使用 Metafor 进行多变量或多级荟萃分析？
我正在对 196 项研究进行荟萃分析。每项研究报告“6 个结果”中的一个或多个，这些结果是使用“3 个因素”中的一个或多个来衡量的。
现在我不确定如何编码随机效应。我正在考虑两种替代方案：
多元模型，例如：
res <- rma.mv(yi, V,slab = study, random=~Outcome_Factor|study, data=dat, method="ML")
三层模型，例如：
res <- rma.mv(yi, vi,slab = study, random=~1|study/Outcome_Factor,data=dat, method="ML")
什么更合适？
预先非常感谢您。
亲切的问候
丽莎
I am conducting a meta-analysis across 196 studies. Each study reports one or more of "6 outcomes", which are measured using one or more of "3 factors".
Now I am unsure how to code the random effects. I was thinking about two alternatives:
A multivariate model such as:
res <- rma.mv(yi, V,slab = study, random=~Outcome_Factor|study, data=dat, method="ML")
A three-level model such as:
res <- rma.mv(yi, vi,slab = study, random=~1|study/Outcome_Factor,data=dat, method="ML")
What would be more appropriate?
Thank you very much in advance.
Kind regards
Lisa
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评论（1）
这些是同一模型的不同“参数化”。请参阅此处以获取对此的广泛讨论：
https://www.metafor-project .org/doku.php/analysiss:konstantopoulos2011
所以最终，两个模型是相同的，只是结果的表达方式不同。
These are different 'parameterizations' of the same model. See here for an extensive discussion of this:
https://www.metafor-project.org/doku.php/analyses:konstantopoulos2011
So in the end, the two models are identical, the results are just expressed in different ways.