الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تفسير البيانات، إحصائي
-
فهم التباين في التحليلات الميتا للانتشار: من عدم التوافق الهيكلي إلى التباين الإحصائي
Understanding heterogeneity in prevalence meta-analyses: from structural incompatibility to statistical variation2026 | المؤلف: Jean Joël Bigna | المجلة: Systematic Reviews | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تناقش هذه الفقرة التباين الفطري في دراسات الانتشار ومراجعاتها المنهجية، مشددة على أن هذا التباين غالبًا ما يُساء تفسيره من خلال الأطر المصممة لأبحاث التدخل. على عكس تأثيرات العلاج، تتأثر تقديرات الانتشار بعوامل متنوعة مثل تعريفات الحالات، وخصائص السكان، واستراتيجيات القياس، مما يؤدي إلى عدم توافق هيكلي بين الدراسات بدلاً من مجرد تباين عشوائي. يجادل…
-
تصحيح التحيز في النشر في تحليل ميتا باستخدام طريقة p-uniform*
Correcting for publication bias in a meta-analysis with the p-uniform* method2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Psychonomic Bulletin & Review | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تناقش هذه الفقرة القضية الحرجة لتحيز النشر في التحليلات التلوية، والتي يمكن أن تؤدي إلى تقديرات مبالغ فيها لحجم التأثير. يقدم المؤلفون طريقة جديدة، p-uniform*، التي تعزز الطريقة الحالية p-uniform بطرق ثلاث هامة: توفر مقدرًا أكثر كفاءة، وتخفف من المبالغة في تقدير أحجام التأثير بسبب التباين بين الدراسات، وتسمح بتقدير واختبار هذا التباين. تكشف التحليلات…
-
ما بعد بونفيروني: اختبارات تباين متعددة جديدة لبيانات الوقت حتى الحدث تحت مخاطر غير متناسبة
Beyond Bonferroni: new multiple contrast tests for time-to-event data under non-proportional hazards2026 | المؤلف: Ina Dormuth وآخرون | المجلة: Lifetime Data Analysis | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)في التجارب السريرية التي تشمل مجموعات متعددة، من الضروري ليس فقط تحديد الفروقات بين المجموعات ولكن أيضًا تحديد المواقع المحددة لهذه الفروقات. يتطلب ذلك اختبار فرضيات فردية متعددة، مما يثير القلق بشأن التحكم في معدل الخطأ العائلي (FWER). غالبًا ما يتم استخدام الطرق التقليدية، مثل اختبار لوغاريتم الرتبة المصحح بونفيروني، ومع ذلك، فإن لها قيودًا…