相互作用効果によるMeta回帰のためのロバストな信頼区間【JST・京大機械翻訳】

Welz Thilo; Knop Eric S.; Friede Tim; Pauly Markus

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216956831420 整理番号：22P0027728

相互作用効果によるMeta回帰のためのロバストな信頼区間【JST・京大機械翻訳】

Robust Confidence Intervals for Meta-Regression with Interaction Effects

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発行年： 2022年01月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年02月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Meta分析は,同じまたは密接に関連した研究質問に関する多重研究の結果を合成するための重要な統計的技術である。いわゆるメタ回帰は,研究レベル共変量を説明することによってメタ解析モデルを拡張した。混合効果メタ回帰モデルは,証拠合成に対する強力なツールを提供し,ベットウェーム研究不均一性を適切に説明する。事実,ランダム効果および減速材に関する研究効果のモデリングは,減速材の影響を調べるだけでなく,しばしば含まれるパラメータのより正確な推定につながる。それにもかかわらず,特定の研究トピックに関する研究のしばしば少ない数のため,相互作用はしばしばメタ回帰で無視される。本研究では,混合効果メタ回帰モデルの推論と,(ii)いくつかの推論法が他より信頼性が高いかどうかについて,研究課題(i)を考察した。ここでは,相互作用効果を含むメタ回帰モデルにおける信頼区間に対するロバストな方法をレビューした。これらの方法は,モデル係数のベクトルの分散共分散行列を推定するためのロバストサンドイッチ推定器の適用に基づいている。さらに,広範なシミュレーション研究において,これらのロバスト推定子の異なるバージョンを比較した。それにより,異なる条件下で7つの異なる信頼区間の被覆率と長さを調べた。いくつかの実用的な推薦で結論を下した。【JST・京大機械翻訳】

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