3 種類の暴力的な結果に対する 3 種類の判断の全体的な効果の大きさを計算しています。このマルチレベル メタ分析の各研究には、複数の種類の判断および/または複数の種類の暴力に対する効果の大きさがあります。当然のことながら、効果の大きさの独立性はありません。これが、R メタ パッケージで rma.mv() 関数を使用している理由です。
ここで、各暴力タイプの判断ごとの平均効果サイズを計算するという問題が生じます。 これを行う最善の方法については、これまでのところガイダンスを見つけることができませんでした。暴力的な結果ごとに判断ごとに単一の効果サイズを評価する最も論理的な方法は、それをサブセット化し、判断と結果をペアにすることです。これは、他の結果や判断によって妨げられることはありません。例を以下に埋め込みます。
Viol.A<- rma.mv(y, v, random = list(~ 1 | Study, ~ + 1 | Effect), tdist=TRUE, data=df, subset = Outcome==2 & Judgment ==3)
翻訳は、暴力犯罪 (結果 ==2) に対する判断 A スコア (判断 ==3) の全体的な効果の大きさです。
同僚は、結果変数のみをサブセット化し、すべての判定タイプを同じ rma.mv() に入れて、その結果の各判定の効果サイズに到達することに疑問を抱いています。直感的には、完全に正しくはありません。この出力は、他の判断に何らかの形で依存しているという感覚がありますか? この方法で行う例を以下に示します。
Viol <- rma.mv(y, v, random = list(~ 1 | Study, ~ + 1 | Effect), tdist=TRUE, data=df, subset = Outcome==2, mods = ~ A+B+C)
mods = ~ 3 つの判断 (Instrument A、Instrument B、Instrument C)。
どちらの操作でも効果の大きさが異なります。どちらのオプションが正しいかについてフィードバックを得ることができる限り、私の直感が間違っていてうれしいです。なぜですか? Stack コミュニティに感謝します。