R broom glance.rma 瀏覽一個(n) rma 對象

Glance 接受模型對象並返回 tibble::tibble()，其中僅包含一行模型摘要。摘要通常是擬合優度度量、殘差假設檢驗的 p 值或模型收斂信息。

Glance 永遠不會返返回自對建模函數的原始調用的信息。這包括建模函數的名稱或傳遞給建模函數的任何參數。

Glance 不計算匯總度量。相反，它將這些計算外包給適當的方法並將結果收集在一起。有時擬合優度測量是不確定的。在這些情況下，該度量將報告為 NA 。

無論模型矩陣是否秩虧，Glance 都會返回相同的列數。如果是這樣，則不再具有明確定義值的列中的條目將使用適當類型的 NA 進行填充。

用法

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

參數

x

rma 對象，例如由 metafor::rma() 、 metafor::rma.uni() 、 metafor::rma.glmm() 、 metafor::rma.mh() 、 metafor::rma.mv() 或 metafor::rma.peto() 創建的對象。

...

附加參數。不曾用過。僅需要匹配通用簽名。注意：拚寫錯誤的參數將被吸收到 ... 中，並被忽略。如果拚寫錯誤的參數有默認值，則將使用默認值。例如，如果您傳遞 conf.lvel = 0.9 ，所有計算將使用 conf.level = 0.95 進行。這裏有兩個異常：

• tidy() 方法在提供 exponentiate 參數時會發出警告(如果該參數將被忽略)。

• augment() 方法在提供 newdata 參數時會發出警告(如果該參數將被忽略)。

值

恰好隻有一行和一列的 tibble::tibble()：

cochran.qe

在meta-analysis 中，殘差異質性的 Cochran Q_e 檢驗的檢驗統計量。

cochran.qm

在meta-analysis 中，Cochran Q_m 係數綜合檢驗的檢驗統計量。

df.residual

剩餘自由度。

h.squared

H-Squared 統計數據的值。

i.squared

I-Squared 統計數據的值。

measure

meta-analysis 中使用的度量。

method

用的是哪種方法。

nobs

使用的觀察數。

p.value.cochran.qe

在 meta-analysis 中，殘餘異質性的 Cochran Q_e 檢驗的 p 值。

p.value.cochran.qm

在meta-analysis 中，Cochran Q_m 係數綜合檢驗的 p 值。

tau.squared

在meta-analysis中，殘餘異質性的估計量。

tau.squared.se

在meta-analysis中，殘差異質性的標準誤差。

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>