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Meta分析中的模型选择与模型平均

尹潇潇  
【摘要】:荟萃分析(Meta-analysis)是对某种特定科学问题的不同研究结果进行合并和评价的一种数量方法。通过合并已有的研究结果,此方法使得研究人员可以在考虑不同研究结果的异质性的基础上,克服单个研究样本量不足的弱点,综合考察不同的研究成果,进而得出更为可靠的分析结论。当荟萃分析中可以建立多个模型时,怎样确定一个适合的模型进行分析是我们着重关注的问题,此时这个问题就属于模型选择的领域。一旦模型选定,所有的统计推断都是基于这个模型,把它当作真实的产生数据的模型,那么这个过程中的不确定性通常也就被忽略,进而导致误导性的结论。本论文将采用模型平均方法克服上述缺陷。本文依托频率模型平均(frequentist model averaging,即FMA)估计理论,在极大似然估计的框架下构造Meta分析中的模型平均方法,并通过大量模拟研究考察上述方法的表现。模拟结果显示:损失函数最小意义下,模型平均估计的表现要好于模型选择。最后将Meta分析中的模型选择与模型平均应用于卡介苗疫苗数据的实例分析中,结果表明相对于模型选择而言,模型平均法的预测效果更好。由此可知,Meta分析中,模型平均法比模型选择具有更大的优势。


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