METAPROP: Modulo Stata per eseguire effetti fissi e casuali meta-analisi di proporzioni Questa routine le procedure per mettere in comune le proporzioni in una meta-analisi di studi multipli studio Andor visualizza i risultati in una trama foresta. Gli intervalli di confidenza sono basati sul punteggio (Wilson) (Newcombe, R. G. 1998) o le procedure esatte binomio (Clopper-Pearson) (Newcombe, R. G., 1998). Un test se la misura dell'effetto sintesi è uguale a zero è dato, così come test per eterogeneità, vale a dire se l'effetto reale in tutti gli studi è la stessa. L'eterogeneità è anche quantificabile secondo la misura I-squared (Higgins et al. 2003). Il sostegno finanziario è stato ricevuto da: (1) Il 7 ° programma quadro della DG Ricerca della Commissione Europea tramite la rete COHEAHR (concessione n ° 603.019, coordinato dalla Vrije Universiteit Amsterdam, Paesi Bassi), (2) Il progetto HPV-ahead ( FP7-HEALTH-2011-282.562, coordinato da IARC), e (3) l'Istituto scientifico della sanità pubblica (Bruxelles, attraverso il progetto OPSADAC). Se si verificano problemi durante il download di un file, controllare se si dispone l'applicazione corretta per vederlo prima. In caso di ulteriori problemi leggi le Idee Assistenza pagina. Si noti che questi file non sono sul sito IDEE. Si prega di essere paziente, come i file possono essere di grandi dimensioni. componente software fornito da Boston College Dipartimento di Economia nella sua serie statistiche componenti software con il numero S457781. Quando si richiede una correzione, si prega di citare questo articoli maniglia: RePEc: BOC: bocode: s457781. 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Sono stato recearching la letteratura disponibile da qualche tempo e sono ancora incerto se sto facendo questo correttamente o meno. Ho pool le proporzioni e le loro standarerrors (talvolta calcolato sugli nep) da diversi articoli. In Stata Io prima trasformare la mia proporzioni Stata utilizzando il Freeman-Tukey Arcsin trasformare per stabilizzare varianze gen p12transf ASIN (sqrt (n12 (N1))) asin (sqrt ((N121) (N1))) gen se12transf sqrt (1 (n1 )) ho seguito condurre una meta-analisi utilizzando inversa ponderazione varianza in un modello effetto casuale (un sacco di heterogeniety è stato visto nei risultati) da: metan se12transf p12transf, randomi Finalmente ho trasformare le stime ricevuti di nuovo proporzioni per: gen p12all (( sin (1.6 2)) 2) 100 gen p12low ((sin (1,4 2)) 2) 100 gen p12high ((sin (1,7 2)) 2) 100 Vuoi dire che questo è il modo corretto di condurre una meta-analisi di proporzioni utilizzando un modello effetto casuale o c'è un modo migliore Grazie mille per il vostro aiuto e felice Pasqua analisi Meta di singoli proporzioni è un argomento spinoso quanto pare. Qui ci sono alcune discussioni precedenti statalista che coprono entrambi i metodi menzionati in precedenza, e più: Vedi anche la documentazione per metandi (SSC), che fa qualcosa di simile con sensibilità e specificità. Una delle grandi cose di essere a conoscenza, a prescindere dal metodo utilizzato, è il modo in proporzioni vicino a 0 e 1 vengono gestiti. Alcuni metodi richiedono trasformazione, altri aggiungono una costante per il numeratore e il denominatore, gli altri non hanno un problema con questo. In ogni caso, se si dispone di tali proporzioni nei dati si dovrebbe sapere come il metodo scelto a che fare con loro.
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