R broom glance.rma 浏览一个(n) rma 对象

Glance 接受模型对象并返回 tibble::tibble()，其中仅包含一行模型摘要。摘要通常是拟合优度度量、残差假设检验的 p 值或模型收敛信息。

Glance 永远不会返返回自对建模函数的原始调用的信息。这包括建模函数的名称或传递给建模函数的任何参数。

Glance 不计算汇总度量。相反，它将这些计算外包给适当的方法并将结果收集在一起。有时拟合优度测量是不确定的。在这些情况下，该度量将报告为 NA 。

无论模型矩阵是否秩亏，Glance 都会返回相同的列数。如果是这样，则不再具有明确定义值的列中的条目将使用适当类型的 NA 进行填充。

用法

# S3 method for rma
glance(x, ...)

参数

x

rma 对象，例如由 metafor::rma() 、 metafor::rma.uni() 、 metafor::rma.glmm() 、 metafor::rma.mh() 、 metafor::rma.mv() 或 metafor::rma.peto() 创建的对象。

...

附加参数。不曾用过。仅需要匹配通用签名。注意：拼写错误的参数将被吸收到 ... 中，并被忽略。如果拼写错误的参数有默认值，则将使用默认值。例如，如果您传递 conf.lvel = 0.9 ，所有计算将使用 conf.level = 0.95 进行。这里有两个异常：

• tidy() 方法在提供 exponentiate 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。

• augment() 方法在提供 newdata 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。

值

恰好只有一行和一列的 tibble::tibble()：

cochran.qe

在meta-analysis 中，残差异质性的 Cochran Q_e 检验的检验统计量。

cochran.qm

在meta-analysis 中，Cochran Q_m 系数综合检验的检验统计量。

df.residual

剩余自由度。

h.squared

H-Squared 统计数据的值。

i.squared

I-Squared 统计数据的值。

measure

meta-analysis 中使用的度量。

method

用的是哪种方法。

nobs

使用的观察数。

p.value.cochran.qe

在 meta-analysis 中，残余异质性的 Cochran Q_e 检验的 p 值。

p.value.cochran.qm

在meta-analysis 中，Cochran Q_m 系数综合检验的 p 值。

tau.squared

在meta-analysis中，残余异质性的估计量。

tau.squared.se

在meta-analysis中，残差异质性的标准误差。

例子

library(metafor)

df <-
  escalc(
    measure = "RR",
    ai = tpos,
    bi = tneg,
    ci = cpos,
    di = cneg,
    data = dat.bcg
  )

meta_analysis <- rma(yi, vi, data = df, method = "EB")

glance(meta_analysis)
#> # A tibble: 1 × 15
#>   i.squared h.squared tau.squared tau.squared.se cochran.qe
#>       <dbl>     <dbl>       <dbl>          <dbl>      <dbl>
#> 1      92.3      13.0       0.318          0.174       152.
#> # ℹ 10 more variables: p.value.cochran.qe <dbl>, cochran.qm <dbl>,
#> #   p.value.cochran.qm <dbl>, df.residual <int>, logLik <dbl>,
#> #   deviance <dbl>, AIC <dbl>, BIC <dbl>, AICc <dbl>, nobs <int>