Este tipo de datos se conoce como los tamaños del efecto dependiente. Se pueden usar varios enfoques para manejar la dependencia. Recomendaría el uso de metanálisis de tres niveles (Cheung, 2014; Konstantopoulos, 2011; Van den Noortgate et al. 2013). Descompone la variación a nivel 2 y nivel 3 de heterogeneidad. En su ejemplo, la heterogeneidad de nivel 2 y nivel 3 se refiere a la heterogeneidad debida a subescalas y estudios. El paquete metaSEM ( http://courses.nus.edu.sg/course/psycwlm/Internet/metaSEM/ ) implementado en R proporciona funciones para realizar un metanálisis de tres niveles. Por ejemplo,
## Your data
d <- round(rnorm(5,5,1),2)
sd <- round(rnorm(5,1,0.1),2)
study <- c(1,2,3,3,3)
subscore <- c(1,1,1,2,3)
my_data <- as.data.frame(cbind(study, subscore, d, sd))
## Load the library with the data set
library(metaSEM)
summary( meta3(y=d, v=sd^2, cluster=study, data=my_data) )
El resultado es:
Running Meta analysis with ML
Call:
meta3(y = d, v = sd^2, cluster = study, data = my_data)
95% confidence intervals: z statistic approximation
Coefficients:
Estimate Std.Error lbound ubound z value Pr(>|z|)
Intercept 4.9878e+00 4.2839e-01 4.1482e+00 5.8275e+00 11.643 < 2.2e-16 ***
Tau2_2 1.0000e-10 NA NA NA NA NA
Tau2_3 1.0000e-10 NA NA NA NA NA
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Q statistic on homogeneity of effect sizes: 0.1856967
Degrees of freedom of the Q statistic: 4
P value of the Q statistic: 0.9959473
Heterogeneity indices (based on the estimated Tau2):
Estimate
I2_2 (Typical v: Q statistic) 0
I2_3 (Typical v: Q statistic) 0
Number of studies (or clusters): 3
Number of observed statistics: 5
Number of estimated parameters: 3
Degrees of freedom: 2
-2 log likelihood: 8.989807
OpenMx status1: 1 ("0" and "1": considered fine; other values indicate problems)
En este ejemplo, las estimaciones de la heterogeneidad de nivel 2 y nivel 3 son cercanas a 0. También se pueden incluir covariables de nivel 2 y nivel 3 para modelar la heterogeneidad. Más ejemplos sobre el metanálisis de tres niveles están disponibles en http://courses.nus.edu.sg/course/psycwlm/Internet/metaSEM/3level.html
Referencias
Cheung, MW-L. (2014) Modelado de tamaños de efectos dependientes con metaanálisis de tres niveles: un enfoque de modelado de ecuaciones estructurales . Métodos psicológicos , 19 (2), 211-29. doi: 10.1037 / a0032968.
Konstantopoulos, S. (2011). Efectos fijos y estimación de componentes de varianza en el metanálisis de tres niveles. Research Synthesis Methods , 2 (1), 61–76. doi: 10.1002 / jrsm.35
Van den Noortgate, W., López-López, JA, Marín-Martínez, F., y Sánchez-Meca, J. (2013). Metanálisis de tres niveles de tamaños de efectos dependientes. Métodos de investigación del comportamiento , 45 (2), 576–594. doi: 10.3758 / s13428-012-0261-6