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请教:元分析中如何得到95%置信区间?

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楼主
发表于 2014-8-27 22:00:28 |只看该作者 |倒序浏览
本帖最后由 lingchuding 于 2014-8-27 22:01 编辑
+ B7 T( p8 T4 s6 G$ q' [1 F. C, O7 z4 w1 I8 Z8 a+ J
Kenneth您好!看了您的新书15章元分析的内容,我有两个问题。因为问题表述中涉及到有下标的字符,但是这个论坛的编辑器无法实现,所以下面的内容以图片形式呈现,还望见谅!阅读时,只需要点击图片,即可放大。* I, q# ?2 Z# X) F! _: ?2 ?

" M( q6 _; e  h; X% ?2 L: K3 s
4 Z9 v& U9 k4 r) \4 r% E

9 @4 ~. A0 N6 J6 e5 K, U

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沙发
发表于 2014-8-29 09:12:37 |只看该作者
lingchuding,
* U$ P( Y5 a3 ^& G$ `; d% a& a" f3 |; `8 [8 E0 b
(1) 简单的分法是: confidence interval 针对的抽样误差,在重复无数遍后,剔除抽样的误差后,总体的相关是否为零。当中的假设是只有一个总体的相关。 credibility interval 针对的是在总体中可能不同的相关系数的集中性。两者用的都是“加权平均的观察相关”,但是前者用的是抽样误差的估计,后者用的真实相关误差的估计。你在上面前后都是用“置信区间”,我如何评价?( K5 K3 X/ v% c4 n! {$ G
对不起,我没有用过我老师的程序,不敢推敲当中的估计是什么。你要基于我的解释自己在程序中找了。& V2 R9 g/ b. v8 R+ L) s# t+ r5 a

( r, ~- s  G1 V5 y1 ?/ O. H" y" }(2) 我在书中用的是其中一种估计。Meta-***ysis 的文献中谈到了很多不同的误差的估计。比如可以一个一个相关来估计,也可以整体的所有相关一块估计抽样误差。这就等于在做线性估计时,可以用 OLS,也可以用 ML 一样。
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发表于 2014-10-15 10:52:46 |只看该作者
Kenneth 发表于 2014-8-29 09:12 # G* R+ E- ^# N: G! b" ^
lingchuding,
) B7 X2 `* o% p8 P3 d9 s8 s% f
- I  i$ @' A  v% u6 y/ v5 v# k(1) 简单的分法是: confidence interval 针对的抽样误差,在重复无数遍后,剔除抽样的误 ...

$ z6 @. c) J7 W& _1 I& a+ `/ G( U感谢Kenneth的回答,我上面问题的本意是问可信区间和置信区间的区别以及如何从软件得到它们,可能是我表述有误,导致您误会了。不过我现在已经搞懂了这两者的含义,以及如何从SCHMIDT & LE的软件中得到它们。或许有其他同学也有类似的问题,我就把计算方法写在下面:1 o0 q0 U+ I& \( g8 H
1、80%可信区间:软件直接给出了,在MAIN META-***YSIS OUTPUT下的第6点。' s- H( n7 _1 i$ A
2、95%可信区间:我在上面的截图里写了,这个区间等于ρ±1.96*SE,而SE=SDrc/根号k。在这其中,SDrc在MAIN META-***YSIS OUTPUT下的第8点,k在第1点,代入即可得到SE继而得到这个区间。
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