meta分析中的模型选择与模型平均

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6、。通过合并已有的研究结果，此方法使得研究人员可以在考虑不同研究结果的异质性的基础上，克服单个研究样本量不足的弱点，综合考察不同的研究成果，进而得出更为可靠的分析结论。当荟萃分析中可以建立多个模型时，怎样确定一个适合的模型进行分析是我们着重关注的问题，此时这个问题就属于模型选择的领域。一旦模型选定，所有的统计推断都是基于这个模型，把它当作真实的产生数据的模型，那么这个过程中的不确定性通常也就被忽略，进而导致误导性的结论。本论文将采用模型平均方法克服上述缺陷。本文依托频率模型平均（frequentistmodelave

7、raging，即FMA）估计理论，在极大似然估计的框架下构造Meta分析中的模型平均方法，并通过大量模拟研究考察上述方法的表现。模拟结果显示：损失函数最小意义下，模型平均估计的表现要好于模型选择。最后将Meta分析中的模型选择与模型平均应用于卡介苗疫苗数据的实例分析中，结果表明相对于模型选择而言，模型平均法的预测效果更好。由此可知，Meta分析中，模型平均法比模型选择具有更大的优势。关键词：Meta分析；模型选择；模型平均；极大似然估计IIAbstractAbstractMeta-analysisisaquanti

8、tativemethodwhichcancombineandevaluatedifferentstudiesonaspecificscientificresearchproblem.Bymergingtheexistingresearchresults,thismethodallowsresearcherstoovercomethedifficultiesc