Meta回归模型的异常值识别
发布时间：2021-09-19 14:47
Meta分析是将同一问题研究的多个独立结果,基于统计模型进行定量综合的一种系统评价研究方法。现已广泛应用于医学、社会学、心理学、生物学、生态学、经济学和管理学等各个领域。Meta分析的核心思想是将同一问题的多个研究结果视为效应量进行整合并综合分析,以期给出更为准确的定量推断结果。Meta分析综合效应量的计算模型主要包括固定效应模型和随机效应模型,由于随机效应模型考虑了异质性存在因素而更具价值;而解释异质性的随机效应Meta回归模型参数估计对异常值的存在具有敏感性,因此异常值识别问题对于Meta分析具有重要意义。从Meta回归模型异常值识别问题的已有研究来看,存在主要不足在于:一是考虑如何处理异常值的文献整体偏少;二是大部分只考虑单个异常值识别的问题;三是Meta回归统计诊断的统计量构造忽略了异常值对异质性参数估计的影响。这主要是由于Meta回归模型估计涉及迭代计算,传统统计诊断通常采用简单直接的一步近似估计法获取近似影响度量和异常值检验统计量;该方法是先将异质性参数固定后导出诊断统计量,再使用完全数据下异质性参数的估计代入。但异质性参数即个体间方差又是Meta分析的重要参数,若异常值对...
【文章来源】：云南财经大学云南省
【文章页数】：133 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
重复观察数据多层嵌套结构Meta分析策略结果
第二章Meta分析基本理论33图2.2网络Meta分析常见结构图网络Meta分析结构图中每个节点表示一种干预措施，连接两个节点的箭头直线表示一个或多个随机试验，网络结果图中通过两两相连每个干预措施可以估算另一个干预措施的相对疗效。图2.2中，第一个图像“简单星状”是干预措施B和C分别与A比较；第二个图表示BCDE均与相同对象A比较，形如“星状”；第三个图表示通过EF和FG连接将F、G与A—E连接，形成“梯形+星状”；前三个图呈开环状，适用于校正间接干预比较方法，第四、五图表示ABC至少形成一个闭合的环，形如“环状”，适用于混合干预比较方法，需要采用更加复杂分析技术。1.校正间接比较法的网络Meta分析如图2.2的第一个简单星状图所示，AB和AC有直接比较，需要通过间接比较方法获取BC的干预效果。AB比较的效应量为ABθ，方差为var()ABθ，AC比较的效应量为ACθ，方差为var()ACθ，则BC间接比较效应量BCABACθ=θθ，方差为var()var()var()BCABACθ=θ+θ，间接比较显著性检验为/var()BCBCz=θθ。2.标准策略的网络Meta分析假设网络结构中有T个干预措施ABC等，d=1,2,,D表示设计类型即某个试验的治疗比较方式，针对两个臂研究，*diy为d设计中i干预比较效应量，假设d设计中比较干预措施是J和K，则标准“基于对比”模型为：*=()+()+()+()AKAJAKAJAKAJAKAJdidididddidiyδδββωωεε（2.2.2）
第四章Meta回归模型的均值漂移异常值识别及其修正60现更好，在一定程度上具有明显优势。图4.1两种方法的检验统计量功效注：其中“o”蓝色表示一步近似估计方法，“*”红色表示新近似估计方法。（a）τ2=0.2,n=20；（b）2τ=0.2,n=50；（c）τ2=0.5,n=20；（d）τ2=0.5,n=50。第四节实际例子分析下面以两个真实例子具体说明两种近似估计方法的异常值识别效果，比较两种方法构造的LR检验统计量优劣，展示改进的新近似估计方法统计诊断的优势。一、卡介苗疫苗数据第一个例子说明采用第二章所提过的卡介苗疫苗数据（BacillusCalmette-Guerin，BCG），其中含有13个临床试验样本检验BCG疫苗预防结核病的有效性（Colditzetal,1994）。采用混合效应的Meta回归模型来分析此数据，其中对数相对结核风险iy作为效应量，发表年份（整体减1966年中心化）和研究地点
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于高层次结构数据的多水平模型贝叶斯推断及应用[J]. 张敏,姜锐,李勇,石磊. 数理统计与管理. 2019(02)
[2]广义空间异常值修正模型及应用[J]. 金立斌,戴晓文,石磊,赵建华. 数理统计与管理. 2018(02)
[3]基于高层次结构数据的多水平发展模型设计及应用[J]. 张敏,鲁筠,石磊. 数量经济技术经济研究. 2017(06)
[4]广义空间模型的方差齐性检验[J]. 金立斌,戴晓文,石磊. 系统科学与数学. 2015(12)
[5]空间误差模型的多个异常值得分检验[J]. 戴晓文,金立斌,石磊. 数理统计与管理. 2015(06)
[6]混合空间自回归模型的异常值检验[J]. 金立斌,戴晓文,石磊. 统计与决策. 2015(01)
