Rを使った分析(メタ分析)

■ 分析前にやっておくこと

(1) Rのインストール
(2) 作業ディレクトリの確認と変更をしておく
(3) 作業ディレクトリにデータを入れておく
(4) 必要なパッケージをインストールしておく

 


データの読み込み

分析使用データ(右クリックで「別名で保存」して作業ディレクトリに入れる)

dat <- read.csv("ch16meta.csv", header=TRUE, fileEncoding="CP932")
# fileEncoding="CP932"はMacの場合入れる

もしくは,Excel を開いてデータ範囲をコピーしてから読み込む
(クリップボードからのデータ読み込み)

Macの場合

dat <- read.table(pipe("pbpaste"), header=TRUE)  
#header=TRUEで変数名を含む,FALSEにすると含まない

Windowsの場合

dat <- read.table("clipboard", header=TRUE) 
#header=TRUEで変数名を含む,FALSEにすると含まない

 

メタ分析の実行

library(meta)  # metaパッケージ使用
metacor(dat$r, dat$n)
図16-3と比較

書籍 図16-3と比較

Fisher’s z や variance の計算

library(MAc)                      # MAcパッケージ使用
dat$var.r <- var_r(dat$r, dat$n)  # variance of r
dat$z <- r_to_z(dat$r)            # Fisher's z
dat$var.z <- var_z(dat$n)         # variance of z
dat

書籍 図16-1と比較

 

Forest plot 作図

library(metafor)  # metaforパッケージ使用

# fixed effects で作図
res.fixed <- rma(dat$z, dat$var.z, data=dat, method = "FE") 
forest(res.fixed, transf=transf.ztor)

# random effects で作図
res.random <- rma(dat$z, dat$var.z, data=dat)
forest(res.random, transf=transf.ztor)

Fixed effects

Random effects

 

仲介変数(Moderator variables)ごとの分析

# Fixed effects
macat(es = z, var= var.z, mod = student, data = dat, ztor = TRUE, method= "fixed")
# z値とp値のみ確認用(上の出力中のzとpは正確なものではない)
z.fixed <- macat(es = z, var= var.z, mod = student, data = dat, ztor = FALSE, method= "fixed")
z.fixed$Model[8:9]

# Random effects(Mixed effects)
macat(es = z, var= var.z, mod = student, data = dat, ztor = TRUE, method= "random")
# z値とp値のみ確認用(上の出力中のzとpは正確なものではない)
z.random <- macat(es = z, var= var.z, mod = student, data = dat, ztor = FALSE, method= "random")
z.random$Model[8:9]

Fixed effects(書籍 図16-5と比較)

Random effects(書籍 図16-5と比較)

 

Funnel plot 作図

# Fixed effects で作図
funnel(res.fixed)

# Mixed effects で作図
funnel(res.random)

Funnel plot (Fixed effects)

Funnel plot (Random effects)

 

 

[`tweetmeme` not found]
Share on Facebook
このエントリーをはてなブックマークに追加