网络 Meta 分析的简易置信区间公式及针对少量研究的置信区间调整
统计方法学
2022-01-12 v1
摘要
我们提出了网络 Meta 分析中 Wald 统计量、似然比统计量和得分统计量的简易置信区间公式。此外，我们考虑了针对研究数量较少的网络 Meta 分析无法维持名义置信水平的担忧的解决办法。对于少量研究分析中的偏倚调整，Bartlett 型调整是一种众所周知的方法。许多 Bartlett 型调整方法基于最大似然估计量。然而，网络 Meta 分析常使用限制最大似然估计量，而其在 Bartlett 型调整中尚未被广泛讨论。在本文中，我们提出了当 nuisance 参数不仅由最大似然法而且由限制最大似然法估计时，针对 Wald 统计量、似然比统计量和得分统计量的 Bartlett 型调整方法。此外，我们通过将 bootstrap 方法应用于 Bartlett 型调整统计量，提出了一种高阶调整。通过计算机模拟，我们确认调整后的置信区间维持了名义置信水平。此外，我们确认基于限制最大似然法的似然比检验的置信区间表现良好，无需进一步的 bootstrap 调整。最后，我们展示了对实际网络 Meta 分析的置信区间调整。
引用
@article{arxiv.2201.03657,
title = {Easy confidence interval formulas for network meta-analysis and adjustment of confidence intervals for a small number of studies},
author = {Masahiro Kojima},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.03657},
year = {2022}
}