IQ：量化荟萃分析中异质性的内在度量

Ke Yang; Enxuan Lin; Tiejun Tong

IQ：量化荟萃分析中异质性的内在度量

统计方法学 2024-03-28 v2

作者: Ke Yang , Enxuan Lin , Tiejun Tong

摘要

量化异质性是荟萃分析中的重要问题，在现有度量中， $I^2$ 统计量是文献中最常用的度量。本文中，我们表明 $I^2$ 统计量实际上从一开始就被定义为有问题甚至完全错误的。为证实此论断，我们首先给出一个动机示例，表明 $I^2$ 统计量严重依赖于研究样本量，从而可能对异质性程度给出矛盾的结果。此外，通过建立 ANOVA 与荟萃分析之间的联系，表明 $I^2$ 统计量错误地使用了估计量的抽样误差而非研究总体的方差。受此启发，我们引入一种用于量化荟萃分析中异质性的内在度量（Intrinsic measure for Quantifying the heterogeneity），同时研究其统计性质以阐明其优于现有度量的原因。我们进一步提出了一种称为 IQ 统计量的最优估计量，用于该新异质性度量，可便捷应用于荟萃分析。模拟与真实数据分析表明，IQ 统计量提供了对真实异质性的近乎无偏估计，且独立于研究样本量。

关键词

荟萃分析异质性 I² 统计量 IQ 统计量 ANOVA 无偏估计量

引用

@article{arxiv.2109.05755,
  title  = {IQ: Intrinsic measure for quantifying the heterogeneity in meta-analysis},
  author = {Ke Yang and Enxuan Lin and Tiejun Tong},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2109.05755},
  year   = {2024}
}

备注

With a move comprehensive version with the new title "An alternative measure for quantifying the heterogeneity in meta-analysis", this old version is no longer most suitable to be posted in the arXiv. We hence will submit the new version with a new title as arXiv:2403.16706 and withdraw this outdated version. Thank you very much for your kind consideration

IQ：量化荟萃分析中异质性的内在度量

摘要

关键词

引用

备注

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