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网状Meta分析模块_for 分类变量网状meta命令.rar_in Stata_sevenekz_网状meta工具包

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简介:
本资源为Stata用户提供的“for分类变量网状meta命令”模块,适用于执行针对分类数据的网状Meta分析。由sevenekz开发的此工具包极大地简化了研究者在医学及社会科学领域中比较多种干预措施或治疗方法效果的工作流程。 Stata 网状meta分析的应用代码可以直接按照do文件运行。

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  • Meta_for meta.rar_in Stata_sevenekz_meta
    优质
    本资源为Stata用户提供的“for分类变量网状meta命令”模块,适用于执行针对分类数据的网状Meta分析。由sevenekz开发的此工具包极大地简化了研究者在医学及社会科学领域中比较多种干预措施或治疗方法效果的工作流程。 Stata 网状meta分析的应用代码可以直接按照do文件运行。
  • Meta实用教程(中).rar
    优质
    《网状Meta分析实用教程(中)》是一份详细的资料文件,深入讲解了如何进行网状Meta分析的方法与技巧,适用于医学、心理学等领域的研究者。 一门网状Meta分析实用教程课程非常值得学习。2020年的趋势表明,掌握更多技能是十分必要的。无论是世界还是社会,都需要具备多种才能的工作人员。学习不应局限于某个特定领域,多才多艺才是适应生活需求的关键。
  • Meta实用教程(下).rar
    优质
    本资源《网状Meta分析实用教程(下)》以实例详解网状Meta分析方法,涵盖统计软件应用与结果解读,适合医学科研人员学习参考。 一门网状Meta分析实用教程课程非常值得学习。2020年的趋势表明,掌握更多技能是很有必要的,因为社会需要具备多种才能的人才。学习不应局限于某个特定领域,多才多艺才是现代社会的需求。
  • Meta结构实用教程(上).rar
    优质
    本教程为《Meta分析网状结构实用教程》的上篇,内容涵盖网状Meta分析的基础理论、方法选择及数据分析技巧,旨在帮助研究者掌握系统评价中网状Meta分析的应用。 《网状Meta分析实用教程》课程非常值得学习。2020年的趋势表明,掌握更多技能是非常必要的。无论是世界还是社会都对多才多艺的人才有着需求。学习不应局限于特定领域,具备多种能力才是现代社会的需要。
  • MetaWin 2.1 Meta.rar
    优质
    MetaWin 2.1 Meta分析工具是一款用于执行和解释元分析的强大软件。它帮助用户整合多个研究结果,提供综合效应量估计,支持图表生成及数据分析报告编写。 MetaWin 2.1 是一款应用于生态环境及医学领域的专业软件,主要用于进行 meta-analysis、整合分析和荟萃分析等工作。安装方法是解压文件后运行 setup.exe 进行安装。提供的 MetaWin 2.1 安装序列号为:455E5627。
  • DjangoMeta
    优质
    本文将深入探讨Django框架中的模型类Meta选项,介绍其常用属性和用法,并通过示例代码帮助读者理解如何自定义模型的元数据。 在Django框架中,Model定义了数据模型的结构,并描述数据库中的表结构。`class Meta`是一个内嵌类,用于定义与字段无关的重要配置选项(元数据),例如排序选项、Admin界面设置等。 以下是可能使用的Meta选项: 1. **app_label**: 当你的模型不在默认的应用程序包中时(即不是位于标准的models.py文件下),你需要通过指定`app_label=my_app_name`来告诉Django该模型属于哪个应用。这确保了框架能够正确识别和处理这个模型。 2. **db_table**: Django会根据应用程序名和模型名自动生成数据库表的名字,但你可以使用`db_table=your_custom_table`来自定义表的名称。 3. **db_tablespace**: 对于支持表空间(如Oracle)的数据库系统,可以利用`db_tablespace=tablespace_name`来指定特定的存储位置或性能优化策略。 4. **get_latest_by**: 如果模型包含日期时间字段(例如创建时间和更新时间),你可以通过设置`get_latest_by=created_at`让Django使用该字段作为获取最新记录的标准,默认情况下是按照创建时间排序,但可以自定义为任何相关的日期或时间字段。 5. **managed**: 默认情况下,Django会自动管理与模型关联的数据库表。然而,在某些场景下(比如需要直接操作已存在的数据表),你可以通过设置`managed=False`来禁止这种行为,从而让系统不再处理迁移等任务。 6. **order_with_respect_to**: 当存在多对多关系时,例如一个Topping可以属于多个Pizza,并且希望根据某个字段的顺序显示这些关联(比如添加到披萨上的先后),可以通过设置如`order_with_respect_to=pizza`来实现。这将提供额外的方法用于获取和修改这个排序。 7. **ordering**: `ordering=[-created_at]`定义了默认查询结果中的记录排列方式,支持指定多个字段进行复合排序(例如按日期降序然后按照作者升序)。 8. **permissions**: 在Django的Admin界面中,通过设置额外权限如`permissions=[(can_deliver_pizzas, Can deliver pizzas)]`可以增加自定义访问控制功能。这使得管理用户和角色时更加灵活方便,并能更精确地限制不同用户的操作范围。 这些元数据选项极大地增强了Model的功能性和灵活性,在构建高效、易于维护的数据库模型方面发挥着关键作用。
  • 17.1单臂二Meta数据下载.rar
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    本资源为单臂二分类变量的Meta分析数据集,适用于医学和公共卫生研究中的荟萃分析。包含各种治疗效果的数据,方便研究人员进行统计汇总与综合评估。 单臂二分类meta分析资料涉及收集并综合多个独立研究的数据,以评估特定干预措施的效果或暴露因素与结果之间的关联。在进行此类分析时,研究人员通常会关注每个单独的研究是否显示了显著的统计效应,并且还会考虑这些效果合并后的总体影响大小和置信区间。这种方法对于那些难以设计对照组实验的情况特别有用,因为它可以利用现有的单臂研究数据来提供更全面的理解或证据支持。
  • Peto型的Meta研究
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    本研究采用Meta分析方法系统评估了Peto模型在不同领域的应用效果和适用性,综合分析其优势与局限。 Meta分析Peto模型的Excel版本可以用于固定效应模型的处理。
  • 异质性处理在Meta中的应用——以华西Meta为例
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    本研究探讨了异质性处理方法在Meta分析中的重要性,并通过具体案例展示了华西团队如何有效地解决这一问题,提高研究结果的准确性。 异质性的处理方法包括亚组分析和Meta-回归。对于某些情况,如果结果不进行定量合并,则仅提供定性描述分析;而在忽略异质性的情况下,通常采用固定效应模型(fixed effects model)。然而,在大多数情况下,为了更好地反映研究间的差异,应选择随机效应模型(random effects model)。
  • 亚组在解读结果异质性中的作用-Meta-华西Meta
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    本文探讨了亚组分析在Meta分析中揭示研究结果异质性的关键作用,特别关注其在医学研究领域的应用价值。出自华西Meta分析团队的研究成果。 当各研究间结果的异质性具有统计学意义时,可以进行亚组分析以了解特定亚组(如老年或青年患者)是否更有效,或者不同剂量的效果差异。此外,还可以通过Meta-回归来确定某些因素是否与治疗效果相关。 在计划书中应提前明确可能造成研究间结果异质性的因素,并规划相应的亚组分析。如果进行事后亚组分析,则需要说明其结果仅能产生假设,甚至这种假设的生成也存在风险。同时,还应该考虑这些异质性是否存在科学合理的解释(例如是否仅仅是偶然现象,如1/20的概率)。