Trial Sequential Analysis
Adjust cumulative meta-analysis for repeated significance testing — is the evidence conclusive, or is more information needed (Wetterslev et al. 2008)?
- Aile
- Meta-analysis
- Motor
- Lacuna native (Python)
Ne zaman kullanılır
Bir etkiler tablonuz varsa ve savunulabilir bir birleştirilmiş tahmine ihtiyacınız varsa kullanın.
Meta-analizi bir hesap makinesi çıktısından çıkarıp bir karar izine bağlar: etki büyüklüğü, heterojenlik, model seçimi ve künye.
Sınırlılıklar ve kapsam
- Bu yöntem için henüz bağımsız bir görsel üretilmez; sonuçları tablolar ve yorumlanmış bulgular olarak raporlanır.
- Sonuçlar, sağladığınız çalışmalara, derleme ve parametrelere ve seçilen modele bağlıdır. Çözümleme, kanıtı raporlandığı biçimde özetler; nedensellik kurmaz.
- Her görsel kaynağını taşır ve her çalışma, aynı girdiler, parametreler ve motor sürümünden bit-bit yeniden üretilebilir.
Bu ailede
- Univariate Meta-AnalysisPool one effect size per study into a single summary estimate with heterogeneity diagnostics.
- Multilevel Meta-AnalysisTwo- or three-level models for dependent effect sizes nested within studies or labs.
- GLMM Meta-AnalysisGeneralised linear mixed models for binary/count outcomes without normal approximation.
- Network Meta-AnalysisMixed treatment comparison across ≥3 interventions with a connected evidence network.
- Diagnostic Test AccuracyBivariate sensitivity/specificity model with a summary ROC curve.
- Dose–Response Meta-AnalysisModel the shape of an exposure–outcome relationship across dose levels.
- P-Uniform*Bias-corrected effect estimate robust to selective publication.
- P-Curve AnalysisTest the significant p-values for evidential value vs p-hacking via the p-curve's right-skew (Simonsohn et al. 2014).
- MA Power AnalysisProspective / retrospective power for a meta-analytic design specification.
Bu çözümlemeyi çalıştır
Yukarıdaki tanım açıktır. Canlı motor, parametreleri ve künyesi mühürlü rapor çalışma alanınızın içinde çalışır.