metafor 中的单变量与多变量元回归
Univariate vs Multivariate meta-regression in metafor
我正在使用包 metafor 进行元分析。
我的数据集有 2 个主持人。
我使用这些代码对每个版主进行了单变量元回归：
Univariate meta-regression model. Moderator: LOCATION
resMeta <- rma(measure="IR",xi=xi, ti=ti, mods = ~ factor(locat), data=metaAAS)
Univariate meta-regression model. Moderator: SUBPOPULATION
resMeta <- rma(measure="IR",xi=xi, ti=ti, mods = ~ (factor(pop), data=metaAAS)
现在我需要执行多元元回归。
将两个版主简单地添加到同一个函数中是否正确（如下）？
resMeta <- rma(measure="IR",xi=xi, ti=ti, mods = ~ factor(locat)+factor(pop), data=metaAAS)
代码运行良好，我只是不知道将这些结果描述为多元元回归在技术上是否正确。
谢谢。
这方面的术语尚未完全标准化，但 多变量模型 通常表示用于同时分析两个或多个结果变量的模型。另一方面，多变量模型 是包含多个预测变量的模型。因此，您正在进行多变量 meta-regression 分析，尽管使用该术语也不常见。您可以简单地说您正在使用两个（分类）预测变量进行 meta-regression 分析。是的，这很好。您可以在此处找到此类分析的详细讨论：
https://www.metafor-project.org/doku.php/tips:multiple_factors_interactions
我正在使用包 metafor 进行元分析。 我的数据集有 2 个主持人。 我使用这些代码对每个版主进行了单变量元回归：
Univariate meta-regression model. Moderator: LOCATION
resMeta <- rma(measure="IR",xi=xi, ti=ti, mods = ~ factor(locat), data=metaAAS)
Univariate meta-regression model. Moderator: SUBPOPULATION
resMeta <- rma(measure="IR",xi=xi, ti=ti, mods = ~ (factor(pop), data=metaAAS)
现在我需要执行多元元回归。 将两个版主简单地添加到同一个函数中是否正确（如下）？
resMeta <- rma(measure="IR",xi=xi, ti=ti, mods = ~ factor(locat)+factor(pop), data=metaAAS)
代码运行良好，我只是不知道将这些结果描述为多元元回归在技术上是否正确。
谢谢。
这方面的术语尚未完全标准化，但 多变量模型 通常表示用于同时分析两个或多个结果变量的模型。另一方面，多变量模型 是包含多个预测变量的模型。因此，您正在进行多变量 meta-regression 分析，尽管使用该术语也不常见。您可以简单地说您正在使用两个（分类）预测变量进行 meta-regression 分析。是的，这很好。您可以在此处找到此类分析的详细讨论：
https://www.metafor-project.org/doku.php/tips:multiple_factors_interactions