[7]广义空间模型的异常值检验[J]. 金立斌,戴晓文,石磊. 系统科学与数学. 2014(01)
[8]有序数据的Meta分析方法及SAS实现[J]. 张天嵩,熊茜. 循证医学. 2012(02)
[9]Meta分析中的异质性及其处理方法[J]. 王丹,翟俊霞,牟振云,宗红侠,赵晓东,王学义,顾平. 中国循证医学杂志. 2009(10)
博士论文
[1]Meta-回归模型的统计诊断方法研究[D]. 左珊珊.云南财经大学 2018
本文编号：3401810
【文章来源】：云南财经大学云南省
【文章页数】：133 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
重复观察数据多层嵌套结构Meta分析策略结果
第二章Meta分析基本理论33图2.2网络Meta分析常见结构图网络Meta分析结构图中每个节点表示一种干预措施，连接两个节点的箭头直线表示一个或多个随机试验，网络结果图中通过两两相连每个干预措施可以估算另一个干预措施的相对疗效。图2.2中，第一个图像“简单星状”是干预措施B和C分别与A比较；第二个图表示BCDE均与相同对象A比较，形如“星状”；第三个图表示通过EF和FG连接将F、G与A—E连接，形成“梯形+星状”；前三个图呈开环状，适用于校正间接干预比较方法，第四、五图表示ABC至少形成一个闭合的环，形如“环状”，适用于混合干预比较方法，需要采用更加复杂分析技术。1.校正间接比较法的网络Meta分析如图2.2的第一个简单星状图所示，AB和AC有直接比较，需要通过间接比较方法获取BC的干预效果。AB比较的效应量为ABθ，方差为var()ABθ，AC比较的效应量为ACθ，方差为var()ACθ，则BC间接比较效应量BCABACθ=θθ，方差为var()var()var()BCABACθ=θ+θ，间接比较显著性检验为/var()BCBCz=θθ。2.标准策略的网络Meta分析假设网络结构中有T个干预措施ABC等，d=1,2,,D表示设计类型即某个试验的治疗比较方式，针对两个臂研究，*diy为d设计中i干预比较效应量，假设d设计中比较干预措施是J和K，则标准“基于对比”模型为：*=()+()+()+()AKAJAKAJAKAJAKAJdidididddidiyδδββωωεε（2.2.2）
第四章Meta回归模型的均值漂移异常值识别及其修正60现更好，在一定程度上具有明显优势。图4.1两种方法的检验统计量功效注：其中“o”蓝色表示一步近似估计方法，“*”红色表示新近似估计方法。（a）τ2=0.2,n=20；（b）2τ=0.2,n=50；（c）τ2=0.5,n=20；（d）τ2=0.5,n=50。第四节实际例子分析下面以两个真实例子具体说明两种近似估计方法的异常值识别效果，比较两种方法构造的LR检验统计量优劣，展示改进的新近似估计方法统计诊断的优势。一、卡介苗疫苗数据第一个例子说明采用第二章所提过的卡介苗疫苗数据（BacillusCalmette-Guerin，BCG），其中含有13个临床试验样本检验BCG疫苗预防结核病的有效性（Colditzetal,1994）。采用混合效应的Meta回归模型来分析此数据，其中对数相对结核风险iy作为效应量，发表年份（整体减1966年中心化）和研究地点
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于高层次结构数据的多水平模型贝叶斯推断及应用[J]. 张敏,姜锐,李勇,石磊. 数理统计与管理. 2019(02)
[2]广义空间异常值修正模型及应用[J]. 金立斌,戴晓文,石磊,赵建华. 数理统计与管理. 2018(02)
[3]基于高层次结构数据的多水平发展模型设计及应用[J]. 张敏,鲁筠,石磊. 数量经济技术经济研究. 2017(06)
[4]广义空间模型的方差齐性检验[J]. 金立斌,戴晓文,石磊. 系统科学与数学. 2015(12)
[5]空间误差模型的多个异常值得分检验[J]. 戴晓文,金立斌,石磊. 数理统计与管理. 2015(06)
[6]混合空间自回归模型的异常值检验[J]. 金立斌,戴晓文,石磊. 统计与决策. 2015(01)
[7]广义空间模型的异常值检验[J]. 金立斌,戴晓文,石磊. 系统科学与数学. 2014(01)
[8]有序数据的Meta分析方法及SAS实现[J]. 张天嵩,熊茜. 循证医学. 2012(02)
[9]Meta分析中的异质性及其处理方法[J]. 王丹,翟俊霞,牟振云,宗红侠,赵晓东,王学义,顾平. 中国循证医学杂志. 2009(10)
博士论文
[1]Meta-回归模型的统计诊断方法研究[D]. 左珊珊.云南财经大学 2018
本文编号：3401810
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