metafor in R-解释fsn输出

Question

我正在使用metafor包在R中进行元分析，但我在解释fsn函数输出时遇到了问题。一般来说，“观察到的显著性水平”似乎与所提供的模型中的实际显著性水平不匹配。下面给出了一个玩具示例。

#toy example originally from https://stats.stackexchange.com/questions/7766/meta-analysis-in- 
r-using-metafor-package
df <- structure(list(study = structure(c(1L, 5L, 3L, 4L, 2L), 
                                       .Label = c("Foo2000", "Pete2008",
                                                  "Pric2005", "Rota2008", 
                                                  "Sun2003"), 
                                       class = "factor"), 
                     mean1 = c(0.78, 0.74, 0.75, 0.62, 0.68), 
                     sd1 = c(0.05, 0.08, 0.12, 0.05, 0.03), 
                     n1 = c(20L, 30L, 20L, 24L, 10L), 
                     mean2 = c(0.82, 0.72, 0.74, 0.66, 0.68), 
                     sd2 = c(0.07, 0.05, 0.09, 0.03, 0.02), 
                     n2 = c(25L, 19L, 29L, 24L, 10L)), 
                .Names = c("study", "mean1", "sd1", "n1", "mean2", "sd2", "n2"),
                class = "data.frame", 
                row.names = c(NA, -5L)) 

library(metafor)
a <- rma(measure = "SMD", m1i = mean1, m2i = mean2, 
         sd1i = sd1, sd2i = sd2, n1i = n1, n2i = n2, 
         method = "REML", data = df)
a
fsn(a$yi, a$vi)

为什么观察到的显着性水平(.04)与模型的实际显着性水平(.3061)不匹配？当模型结果已经不重要时，为什么我得到了故障安全N >0 (即使它只有1)？

谢谢你的帮助。我觉得在这些情况下我会得到“合适的”fsn (0)，但我已经有一段时间没有使用过这个包了。

Answer 1

fsn() (使用默认的type="Rosenthal"方法)使用“Stouffer方法来组合p值，并在Rosenthal (1979)中进行了描述”(参见help(fsn))。这不是rma()使用的。因此，这两种方法的p值是不同的。由于Stouffer方法的p值是显着的(刚刚好)，N> 0。