효과 메타 리턴은 y = xtk′β + ɛ로tk 기록되며, 연구 레벨 요약 통계만 사용할 수 있는 경우 치료k 할당 첨자 t를 떨어뜨려 y = xk′β + ɛ을k 산출할 수 있다.오차항은 표본 분산 stk2(또는k2 s)와 ytk(또는 yk)를 함께 보고하지 않는 한 추정할 수 없는 분산 항 σtk2(또는 σk2)을 포함한다.가장 일반적으로 모델 분산은 팔과 연구에 걸쳐 동일하다고 가정하며, 이 경우 모든 첨자가 삭제된다(즉, σ2). 연구 간 변동성이 불가결한 경우 모수 추정치는 편향되며, 이에 상응하는 통계적 추론은 일반화될 수 없다.null

혼합 효과 메타 리턴

무작위 효과 메타 리턴과 혼합 효과 메타 리턴이라는 용어는 동일하다.무작위 효과 모델이라고 하는 것은 고정 효과의 부재를 의미하므로 기술적으로 회귀 모델에서 부적격할 수 있지만, 수식어 무작위 효과라는 것은 회귀 모형에 포함해야 할 것, 즉 고정 효과에 대한 추가만 하는 것이 아니라 추가된다는 것을 주장할 수 있다.Google Trends는 두 용어가 2021년 7월 24일 현재 출판물에서 유사한 수준의 수용을 누리고 있음을 나타낸다.[4]null

혼합 효과 메타 회귀 분석에는 고정 효과 외에도 랜덤 효과 항이 포함되며, 이는 연구가 이질적인 것임을 시사한다.wtk′로k 표시된 랜덤 효과는 연구 내 변동을 나타낸다.그러면 전체 모델은 ytk = xtk′β + wtk′γk + ε가tk 된다. 메타 리턴의 무작위 효과는 다른 방법으로 가정하고 모델링하지 않는 한 시끄러운 치료 효과를 반영하기 위한 것으로, 이는 해당 계수 벡터 γ의k 길이가 연구에 포함된 치료 횟수와 같아야 함을 의미한다.두 가지 치료법을 포함한 좁은 메타분석의 정의에 우리의 주의를 제한하면, γ은kk1k 2차원, 즉 = = (,, ))′이며, 여기서 모델은tk ytk = xββ + + + ε2ktktk + ε으로 재시스트된다.모델을 매트릭스 벡터 표기법으로 작성할 때의 장점은 치료제인 코르(Corr1k, γ2k) 간의 상관관계를 조사할 수 있다는 점이다.무작위 계수 벡터 γ은k 그때 γ이 나타내는 실제 치료 효과의 시끄러운 실현이다.일반적으로 γ의k 분포는 위치 척도 계열의 분포로 가정되며, 가장 두드러지는 것은 다변량 정규 분포, 즉k ~ ~ N(,, Ω)이다.null

선택할 모델

메타 리턴은 정책 입안자들에게 직접 사용되는 개선된 모수 추정치를 도출하기 위한 기법으로 채택되었다.메타 리턴은 복제를 위한 프레임워크를 제공하고 모델 명세서에 대한 민감도 분석을 제공한다.[5]경험적 관찰 데이터를 식별하고 코딩하기 위한 여러 가지 전략이 있다.메타 회귀 모델은 연구 내 의존성, 과도한 이질성 및 출판 선택을 모델링하기 위해 확장될 수 있다.[5]고정 효과 회귀 모형에서는 연구 내 변동을 허용하지 않는다.혼합 효과 모델은 연구 내 변동과 연구 간 변동을 허용하며, 따라서 많은 애플리케이션에서 선택할 수 있는 가장 유연한 모델로 간주된다.비록 이질성 가정이 통계적으로 시험될 수 있고 그것은 많은 분야에서 널리 행해지고 있는 것이지만, 만약 이 시험이 다른 일련의 회귀분석을 따른다면, 상응하는 통계적 추론은 선택적 추론이라고 불리는 것의 대상이 된다.[6]이러한 이질성 검사도 대수롭지 않게 나와도 이질성이 없다고 결론짓지 않으며, 어떤 연구자들은 어떤 식으로든 복합효과 메타회복을 선택하라고 조언한다.[7]null

