meta para nível 2 de variância zero
Estou encontrando variância zero no nível 2 para uma meta-análise de 3 níveis com metafor (rma.mv) em que os tamanhos de efeito (esid) são agrupados nos estudos (studyid). Aqui está meu dataframe:
studyid <- c(1,1,1,1,3,3,4,5,5,5,5,6,6,7,7,7,7,7,7,7,7,8,8,9,10,10,10,10,11,11,11,11,12,12,13,13,14,14,
15,15,18,18,18,18,19,19,19,20,20,20,20,21,21,21,21,22,22,22,23,23,23,24,24,25,28,28,28,
29,29,30,30,30,31,32,32,34,34)
esid <- c(1:77)
yi <- c(4.20,2.90,2.70,3.90,1.40,0.80,11.40,5.00,21.50,20.84,28.73,7.40,4.00,1.38,0.47,1.44,0.46,1.63,
0.46,0.67,0.41,9.24,9.27,8.80,27.30,22.83,18.25,20.08,0.94,0.97,0.77,0.88,14.00,10.40,0.52,0.86,
29.39,33.82,15.30,15.92,45.60,63.10,46.40,44.60,0.10,0.11,0.12,0.17,0.26,0.26,0.31,8.20,1.80,
1.70,9.58,10.15,8.05,0.53,18.95,17.44,23.50,12.62,15.62,4.60,35.10,44.85,33.30,13.30,11.90,0.34,
0.35,0.26,0.69,0.50,0.62,23.80,20.40)
vi <- c(2.90,2.20,2.10,3.00,2.00,1.00,11.03,8.49,16.97,20.00,26.06,3.70,4.00,0.47,0.33,0.74,0.36,0.75,
0.33,0.44,0.37,7.60,5.63,8.80,12.01,13.15,14.41,11.57,0.57,0.76,0.43,0.62,3.50,3.00,0.59,0.65,
10.00,11.30,6.20,6.44,23.04,27.68,17.54,13.04,0.22,0.25,0.24,0.17,0.42,0.17,0.28,7.20,2.00,2.10,
10.08,5.30,3.75,0.68,6.70,6.53,5.74,13.91,31.65,4.10,7.54,12.81,5.28,8.20,7.70,0.25,0.28,0.19,
0.56,0.46,0.37,23.10,15.90)
df <- data.frame(authoryr,studyid,esid,yi,vi)
Aqui está meu meta para código e saída:
overall <- rma.mv(yi, vi,
data = df,
level = 95,
method = "REML",
slab = authoryr,
tdist = TRUE,
random = list(~ 1 | esid,
~ 1 | studyid))
summary(overall)
Multivariate Meta-Analysis Model (k = 77; method: REML)
logLik Deviance AIC BIC AICc
-229.2872 458.5745 464.5745 471.5667 464.9078
Variance Components:
estim sqrt nlvls fixed factor
sigma^2.1 0.0000 0.0000 77 no esid
sigma^2.2 147.3645 12.1394 28 no studyid
Test for Heterogeneity:
Q(df = 76) = 1930.1990, p-val < .0001
Model Results:
estimate se tval pval ci.lb ci.ub
10.7087 2.3165 4.6229 <.0001 6.0951 15.3224 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
A inspeção visual dos tamanhos de efeito brutos sugere que há variação dentro dos estudos, então não tenho certeza do que está errado com meus dados (ou código). Agradeço qualquer orientação sobre soluções da comunidade.
Respostas
Existem realmente grandes diferenças entre os estudos, mas as estimativas dentro dos estudos não variam mais do que seria de se esperar com base apenas na variabilidade da amostra. Vejo:
forest(overall, efac=c(0,0.5))
abline(h=nrow(df) - cumsum(rle(df$studyid)$length) + 0.5, lty="dotted")
Portanto, parece perfeitamente razoável para mim que a estimativa da variância entre os estudos seja muito grande, enquanto a estimativa da variância dentro do estudo é essencialmente 0.