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Goodness-of-fit test for meta-analysis

机译:拟合优度检验用于荟萃分析

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摘要

Meta-analysis is a very useful tool to combine information from different sources. Fixed effect and random effect models are widely used in meta-analysis. Despite their popularity, they may give us misleading results if the models don’t fit the data but are blindly used. Therefore, like any statistical analysis, checking the model fitting is an important step. However, in practice, the goodness-of-fit in meta-analysis is rarely discussed. In this paper, we propose some tests to check the goodness-of-fit for the fixed and random effect models with assumption of normal distributions in meta-analysis. Through simulation study, we show that the proposed tests control type I error rate very well. To demonstrate the usefulness of the proposed tests, we also apply them to some real data sets. Our study shows that the proposed tests are useful tools in checking the goodness-of-fit of the normal models used in meta-analysis.
机译:荟萃分析是一种非常有用的工具,可以组合来自不同来源的信息。固定效应和随机效应模型广泛用于荟萃分析。尽管它们很受欢迎,但如果模型不适合数据却被盲目使用,它们可能会给我们带来误导的结果。因此,像任何统计分析一样,检查模型拟合是重要的一步。但是,在实践中,很少讨论荟萃分析的拟合优度。在本文中,我们提出了一些检验,以在荟萃分析中假设正态分布的情况下检验固定效应模型和随机效应模型的拟合优度。通过仿真研究,我们表明所提出的测试可以很好地控制I型错误率。为了证明所提出的测试的有用性,我们还将它们应用于一些实际数据集。我们的研究表明,所提出的测试是检查用于荟萃分析的正常模型的拟合优度的有用工具。

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