如何使用 R 中的 rma 函数对两个不同变量的影响大小进行加权？

如何解决如何使用 R 中的 rma 函数对两个不同变量的影响大小进行加权？

我目前正在使用 R 中的 Metafor 包进行元分析。 我的数据集看起来像这样：

df <- structure(list(Code = c("grace2014","grace2014","jonhson2017","van2016","wolf2020","jessen2020","jessen2020"),ES = c(0.45,0.8,0.62,NA,0.72,0.76,0.13,0.02,-0.05,0.12,0.19,0.02
),VAR = c(0.0415,0.0465,0.5058,0.0025,0.5705,1e-04,2e-04,0.001,2e-04),N = c(99,100,1050,31,247,293,31570,31571,31572,31577,31578,31581),QATSDD = c(58.33333333,58.33333333,59.52380952,76.19047619,38.0952381,83.33333333,83.33333333)),row.names = c(NA,-12L),class = c("tbl_df","tbl","data.frame"))

我试过这个代码：

ma_model <- rma(data = df,yi =  ES,vi = VAR,weights = c(N,QATSDD),weighted = TRUE,slab = Code)
forest(ma_model)

但是这个错误代码返回给我

Error in rma: 
  Length of 'yi' and 'weights' is not the same.

我还尝试使用 cbind() 创建一个包含 N 和 QATSDD 的矩阵，但仍然出现相同的错误。

...我在某处读到 weights 参数可能是一个矩阵，但现在我严重怀疑这一点。 有人可以帮我吗？

解决方法

在 rma() 中，weights 参数（如果指定）必须是长度与模型中包含的估计值数量相同的向量。

您可能会想到 W 函数中的 rma.mv() 参数，它可以是一个矩阵，但不是您想的那样（它必须是一个具有相同数字的矩阵）行和列数作为模型中包含的估计数）。

您显然试图指定权重，这些权重是样本大小和 QATSDD 比例值的某种组合。您必须自己指定如何将这两组值组合为每个研究的单个值（即，rma() 不能为您这样做）。