Hồi quy tổng hợp với dữ liệu vắc-xin BCG Meta-regression with BCG vaccine data Đi tìm lời giải cho sự không đồng nhất Chào mừng các bạn đã quay trở lại! Trong bài giới thiệu, chúng ta đã được trang bị khái niệm nền tảng về hồi quy tổng hợp – một công cụ mạnh mẽ để giải thích tại sao hiệu quả của một can thiệp lại khác nhau giữa các nghiên cứu. Hôm nay, chúng ta sẽ không còn nói về lý thuyết suông nữa, mà sẽ bắt tay vào một trong những ví dụ kinh điển và nổi tiếng nhất trong lĩnh vực này: phân tích tổng hợp về hiệu quả của vắc-xin BCG trong việc phòng ngừa bệnh lao (TB). Đây là một ví dụ hoàn hảo để bắt đầu, bởi vì kết quả của các thử nghiệm về vắc-xin BCG trên khắp thế giới lại cho thấy sự khác biệt rất lớn, hay nói theo ngôn ngữ chuyên ngành là có tính không đồng nhất (heterogeneity) đáng kể. Một số thử nghiệm cho thấy …
Các bài đã xem
- Thực hành FGLS và kiểm định giả thuyết trong SUR
- Tổng hợp chuỗi Biến động Ngẫu nhiên
- Mở rộng mô hình và các trường hợp tổng quát
- Phân tích thực hành với hồi quy điều chỉnh và so khớp
- Đặc điểm của quá trình nhiễu và mô hình AR(1) kinh điển
- Hướng dẫn thực hành phân tích đồng tích hợp với Stata từ A đến Z
- Các giả định còn lại – Biến không ngẫu nhiên và phân phối chuẩn
- Giá trị thời gian của tiền tệ: Hiện tại và tương lai
- Hiểu về dữ liệu bị cắt cụt và mô hình hồi quy tương ứng
- Lý thuyết về mô hình không gian trạng thái và bộ lọc Kalman
- Hướng dẫn thực hành tổng hợp các kỹ thuật với Stata
- Kiểm định nghiệm đơn vị trong dữ liệu bảng
- Thực hành phân tích tổng hợp cho dữ liệu liên tục với Stata
- Nền tảng của hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS)
- Nền tảng về chuỗi không dừng và nghiệm đơn vị
- Kiểm định giả thuyết trong khuôn khổ MLE
- Một cái nhìn toàn diện và các biện pháp phòng ngừa
- Hướng dẫn thực hành tổng hợp DID mở rộng với Stata
-
Xem thêm