标准化均数差 meta 分析中研究间方差与总体效应估计的模拟研究

随机效应 meta 分析方法需要研究间方差 $\tau^2$ 的估计值。$\tau^2$ 估计量的性能（以偏差和覆盖率为度量）影响了它们在评估研究水平效应异质性方面的效用，也影响了相关总体效应估计量的性能。对于效应量标准化均数差（SMD），我们提供了关于 $\tau^2$ 的五种点估计量（流行的 DerSimonian-Laird、限制极大似然和 Mandel 与 Paule (MP) 方法；较少为人知的 Jackson 方法；以及基于 Kulinskaya、Dollinger 和 Bj{\o}rkest{\o}l (2011) 对 Q 统计量分布的改进近似的新方法 (KDB)）、$\tau^2$ 的五种区间估计量（剖面似然、Q-剖面、Biggerstaff 与 Jackson、Jackson 以及新 KDB 方法）、六种总体效应点估计量（五种与 $\tau^2$ 点估计量相关，以及一种权重仅使用研究水平样本量的估计量）和八种总体效应区间估计量（五种基于 $\tau^2$ 点估计量；Hartung-Knapp-Sidik-Jonkman (HKSJ) 区间；HKSJ 的修正；以及基于样本量加权估计量的区间）的广泛模拟结果。