Nền tảng lý thuyết của phân tích tổng hợp đa biến Theoretical foundations of multivariate meta-analysis Mở rộng mô hình sang không gian đa chiều Trong các phân tích tổng hợp đơn biến (UMA), chúng ta làm việc với các kích thước hiệu ứng đơn lẻ, $\hat{\delta}_i$, và phương sai của chúng, $\sigma_i^2$. Đây là những con số vô hướng (scalars). Bước nhảy vọt về mặt khái niệm khi chuyển sang phân tích tổng hợp đa biến (MVMA) là chúng ta bắt đầu làm việc với các đối tượng toán học ở chiều cao hơn: véc-tơ và ma trận. Thay vì một kết quả duy nhất, mỗi nghiên cứu bây giờ cung cấp một véc-tơ các kết quả. Thay vì một phương sai duy nhất, mỗi nghiên cứu có một ma trận phương sai-hiệp phương sai mô tả cả sự biến thiên của từng kết quả và mối tương quan giữa chúng. Bài học này sẽ tập trung vào việc xây dựng mô hình toán học tổng quát cho MVMA. Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách định nghĩa các …

🔔 Khu vực THÀNH VIÊN
Bạn cần đăng ký một gói Thành viên để truy cập nội dung này.
Các gói hiện có:
Bạn đã có tài khoản → đăng nhập
Back to top button