표준 오류 (SE)를 사용하지 않는 대체 깔때기 플롯

메타 분석을 제출하기 전에 이질성과 게시 편견을 테스트하기위한 퍼널 플롯을 만들고 싶습니다. 각 연구에서 풀링 된 효과 크기와 효과 크기를 가지고 있는데,이 값은 -1에서 +1까지입니다. 각 연구의 환자 및 대조군에 대해 표본 크기 n1, n2가 있습니다. 표준 오차 (SE)를 계산할 수 없으므로 Egger의 회귀를 수행 할 수 없습니다. 세로 축에 SE 또는 precision = 1 / SE를 사용할 수 없습니다.

질문

• 가로 축색의 효과 크기와 세로 축의 총 샘플 크기 n (n = n1 + n2)을 사용하여 깔때기 플롯을 만들 수 있습니까?
• 이러한 유입 경로를 어떻게 해석해야합니까?

일부 발표 된 논문은 수직 축에서 총 샘플 크기와 함께 퍼널 플롯을 제시했습니다 (Pubmed PMID : 10990474, 10456970). 또한 wikipedia funnel plot wiki도 이에 동의합니다. 그러나 가장 중요한 것은 BMJ 1999 (PubMed PMID : 9451274)에 관한 Mathhias Egger의 논문은 세로 축에 SE는없고 샘플 크기 만있는 그러한 깔때기 플롯을 보여줍니다.

더 많은 질문

• 표준 오차를 알 수없는 경우 그러한 도표를 수용 할 수 있습니까?
• 수직 축삭에서 SE 또는 presicion = 1 / SE를 갖는 고전적인 깔때기 플롯과 동일합니까?
• 해석이 다른가?
• 정삼각형을 만들려면 선을 어떻게 설정해야합니까?

Q : 가로 축색의 효과 크기와 세로 축의 총 샘플 크기 n (n = n1 + n2)을 사용하여 깔때기 플롯을 만들 수 있습니까?
A : 그렇습니다

Q : 이러한 퍼널 플롯을 어떻게 해석해야합니까?
A : 여전히 깔때기 플롯입니다. 그러나 깔때기 플롯은주의해서 해석해야합니다. 예를 들어 효과 크기가 5-10 개이면 깔때기 그림이 쓸모가 없습니다. 또한 깔때기 그림이 유용한 시각화 기술이지만 해석이 잘못 될 수 있습니다. 비대칭 성이 존재한다고해서 출판 편향이 존재한다는 증거는 아닙니다. Egger et al. (1997 : 632f.)는 깔때기 플롯 비대칭, 예를 들어 실제 이질성, 방법 론적으로 잘못 설계 한 소규모 연구 또는 사기와 같은 데이터 불규칙성을 초래할 수있는 여러 가지 이유를 언급합니다. 따라서 퍼널 도표는 가능한 출판 편향을 식별하는 데 도움이 될 수 있지만 항상 통계 테스트와 결합되어야합니다.

Q : 표준 오차를 알 수 없을 때 그러한 도표를 수용 할 수 있습니까?
A : 그렇습니다

Q : 수직 축삭에서 SE 또는 presicion = 1 / SE가있는 기존 깔때기 플롯과 동일합니까?
A : 아니요, '퍼널'의 모양이 다를 수 있습니다.

Q : 해석이 다른가요?
A : 예, 위 참조

Q : 정삼각형을 만들려면 선을 어떻게 설정해야합니까?
A : "정삼각형을 만드는 선"이란 무엇입니까? 95 % CI 라인을 의미합니까? 표준 오류가 필요합니다 ...

당신은 또한 관심이있을 수 있습니다 :

Peters, Jaime L., Alex J. Sutton, David R. Jones, Keith R. Abrams 및 Lesly Rushton. 메타 분석에서 출판 편향을 탐지하는 두 가지 방법의 비교. 미국 의학 협회 저널 295, no. 6 : 676-80 . ( "Egger의 회귀 테스트에 대한 대안"참조)

표준 오류 대신 표본 크기에 중점을 둔 통계 테스트를 제안합니다.

그건 그렇고, " 메타 분석의 간행물 편견 : 예방, 평가 및 조정 " 책을 알고 있습니까? 많은 질문에 대답 할 것입니다.