메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제11권 제1호
발행연도
2009.1
수록면
33 - 41 (9page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
Correlated or heterogeneous response data which are usually clustered by trials, hospitals, families or subjects can be analyzed using random-effect models including generalized linear mixed models(GLMMs). In this paper we propose how to model the clustered meta-binominal data using logistic-GLMMs and to fit the models via SAS PROC NLMIXED. Here, the correlated random effects are allowed to model the variations in both the odds ratio and the treatment effect across trials, which can be at least two possible sources of inter-trial heterogeneity in outcomes. The proposed method is illustrated with a meta-analysis data set on 22 trials for respiratory tract infections. We also demonstrate that an appropriate model can be confirmed via model-selection criteria. From the final model we find that there is little difference in the treatment effects across trials and the treatment is shown to be effective, while there appears to be substantial variation in the log-odds ratio for infections across trials.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (23)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0