放宽随机效应正态性假设的元分析模型：方法学系统综述与模拟研究
统计方法学
2024-12-18 v1
摘要
随机效应元分析广泛用于综合研究，其假设潜在效应来自正态分布。然而，在某些条件下，使用替代分布可能更为合适。我们进行了一项系统综述，以识别引入假设非正态研究间分布的替代元分析模型的文献。我们确定了27篇符合条件的文章，提出了24种基于长尾和偏态分布、混合分布以及狄利克雷过程先验的替代元分析模型。随后，我们进行了一项模拟研究，以评估这些模型的性能，并将其与标准正态模型进行比较。我们考虑了22种情景，变化研究间方差量、真实分布的形状以及纳入研究的数量。我们比较了在频率学派或贝叶斯框架下实现的15种模型。我们发现不同模型在偏差方面差异较小，但在覆盖概率水平上差异较大。在研究间方差较大的情景中，所有模型在平均处理效应估计上均存在显著偏差。这意味着当怀疑存在实质性异质性或存在异常值时，仅关注随机效应元分析的平均处理效应可能会产生误导。
引用
@article{arxiv.2412.12945,
title = {Meta-analysis models relaxing the random effects normality assumption: methodological systematic review and simulation study},
author = {Kanella Panagiotopoulou and Theodoros Evrenoglou and Christopher H Schmid and Silvia Metelli and Anna Chaimani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.12945},
year = {2024}
}