R broom metafor_tidiers 整理 rma 对象

Tidy 总结了有关模型组件的信息。模型组件可能是回归中的单个项、单个假设、聚类或类。 tidy 所认为的模型组件的确切含义因模型而异，但通常是不言而喻的。如果模型具有多种不同类型的组件，您将需要指定要返回哪些组件。

用法

# S3 method for rma
tidy(
  x,
  conf.int = FALSE,
  conf.level = 0.95,
  exponentiate = FALSE,
  include_studies = FALSE,
  measure = "GEN",
  ...
)

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。

conf.int

逻辑指示是否在整理的输出中包含置信区间。默认为 FALSE 。

conf.level

用于置信区间的置信水平(如果 conf.int = TRUE )。必须严格大于 0 且小于 1。默认为 0.95，对应于 95% 的置信区间。

exponentiate

逻辑指示是否对系数估计值取幂。这对于逻辑回归和多项回归来说是典型的，但如果没有 log 或 logit 链接，那么这是一个坏主意。默认为 FALSE 。

include_studies

逻辑性强。个别研究是否应该包含在输出中？默认为 FALSE 。

measure

测量类型。请参阅metafor::escalc()

...

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

带有列的 tibble::tibble()：

conf.high

估计置信区间的上限。

conf.low

估计置信区间的下限。

estimate

回归项的估计值。

p.value

与观察到的统计量相关的两侧 p 值。

statistic

在回归项非零的假设中使用的 T-statistic 的值。

std.error

回归项的标准误差。

term

个人研究的名称

type

估计类型(总结与个别研究)

例子

# load libraries for models and data
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")

tidy(meta_analysis)
#> # A tibble: 1 × 6
#>   term    type    estimate std.error statistic   p.value
#>   <chr>   <chr>      <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>
#> 1 overall summary   -0.715     0.181     -3.95 0.0000774