[R] 간단한 메타분석 예제 코드 - 두 집단 (사후검사)

두 집단 (사후검사) 비교의 경우

데이터 로드

# 메타분석

install.packages("meta")
install.packages("metafor")

library(meta)
library(metafor)

# 두 집단(사후검사) 

# 자아존중감에 대한 멘토링 데이터
mentoring <- read.csv("./mentoring.csv")
mentoring

예제로 사용한 멘토링 효과 분석 데이터

• m1 : 실험집단 평균
• s1 : 실험집단 표준편차
• n1 : 실험집단 표본크기
• m2 : 통제집단 평균 
• s2 : 통제집단 표준편차
• n2 : 통제집단 표본크기

효과크기분석 실행

meta1 <- metacont(n1,m1,s1,n2,m2,s2, sm="SMD",study,data=mentoring)
meta1

두 집단(사후검사) 데이터에 대한 효과크기분석결과

 

분석결과를 시각적으로 표현하기 위한 forest plot 출력

forest(meta1, digits.mean=0, digits.sd=0,comb.fixed = FALSE,col.diamond = "green",col.square = "pink",col.square.lines = "black")

랜덤효과모형으로 제시한 forest plot

분석 결과에 대한 간단한 해석

일반적으로 이질성에 대한 판단은 총 분산에 대한 실제분산의 비율($I^{2}$)이 50% 이상이고 동질성 검증 통계치 $Q$값의 유의확률($p-value$)이 0.10보다 작은 경우 효과크기의 이질성은 상당하다고(substantial) 판단한다(Higgins & Green, 2011).

 

참고

황성동 저, 『R을 이용한 메타분석, 2판』, 학지사(2020)