Hướng dẫn thực hành phân tích Meta trên Stata 16

Bộ câu lệnh meta: meta set, meta esize, meta forestplot, meta regress...

Tổng quan lý thuyết để xây dựng khung phân tích hoặc mô hình thực nghiệm là bước quan trọng mà chắc hẳn ai thực hiện nghiên cứu không từng thực hiện. Tuy nhiên, một công cụ phân tích rất hữu ích từ việc review này mà ít ai trong chúng ta đã từng sử dụng, đó là, phân tích meta. Phân tích meta nói đơn giản là cách kết hợp thống kê của các kết quả từ những nghiên cứu mà chúng ta đã review. Phân tích meta đưa ra một câu trả lời thống nhất cho câu hỏi nghiên cứu cho chủ đề chúng ta quan tâm. Phân tích meta còn xét đến các vấn đề tính không đồng nhất trong kết quả giữa các nghiên cứu, sự ảnh hưởng của nghiên cứu thiểu số đến kết quả chung giúp chúng ta có một cách nhìn toàn diện hơn về chủ đề nghiên cứu. Làm được việc này (phân tích meta) thì các kết quả review của chúng ta càng có giá trị, nâng cao tính chặt chẽ, nhất quán cho các nghiên cứu nhất là các nghiên cứu ở bậc nghiên cứu sinh.

Vậy cách thực hiện một phân tích meta là như thế nào? May mắn là Stata 16 có bộ công cụ meta giúp chúng ta dễ dàng áp dụng một phân tích meta cho nghiên cứu của mình. Bài viết sau sẽ giới thiệu bộ công cụ lệnh meta này từ việc ước lượng, đánh giá mức không đồng nhất, kiểm tra sự sai lệch báo cáo hay ảnh hưởng thiểu số của các kết quả nghiên cứu. Nội dung bài viết sẽ lần lượt trình bày các vấn đề:

  • Giới thiệu bộ công cụ lệnh meta trên Stata 16
  • Minh họa thực hiện các bước phân tích qua ví dụ
  • Tóm tắt các kết quả chính

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn.

Xin mời bạn đăng nhập để tiếp tục nội dung...

* Nếu chưa có tài khoản Premium, mời bạn đăng ký tại đây.

Chân thành cảm ơn sự quan tâm của bạn!

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13Next page
Thẻ

Bài liên quan

Back to top button
Close
Close