为什么不对部分模拟的数据执行荟萃分析？

背景：

典型的心理学荟萃分析可能试图对两个变量X和Y之间的相关性进行建模。该分析通常涉及从文献中获得一组相关的相关性以及样本量。然后可以将公式应用于计算加权平均相关性。然后，可以进行分析以查看各个研究之间的相关性变化是否比随机抽样的单纯影响所暗示的变化大。

此外，可以使分析变得更加复杂。可以针对可靠性，范围限制等进行调整。相关性可以组合使用，以探索元结构方程建模或元回归等。

但是，所有这些分析都是使用摘要统计信息（例如，相关性，优势比，标准化的均值差）作为输入数据执行的。这需要使用接受汇总统计信息的特殊公式和过程。

荟萃分析的替代方法

因此，我正在考虑一种元分析的替代方法，其中将原始数据用作输入。即，对于相关性，输入数据将是用于形成相关性的原始数据。显然，在大多数荟萃分析中，即使不是大多数，实际的原始数据也无法获得。因此，基本过程可能如下所示：

1. 与寻求原始数据的所有已发布作者联系，如果提供的话，请使用实际原始数据。
2. 对于不提供原始数据的作者，请模拟原始数据，以使其具有与所报告的摘要统计相同的摘要统计。这样的模拟还可以合并从原始数据中获得的任何知识（例如，如果已知变量存在偏差等）。

在我看来，这种方法可能有几个好处：

• 使用原始数据作为输入的统计工具可用于分析
• 通过至少获取一些实际的原始数据，荟萃分析的作者将被迫考虑与实际数据相关的问题（例如，异常值，分布等）。

题

• 对真实的原始数据和模拟的数据进行荟萃分析研究是否存在任何问题，以使其具有与现有已发表研究相同的汇总统计数据？
• 这样的方法是否会优于对汇总统计数据执行荟萃分析的现有方法？
• 是否有现有文献讨论，主张或批评这种方法？

已经存在着旨在综合个人数据和个人数据的方法。萨顿等。（2008年）论文采用贝叶斯方法，该方法与您的想法有些相似。

• Riley，RD，Lambert，PC，Staessen，JA，Wang，J.，Gueyffier，F.，Thijs，L.，＆Boutitie，F.（2007年）。连续结果的荟萃分析结合了单个患者数据和汇总数据。医学统计学，27（11），1870–1893。doi：10.1002 / sim.3165 PDF

• Riley，RD和Steyerberg，EW（2010）。使用单个参与者数据和汇总数据对二元结果进行元分析。研究综合方法，1（1），2-19。doi：10.1002 / jrsm.4

• Sutton，AJ，Kendrick，D.和Coupland，CAC（2008）。对个人和总体数据进行荟萃分析。医学统计学，27（5），651–669。

我感谢@Bernd为我指明了正确的方向。这是他在回答中提到的参考文献的一些注释，以及这些文章中提到的一些参考文献。

萨顿（Sutton）等人（2008）

萨顿（Sutton）等人在健康状况下使用术语个人患者数据与汇总数据。

他们指出，对个别患者数据的分析通常被认为是荟萃分析的金标准，引用了Stewart和Clark（1995）的观点。对于评估数据质量并对现有报告中未报告的值进行分析（例如，特定的亚组分析）特别有用。他们自然会注意到一些问题，例如在某些情况下无法获得所有患者个人数据以及处理此类数据的额外费用。他们还观察到，对于具有汇总统计信息的简单模型，结果通常是相似或相同的。

他们还引用了Simmonds等人（2005）的评论，观察了个别患者荟萃分析的频率。他们还提到了荟萃分析的评论文章，该文章将Riley RD，Simmonds等人（2008年）的个人患者数据与汇总数据相结合

莱利·兰伯特·阿博·扎伊德（2010）

Riley等人在本文中描述了有关个体参与者数据的荟萃分析的更多信息。他们概述了对单个参与者数据进行元分析的优势（例如，一致的数据处理，丢失数据的建模，原始报告结果的验证，更多分析选项等）。

斯图尔特和蒂尔尼（​​2002）

Stewart和Tierney回顾了个别患者数据荟萃分析的优缺点，特别是针对实际问题。

Riley Lambert等（2007）

他们描述了通过一步和两步方法将单个患者数据与汇总数据相结合的方法。

库珀和帕塔尔（2009）

Cooper和Patall写了一篇文章，这是《心理学方法》中有关个人级别数据的荟萃分析的特刊的一部分（有关摘要，请参见Shrout，2009）。Cooper和Patall将研究综合描述为过渡的第二阶段：

第一个转变是从叙述性研究综述（其中不透明的认知代数规则用于合成研究结果）到荟萃分析[汇总数据]。第二阶段涉及从[汇总数据]的荟萃分析过渡到[个人参与者级数据]的累积。

未完待续...

参考文献

• Cooper，H.和Patall，EA（2009）。荟萃分析相对于汇总的参与者数据的相对优势。心理方法，14（2），165–176。doi：10.1037 / a0015565
• Riley，RD，Lambert，PC，Staessen，JA，Wang，J.，Gueyffier，F.，Thijs，L.，＆Boutitie，F.（2007年）。连续结果的荟萃分析结合了单个患者数据和汇总数据。医学统计学，27（11），1870–1893。doi：10.1002 / sim.3165 [PDF]（http://www.staessen.net/publications/2006-2010/08-21-P.pdf）
• Riley，RD，Lambert，PC和Abo-Zaid，G.（2010年）。个体参与者数据的荟萃分析：基本原理，行为和报告，BMJ，340，221。
• Riley RD，Simmonds MC，Look MP。（2007）结合个体患者数据和汇总数据的证据综合：系统评价确定了当前的实践和可能的方法。临床流行病学杂志，在新闻界和早期观点中。
• Riley，RD和Steyerberg，EW（2010）。使用单个参与者数据和汇总数据对二元结果进行元分析。研究综合方法，1（1），2-19。doi：10.1002 / jrsm.4
• Shrout，PE（2009）。综合数据分析的长短期观点：对特刊的贡献评论。《心理方法》，第14卷，第177页。
• Simmonds MC，Higgins JPT，Stewart LA，Tierney JF，Clarke MJ，Thompson SG。（2005）。对来自随机试验的单个患者数据进行荟萃分析：实践中使用的方法的综述。临床试验 ; 2：209–217。
• 斯图尔特（Stewart LA），克拉克（Mr. Clarke）使用更新的个人患者数据进行荟萃分析（概述）的实用方法。Cochrane工作组。医学统计学1995；14：2057-2079。
• Stewart LA，Tierney JF。到IPD还是不到IPD？使用个别患者数据进行系统检查的利弊。评估健康教授2002; 25：76-97。
• Sutton，AJ，Kendrick，D.和Coupland，CAC（2008）。对个人和总体数据进行荟萃分析。医学统计学，27（5），651–669。