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메타 회귀 모델은 효과 크기를 합성하고 비교하는 데 일반적으로 사용됩니다. 불행히도, 기존의 메타 회귀 방법은 비독립 효과 크기 간의 복잡하고 종종 알 수 없는 상관관계를 처리하는 데 적합하지 않습니다. 강건한 분산 추정(RVE)은 종속 효과 크기를 다루기 위해 최근에 제안된 메타 분석 방법입니다. robumeta 패키지는 다양한 가중치 체계 하에 대규모 및 소규모 샘플 RVE 추정기를 사용하여 강건한 분산 메타 회귀를 수행하는 기능을 제공합니다. 이러한 방법은 분포에 구애받지 않으며, 효과 크기 간의 의존성의 정도 및 구조가 알 수 없을 때도 유효한 점 추정치, 표준 오차 및 가설 검정을 제공합니다.
Fisher et al. (Sat,)은 이 질문을 연구했습니다.