Estimation of the predictive power of the model in mixed‐effects meta‐regression: A simulation study

估计员 预测能力 统计 荟萃分析 计量经济学 元回归 残余物 样本量测定 估计 回归 回归分析 混合模型 数学 趋同(经济学) 计算机科学 算法 工程类 经济 内科学 认识论 哲学 医学 经济增长 系统工程
作者
José A López-López,Fulgencio Marín‐Martínez,Julio Sánchez‐Meca,Wim Van Den Noortgate,Wolfgang Viechtbauer
出处
期刊:British Journal of Mathematical and Statistical Psychology [Wiley]
卷期号:67 (1): 30-48 被引量:182
标识
DOI:10.1111/bmsp.12002
摘要

Several methods are available to estimate the total and residual amount of heterogeneity in meta‐analysis, leading to different alternatives when estimating the predictive power in mixed‐effects meta‐regression models using the formula proposed by Raudenbush (1994, 2009). In this paper, a simulation study was conducted to compare the performance of seven estimators of these parameters under various realistic scenarios in psychology and related fields. Our results suggest that the number of studies ( k ) exerts the most important influence on the accuracy of the results, and that precise estimates of the heterogeneity variances and the model predictive power can only be expected with at least 20 and 40 studies, respectively. Increases in the average within‐study sample size ( ) also improved the results for all estimators. Some differences among the accuracy of the estimators were observed, especially under adverse (small k and ) conditions, while the results for the different methods tended to convergence for more optimal scenarios.
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