적용들

메타 리턴은 체계적인 검토에 대한 통계적으로 엄격한 접근법이다.최근의 적용에는 경제, 사업, 에너지 및 수도 정책의 경험적 문헌에 대한 정량적 검토가 포함된다.[8]메타 리턴 분석은 다양한 상품과 세금의 가격과 소득 탄력성,[8] 다국적 기업에 대한 생산성 유출,[9] 통계적 수명(VSL)의 가치에 대한 계산 연구에서 확인되었다.[10]다른 최근의 메타 리턴 분석은 수요함수에서 도출된 적합성 탄성에 초점을 맞추고 있다.예를 들어 술, 담배, 물, 에너지의 가격 탄력성을 들 수 있다.[8]null

에너지 절약에서 메타 리턴 분석은 주거용 전기 부문의 행동 정보 전략을 평가하기 위해 사용되어 왔다.[11]수도정책 분석에서는, 물 분배와 고형 폐기물 수집을 위한 지방정부 서비스의 민영화로 인한 비용절감 추정치를 평가하는 데 메타 리루션이 이용되어 왔다.[12]메타 리턴은 여러 연구에 걸쳐 확산된 정책이나 프로그램의 비용 편익 분석 연구에서 이용 가능한 증거를 평가하는 데 점점 더 인기 있는 도구다.null

참조

  1. ^ Stroup, Donna F.; Berlin, Jesse; Morton, Sally; Olkin, Ingram; Williamson, David; Rennie, Drummond; Moher, David; Becker, Betsy; Sipe, Theresa; Thacker, Stephen (19 April 2000). "Meta-analysis of Observational Studies in EpidemiologyA Proposal for Reporting". JAMA. 283 (15): 2008. doi:10.1001/jama.283.15.2008.
  2. ^ Mueller, Monika; D’Addario, Maddalena; Egger, Matthias; Cevallos, Myriam; Dekkers, Olaf; Mugglin, Catrina; Scott, Pippa (December 2018). "Methods to systematically review and meta-analyse observational studies: a systematic scoping review of recommendations". BMC Medical Research Methodology. 18 (1): 44. doi:10.1186/s12874-018-0495-9. PMC 5963098.
  3. ^ Research, Center for Drug Evaluation and (27 April 2020). "Meta-Analyses of Randomized Controlled Clinical Trials to Evaluate the Safety of Human Drugs or Biological Products". U.S. Food and Drug Administration.
  4. ^ "Google Trends". Google Trends.
  5. ^ a b T.D. 스탠리와 스티븐 B. 자렐, (1989년).메타 리턴 분석:문학 조사의 정량적 방법.경제 조사 저널, 19(3) 299-308.
  6. ^ Benjamini, Yoav (16 December 2020). "Selective Inference: The Silent Killer of Replicability". Harvard Data Science Review. 2 (4). doi:10.1162/99608f92.fc62b261.
  7. ^ Thompson, Simon G.; Higgins, Julian P. T. (15 June 2002). "How should meta-regression analyses be undertaken and interpreted?". Statistics in Medicine. 21 (11): 1559–1573. doi:10.1002/sim.1187.
  8. ^ a b c T.D. Stanley와 Hristos Doucouliagos(2009년).뉴욕, 경제 및 비즈니스에서의 메타 회귀 분석: 라우팅리지.
  9. ^ H. 고그와 에릭 스트로블(2001)이다.다국적 기업과 생산성 유출: 메타 분석.경제지 111(475) 723-739.
  10. ^ F. 벨라반스, 조르주 디온, 마틴 르보(2009년).통계수명의 가치: 혼합효과 회귀모델을 이용한 메타분석, 건강경제학 저널, 28(2) 444-464.
  11. ^ M.A. 델마스, 미리암 피슐랭, 오마르 1세아센시오(2013년).정보 전략 및 에너지 절약 행동:1975-2012년 실험 연구의 메타 분석.에너지 정책, 61, 729-739
  12. ^ G. Bel, Xavier Fageda, Mildred E.워너(2010년).공공 서비스의 민간 생산이 공공 생산보다 더 싼가?고형 폐기물 및 용수 서비스의 메타 리턴 분석.정책 분석 및 관리 저널. 29(3), 553-577.

추가 읽기

  • Thompson, S. G.; Higgins, J. P. T. (2002). "How should meta-regression analyses be undertaken and interpreted?". Statistics in Medicine. 21 (11): 1559–1573. doi:10.1002/sim.1187. PMID 12111920.
  • Roberts, Colin; Stanley, T. D. (2005). Meta-Regression Analysis: Issues of Publication Bias in Economics. Wiley-Blackwell. ISBN 978-1-4051-3799-7.
  • Bonett DG (2009). "Meta-analytic interval estimation for standardized and unstandardized mean differences". Psychological Methods. 14 (3): 225–38. doi:10.1037/a0016619. PMID 19719359.