METAPROP: Stata-Modul zur Durchführung von festen und zufälligen Effekten Metaanalyse von Proportionen Diese Routine bietet Verfahren für das Bündeln von Proportionen in einer Metaanalyse von Studien mit mehreren Studien und zeigt die Ergebnisse in einer Gesamtstruktur an. Die Konfidenzintervalle basieren auf Wilson (Newcombe, R. G. 1998) oder exakten Binomial (Clopper-Pearson) (Newcombe, R. G. 1998) Verfahren. Es wird geprüft, ob die Summeneffektmaßnahme gleich der Null ist, sowie ein Test auf Heterogenität, d. H. Ob der wahre Effekt in allen Studien der gleiche ist. Heterogenität wird auch mit dem I-Quadrat-Maß quantifiziert (Higgins et al., 2003). (1) Das 7. Rahmenprogramm der GD Forschung der Europäischen Kommission durch das COHEAHR-Netzwerk (Zuschuss Nr. 603019, koordiniert von der Vrije Universiteit Amsterdam, Niederlande), (2) Das Projekt HPV-AHEAD ( FP7-HEALTH-2011-282562, koordiniert von IARC) und (3) Das wissenschaftliche Institut für öffentliche Gesundheit (Brüssel, durch das OPSADAC-Projekt). Wenn Sie Probleme beim Herunterladen einer Datei haben, überprüfen Sie, ob Sie die richtige Anwendung haben, um sie zuerst anzuzeigen. Bei weiteren Problemen lesen Sie bitte die IDEAS-Hilfeseite. Beachten Sie, dass diese Dateien nicht auf der IDEAS-Website sind. Bitte haben Sie Geduld, da die Dateien groß sein können. Software-Komponente von Boston College Department of Economics in seiner Serie statistische Software-Komponenten mit der Nummer S457781 zur Verfügung gestellt. Wenn Sie eine Korrektur anfordern, erwähnen Sie bitte diese Elemente behandeln: RePEc: boc: bocode: s457781. Siehe allgemeine Informationen zur Korrektur von Material in RePEc. Für technische Fragen zu diesem Artikel oder zur Korrektur von Autoren, Titeln, Abstracts, Bibliographien oder Download-Informationen wenden Sie sich an: (Christopher F Baum) Wenn Sie diesen Artikel verfasst haben und noch nicht bei RePEc registriert sind, empfehlen wir Ihnen, es hier zu tun . Dadurch können Sie Ihr Profil mit diesem Element verknüpfen. Es erlaubt Ihnen auch, potenzielle Zitate zu diesem Punkt zu akzeptieren, dass wir uns unsicher sind. Wenn Referenzen vollständig fehlen, können Sie sie über dieses Formular hinzufügen. Wenn die vollständigen Referenzen ein Element auflisten, das in RePEc vorhanden ist, aber das System nicht mit ihm verknüpft ist, können Sie mit diesem Formular helfen. Wenn Sie über fehlende Elemente wissen, können Sie uns helfen, diese Links zu erstellen, indem Sie die relevanten Referenzen in der gleichen Weise wie oben hinzufügen. 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Ich habe die vorhandene Literatur für einige Zeit jetzt an und ich bin noch unsicher, ob ich das richtig oder nicht tue. Ich habe die Proportionen und ihre standarerrors (manchmal berechnet auf n und p) von mehreren Artikeln gepoolt. In Stata transformiere ich zuerst meine Proportionen in stata unter Verwendung der Freeman-Tukey-Arcsin-Transformation, um die Varianzen gen p12transf asin zu stabilisieren (sqrt (n121 (n1))) asin (sq (n121) (n1))) gen se12transf sqrt (1 (n1 )) I danach eine Metaanalyse mit inverser Varianzgewichtung in einem Zufallseffektmodell durchführen (viel Heterogenität wurde in den Ergebnissen gesehen) durch: metan p12transf se12transf, randomi Schließlich transformiere ich die erhaltenen Schätzungen wieder in Proportionen durch: gen p12all (( (Sin (1,6 2)) 2) 100) Wenn Sie sagen, dies ist der richtige Weg, um eine Metaanalyse durchzuführen Proportionen mit einem zufälligen Effekt-Modell oder gibt es einen besseren Weg Vielen Dank für Ihre Hilfe und fröhliche Ostern Meta-Analyse von einzelnen Proportionen ist ein dorniges Thema anscheinend. Hier sind einige vorherige stalistische Diskussionen, die beide der oben genannten Methoden und vieles mehr behandeln: Siehe auch die Dokumentation für metandi (von SSC), die etwas Ähnliches mit Sensitivität und Spezifität macht. Eines der großen Dinge, die man beachten muss, ist, wie die Proportionen in der Nähe von 0 und 1 behandelt werden. Einige Methoden erfordern Transformation, andere addieren eine Konstante für den Zähler und den Nenner, andere haben kein Problem damit. In jedem Fall, wenn Sie solche Verhältnisse in Ihren Daten haben, sollten Sie wissen, wie die Methode, die Sie wählen, mit ihnen zu tun hat.
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