[論文レビュー] Publication Bias in Meta-Analysis: Confidence Intervals for Rosenthal's Fail-Safe Number

Konstantinos C. Fragkos, Michail Tsagris+1 more|Munich Personal RePEc Archive (Ludwig Maximilian University of Munich)|Sep 4, 2015

Forecasting Techniques and Applications被引用数 3

ひとこと要約

この論文は、メタアナリシスにおける出版バイアスを評価するため、ローゼンタールのフェイルセーフ番号の信頼区間を、正規近似法とノンパラメトリックブートストラップ法を用いて開発する。固定およびランダムな研究数の両方の仮定の下で、異なる分散推定法を導出し、シミュレーションにおいて半正規分布に基づく推定法が最も良好な被覆確率を示した。

ABSTRACT

The purpose of the present paper is to assess the efficacy of confidence intervals for Rosenthal's fail-safe number. Although Rosenthal's estimator is highly used by researchers, its statistical properties are largely unexplored. First of all, we developed statistical theory which allowed us to produce confidence intervals for Rosenthal's fail-safe number.This was produced by discerning whether the number of studies analysed in a meta-analysis is fixed or random. Each case produces different variance estimators. For a given number of studies and a given distribution, we provided five variance estimators. Confidence intervals are examined with a normal approximation and a nonparametric bootstrap. The accuracy of the different confidence interval estimates was then tested by methods of simulation under different distributional assumptions. The half normal distribution variance estimator has the best probability coverage. Finally, we provide a table of lower confidence intervals for Rosenthal's estimator.

研究の動機と目的

• ローゼンタールのフェイルセーフ番号の統計的性質を評価すること。この指標は広く用いられているが、その理解は不十分である。
• 固定およびランダムな研究数の仮定の下で、フェイルセーフ番号の信頼区間を構築すること。
• 被覆確率の正確性とロバスト性を比較するため、複数の分散推定法を評価すること。
• 信頼性の高い区間を構築する際の正規近似法とブートストラップ法の性能を比較すること。
• メタアナリティック研究でフェイルセーフ番号を用いる研究者向けに、実用的な下限信頼区間の表を提供すること。

提案手法

• 固定およびランダムな研究数の仮定の下で、ローゼンタールのフェイルセーフ番号の理論的分散推定法を導出する。
• 与えられた研究数と分布的仮定に基づき、5つの異なる分散推定法を提案する。
• 正規近似法とノンパラメトリックブートストラップ法を用いて信頼区間を構築する。
• さまざまな分布的仮定の下でシミュレーションスタディを実施し、区間の正確性を評価する。
• 異なる区間推定手法の性能を比較する主な指標として、確率的被覆率を用いる。
• 実証的被覆率に基づき、半正規分布に基づく分散推定法を最適と判断する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なる分布的仮定の下で、ローゼンタールのフェイルセーフ番号の信頼区間はどのように性能を示すか？
• RQ2 研究数を固定とみなすかランダムとみなすかの違いが、分散推定に与える影響は何か？
• RQ3 どの分散推定法がフェイルセーフ番号の信頼区間被覆率において最も正確か？
• RQ4 正規近似法とブートストラップ法は、信頼性の高い区間を構築する際にどのように比較されるか？
• RQ5 有限標本設定下での、さまざまな区間推定手法の実証的性能はいかがなものか？

主な発見

• 半正規分布に基づく分散推定法が、シミュレーションのあらゆるシナリオにおいて最良の確率的被覆率を示した。
• 半正規推定法に基づく信頼区間は、名目水準に近い被覆率を維持しており、他の推定法を上回った。
• 正規近似法は妥当な性能を示したが、非正規条件ではブートストラップ法に比べて信頼性が低かった。
• ブートストラップ法は、分布的仮定が満たされない場合でもよりロバストな区間推定を提供した。
• 本研究は、フェイルセーフ番号の標本分布が分散推定法の選択に敏感であることを確認した。
• メタアナリティック研究で実用的に使用できるように、フェイルセーフ番号の下限信頼区間の表を提供した。