一种基于密度的估计未知均值、分布可视化与分位数元分析的新方法

在连续结果的元分析中，基于均值的效应量最为常用。然而，人们经常发现一些研究中仅报告了分位数汇总指标，且在某些场景下，对分位数本身进行元分析也是令人感兴趣的。当仅报告了分位数汇总指标时，我们提出了一种基于密度的新方法以支持综合性元分析的实施。所提出的方法使用灵活的基于分位数的分布和百分位数匹配来估计未知参数，而无需对潜在分布做出任何先验假设。利用模拟数据和真实数据，我们表明，在不预先假设分布的情况下，所提出的基于密度的新方法在使用分位数汇总指标估计均值时，表现与广泛使用的方法相当或更优，并为分布可视化提供了一种新工具。除此之外，针对组间分位数比较本身令人感兴趣且被发现更为适用的场景，我们引入了基于分位数的元分析方法。利用真实数据和模拟数据，我们还展示了这些基于分位数的方法的适用性。