Power analysis for random-effects meta-analysis.
Power analysis for random-effects meta-analysis.
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DOI：
10.1002/jrsm.1240
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发表时间：
2017-09
影响因子：
9.8
通讯作者：
Turner R
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jackson D;Turner R
Meta分析受欢迎的原因之一是这些分析将拥有比单个研究更大的检测效果的能力。在固定效应模型下，这是不可避免的。然而，在随机效应模型中纳入研究间方差，以及需要估计该参数，可能会对该功效产生不利影响。我们开发了评估随机效应Meta分析的功效的方法，以及有助于Meta分析的单个研究的平均功效，以便可以比较这些功效。除了获得新的分析结果和方法外，我们还将我们的方法应用于1991年从科克伦系统评价数据库中提取的Meta分析，以回顾性计算其功效。我们发现，在实践中，需要5项或更多的研究才能合理一致地实现随机效应Meta分析的功效，这些功效大于对其做出贡献的研究。在研究很少的情况下，随机效应模型下的统计推断不仅具有挑战性，而且在这种情况下也不值得。我们的研究结果对Meta分析将导致功效增加的假设提出了挑战。
One of the reasons for the popularity of meta‐analysis is the notion that these analyses will possess more power to detect effects than individual studies. This is inevitably the case under a fixed‐effect model. However, the inclusion of the between‐study variance in the random‐effects model, and the need to estimate this parameter, can have unfortunate implications for this power. We develop methods for assessing the power of random‐effects meta‐analyses, and the average power of the individual studies that contribute to meta‐analyses, so that these powers can be compared. In addition to deriving new analytical results and methods, we apply our methods to 1991 meta‐analyses taken from the Cochrane Database of Systematic Reviews to retrospectively calculate their powers. We find that, in practice, 5 or more studies are needed to reasonably consistently achieve powers from random‐effects meta‐analyses that are greater than the studies that contribute to them. Not only is statistical inference under the random‐effects model challenging when there are very few studies but also less worthwhile in such cases. The assumption that meta‐analysis will result in an increase in power is challenged by our findings.
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