元R -解释fsn输出

Question

我正在使用元for包在R中进行元分析，但是我在解释fsn函数输出时遇到问题。一般来说，"观察显著性水平"似乎与所提供模型的实际显著性水平不匹配。

#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)

为什么观察到的显著性水平(.04)与模型中的实际显著性水平(.3061)不匹配?当模型结果已经不显著时，为什么我得到一个故障安全的N>0(即使它只是1)?

谢谢你的帮助。我觉得我过去总是很"得体"。FSN(0)在这些情况下，但没有使用包一段时间。

Answer 1

fsn()(使用默认的type="Rosenthal"方法)使用' Stouffer's方法组合p值，Rosenthal (1979) ';(见help(fsn))。这不是rma()使用的。所以这两种方法的p值不同。由于Stouffer方法的p值是显著的(只是勉强)，N>

0。