平均差と標準化された平均差のメタ分析の推定

ランダム効果の方法メタ分析の方法では、研究間分散の推定値τ2が必要です。τ2の推定器（バイアスとカバレッジで測定）のパフォーマンスは、研究レベルの効果の不均一性を評価する際の有用性と、全体的な効果の関連推定器のパフォーマンスに影響します。ただし、私たちが示すように、方法のパフォーマンスは効果測定によって大きく異なります。効果測定の平均差（MD）と標準化されたMD（SMD）の場合、MDとSMDの両方でQの期待値を改善した効果測定固有の近似を使用して、MDのτ2の2つの新しい点推定方法を導入します（Welch-DERSIMONIAN-LAIRD）および1つのWT間隔法。また、SMDのτ2の1つのポイント推定器と1つの間隔推定器も導入します。広範囲のシミュレーションは、方法をτ2の4つの点推定量（ダリモニア層の一般的な最尤、マンデルとポーレの一般的な方法、およびジャクソンの馴染みのない方法）とτ2の4つの間隔推定量と比較します（プロファイル尤度、Q-プロフィール、Biggerstaff and Jackson、およびJackson）。また、体重が研究レベルのサンプルサイズのみを使用する推定器を含む、全体的な効果の関連点と間隔の推定器も研究します。包括的なシミュレーション調査から測定固有の推奨事項を提供し、例を説明します。

Methods for random-effects meta-analysis require an estimate of the between-study variance, τ2 . The performance of estimators of τ2 (measured by bias and coverage) affects their usefulness in assessing heterogeneity of study-level effects and also the performance of related estimators of the overall effect. However, as we show, the performance of the methods varies widely among effect measures. For the effect measures mean difference (MD) and standardized MD (SMD), we use improved effect-measure-specific approximations to the expected value of Q for both MD and SMD to introduce two new methods of point estimation of τ2 for MD (Welch-type and corrected DerSimonian-Laird) and one WT interval method. We also introduce one point estimator and one interval estimator for τ2 in SMD. Extensive simulations compare our methods with four point estimators of τ2 (the popular methods of DerSimonian-Laird, restricted maximum likelihood, and Mandel and Paule, and the less-familiar method of Jackson) and four interval estimators for τ2 (profile likelihood, Q-profile, Biggerstaff and Jackson, and Jackson). We also study related point and interval estimators of the overall effect, including an estimator whose weights use only study-level sample sizes. We provide measure-specific recommendations from our comprehensive simulation study and discuss an example.