进阶:如何用R语言Metafor完成三水平元分析
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发布时间：2024-09-08 22:33
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时间：2024-10-15 04:44
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理论讲解
元分析的前提是效应量间独立，重叠信息可能导致过度信任。Lipsey和Wilson(2001)建议每个研究提供单一效应量，以保持独立性。然而，当一项研究包含多个效应量时，需处理非独立性问题。三水平元分析为最佳解决方案。
三水平元分析将方差来源分为三个层次，R语言的metafor包提供六步骤操作指导。
实操步骤
1. 整理数据
数据应遵循Metafor中的特定编码格式，基础信息与调节变量编码可能与CMA有所不同，具体可参考doi:10.20982/tqmp.12.3.p154 的文档，文件名更改为01.csv。
2. 安装R环境
首先安装R语言及metafor包，具体教程可自行查找。安装后，通过R-studio运行代码。
3. 计算平均效应量
使用rma.mv()函数计算，代码解释与结果输出如下。
4. 异质性检验
分别对水平2和3进行log-likelihood-ratio tests，检验异质性并解读结果。
5. 变异性分布
分析三个水平的变异性百分比，代码解读后得出结果。
6. 调节效应分析
- 对类别调节变量（两/三个水平）进行omnibus test。
- 对连续型调节变量，如发表年份，进行检验。
- 多元调节变量时，结合显著变量进行分析。
更多详情
出版偏误、敏感性分析等常规元分析步骤将在后续教程中详细介绍。参考文献如下：
Assink, M., & Wibbelink, C. (2016). Fitting three-level meta- analytic models in R: A step-by-step tutorial. The Quantitative Methods for Psychology, 12(3), 154-174.
