Мета-анализ

Выявление асимметрии данных по пятичисловой сводке и применение метода в метаанализе

Detecting the skewness of data from the five-number summary and its application in meta-analysis

Statistical Methods in Medical Research
10.1177/09622802231172043
Полный текст Открыть в журнале PubMed
FWCI: 22.2FWCI — Field-Weighted Citation Impact (индекс цитируемости с поправкой на область науки). 1.0 = среднее, > 1 = выше среднего · Процитировано: 297 · Ссылки: 33 · Лицензия: Закрытая
Цитирование по годам: 2026: 88 · 2025: 122 · 2024: 87 · 2023: 20 · 2022: 15

Аннотация

В клинических исследованиях с непрерывными исходами при возможной асимметрии распределения данных исследователи могут приводить все показатели пятичисловой сводки или некоторые из них — выборочную медиану, первый и третий квартили, минимальное и максимальное значения, — вместо выборочного среднего и стандартного отклонения. В недавних публикациях часто предлагается преобразовывать показатели пятичисловой сводки в выборочные среднее и стандартное отклонение, которые затем можно использовать в метаанализе. Однако при асимметричном распределении данных такое преобразование, а значит, и выводы метаанализа ненадёжны. Мы предлагаем новый метод выявления асимметрии данных, использующий только пятичисловую сводку и размер выборки, а также новую блок-схему для иного подхода к исследованиям с асимметричными данными. Результаты моделирования показали, что предложенные тесты на асимметрию контролируют частоту ошибок первого рода и обладают хорошей статистической мощностью. Моделирование метаанализа и пример с реальными данными иллюстрируют пользу нового метода для метаанализа и доказательной медицины.

Переведем эту статью за 1 час

Загрузите PDF, а мы сделаем полный перевод, краткий конспект и красивую инфографику.

Попробовать бесплатно →

Также в Подтеме: еженедельные литобзоры, база международных клинреков и конспекты свежих мед. статей и подкастов каждый день.