样本方差比的 Meta 分析
统计方法学
2016-03-14 v2
摘要
在进行标准化均数差 (SMD) 的 Meta 分析时，通常假设每项研究的两个组别方差相等。这使得 Cohen's 估计值的解释变得简单。然而，这种简便性不应成为在证据可能表明该假设不成立的情况下仍假设方差相等的理由。迄今为止，研究人员要么对每项研究单独使用 -检验作为方差相等的依据，要么甚至方便地完全忽略此类工具。在本文中，我们提出在合并 SMD 之前，先对 -检验统计量进行 Meta 分析以估计方差比。该程序允许纳入一些原本可能因针对不等方差的个体固定水平检验而被剔除的研究，即使方差相等的假设成立，这种情况有时也会发生。估计的方差比及其相关的置信区间可作为判断方差相等假设是否被违背的指导。所考虑的估计量包括 -检验统计量的方差稳定变换 (VST) 以及最大似然估计 (MLE) 估计量。VST 方法使得能够使用 QQ 图直观地检查方差相等的违背情况，而 MLE 估计量则便于引入随机效应。当存在方差不等的证据时，本研究提供了一种正式理由，以便在研究测量尺度不同时使用较少见的方法，如均数的对数比。
引用
@article{arxiv.1412.3502,
title = {Meta-analysis of ratios of sample variances},
author = {Luke A. Prendergast and Robert G. Staudte},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.3502},
year = {2016}
}