논문제목: Stata 16에서 Meta 분석 (1)
Abstract: 유사한 연구주제에서 얻은 분석 결과를 데이터로 재구성하여 통계분석하는 메타분석은 Heatlhcare 분야에서 최근 다양하게 활용되고 있다. Stata 16버전에서는 메타분석을 위한 공식 명령어 체계를 포함하고 있다. 본 연구에서는 Stata 16버전의 메타분석 명령어를 소개하는 것을 주요한 내용으로 삼는다. Effects size 모델링 방법을 설명하고 메타 데이터를 정의하는 명령문을 소개한다. overall effect size를 추정결과를 보여주는 meta summarize와 meta forestplot 명령어의 구체적 활용 예시를 보여준다. 후속 연구에서는 출판편의(publication bias), funnel plot 그리고 meta regression을 자세히 설명하고자 한다.유사한 연구주제에서 얻은 분석 결과를 데이터로 재구성하여 통계분석하는 메타분석은 Heatlhcare 분야에서 최근 다양하게 활용되고 있다. Stata 16버전에서는 메타분석을 위한 공식 명령어 체계를 포함하고 있다. 본 연구에서는 Stata 16버전의 메타분석 명령어를 소개하는 것을 주요한 내용으로 삼는다. Effects size 모델링 방법을 설명하고 메타 데이터를 정의하는 명령문을 소개한다. overall effect size를 추정결과를 보여주는 meta summarize와 meta forestplot 명령어의 구체적 활용 예시를 보여준다. 후속 연구에서는 출판편의, funnel plot 그리고 meta regression을 자세히 설명하고자 한다.
유사한 연구주제에서 얻은 분석 결과를 데이터로 재구성하여 통계분석하는 메타분석은 Heatlhcare 분야에서 최근 다양하게 활용되고 있다. Stata 16버전에서는 메타분석을 위한 공식 명령어 체계를 포함하고 있다. 본 연구에서는 Stata 16버전의 메타분석 명령어를 소개하는 것을 주요한 내용으로 삼는다. Effects size 모델링 방법을 설명하고 메타 데이터를 정의하는 명령문을 소개한다. overall effect size를 추정결과를 보여주는 meta summarize와 meta forestplot 명령어의 구체적 활용 예시를 보여준다. 후속 연구에서는 출판편의, funnel plot 그리고 meta regression을 자세히 설명하고자 한다.
유사한 연구주제에서 얻은 분석 결과를 데이터로 재구성하여 통계분석하는 메타분석은 Heatlhcare 분야에서 최근 다양하게 활용되고 있다. Stata 16버전에서는 메타분석을 위한 공식 명령어 체계를 포함하고 있다. 본 연구에서는 Stata 16버전의 메타분석 명령어를 소개하는 것을 주요한 내용으로 삼는다. Effects size 모델링 방법을 설명하고 메타 데이터를 정의하는 명령문을 소개한다. overall effect size를 추정결과를 보여주는 meta summarize와 meta forestplot 명령어의 구체적 활용 예시를 보여준다. 후속 연구에서는 출판편의, funnel plot 그리고 meta regression을 자세히 설명하고자 한다.
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