metafor()非负采样方差

Question

我正在尝试使用metafor()包学习元回归。在运行其中一个混合回归模型时，我收到一个错误，指出

“存在非正抽样方差的结果。”

对于如何处理这个错误，我不知所措。我知道，由于存在非正抽样方差，某些模型统计数据(例如，I^2和QE)无法计算。然而，我不确定这些结果是否可以像我们在其他情况下那样被解释。我还尝试使用其他估计器和/或未加权选项；错误仍然存在。

任何建议都将不胜感激。

Answer 1

首先，要澄清的是:您得到的是警告，而不是错误。

除此之外，我想不出在许多情况下，在特定的研究中，假设采样方差真的等于0是合理的。我首先会质疑这是否真的有意义。这就是rma()函数生成此警告消息的原因--让用户意识到这种情况，并质疑这是否真的是有意的/合理的。

但是假设我们真的想完成这个任务，那么您必须使用一个tau^2的估计器来处理这个问题(例如，method="REML" --这实际上是默认的)。如果tau^2的估计值最终也等于0，那么该模型根本无法拟合(由于除以零--然后您就会得到一个错误)。如果您最终得到了tau^2的肯定估计，那么结果应该是可以的(但是像Q-test、I^2或H^2这样的东西是无法计算的)。