The validity of the regression mode

The validity of the regression models was examined in several
ways (18). First, the influence of each separate observation (ie,
trial or trial arm) on the estimated regression coefficients was
assessed with the use of Cook’s distance to detect possible outliers.
Our initial analysis showed that there were 1 or 2 observations
with Cook’s distance > 0.3 that caused nonnormality of the
residuals. Excluding these observations did not change our conclusions
but resulted in normally distributed variables as indicated
by the Shapiro-Wilk test (18) and narrower confidence intervals,
a measure of the variability in dietary response between studies.
Therefore, we decided to exclude from the final analysis observations
with Cook’s distances > 0.3. Another source of errors in
regression statistics can be collinearity—ie, correlations between
supposedly independent variables (in this case, the various fatty
acids). Collinearity can be quantitated as tolerance. For all models
used, the tolerance for each fatty acid was ≥ 0.22, which indicated
that relation between the independent variables did not lead
to inappropriate estimates of the regression coefficients. Finally,
visual inspection of plots did not suggest a relation between residuals
and predicted values or between residuals and the independent
variables. This suggests that the differences between observed
and predicted values (ie, the residuals) did not depend on the
absolute serum lipid or lipoprotein of a trial or on the absolute
intake of a particular fatty acid or class of fatty acids. All statistical
analyses were carried out with PROC REG software, version 6
(19). Each study was represented by a dummy variable (the intrinsic
concentration). The use of a random-effects model, which is
frequently used in meta-analyses to correct for error within a
study, was not possible, because it requires standard errors of
treatment differences within studies, which generally were not
given. Therefore, we could not differentiate within-study and
between-study variability. However, the estimates of the regression
coefficients in the present analysis would have been comparable
with those of a random-effects analysis.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีการตรวจสอบถูกต้องของแบบจำลองถดถอยในหลาย ๆวิธี (18) แรก อิทธิพลของแต่ละแยกสังเกต (ieทดลองใช้ หรือทดลองใช้แขน) ในสัมประสิทธิ์ถดถอยที่ประมาณได้ประเมิน ด้วยการใช้ระยะทางของคุกการเป็น outliersเราวิเคราะห์เบื้องต้นพบว่า มีข้อสังเกตุ 1 หรือ 2มีของคุกห่างจาก > 0.3 ที่เกิด nonnormality ของการค่าคงเหลือ รวมเหล่านี้สังเกตได้ไม่เปลี่ยนแปลงบทสรุปของเราแต่ส่งผลให้ตัวแปรการกระจายปกติตามที่ระบุโดยทดสอบ Shapiro Wilk (18) และแคบลงช่วงความเชื่อมั่นการวัดความแปรผันในอาหารระหว่างการศึกษาดังนั้น เราตัดสินใจที่จะแยกออกจากสังเกตวิเคราะห์ขั้นสุดท้ายมีของอาหารความยาวมากกว่า > 0.3 ข้อผิดพลาดในแหล่งอื่นสถิติการถดถอยสามารถภาวะร่วมเส้นตรงเช่น ie ความสัมพันธ์ระหว่างคาดคะเนตัวแปรอิสระ (ในกรณีนี้ ไขมันต่าง ๆกรด) ภาวะร่วมเส้นตรงสามารถ quantitated ได้เป็นที่ยอมรับ สำหรับทุกรุ่นใช้ การยอมรับสำหรับแต่ละกรดไขมันถูก≥$ 0.22 ซึ่งระบุที่ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระไม่ได้นำการประเมินไม่เหมาะสมของค่าสัมประสิทธิ์ถดถอย สุดท้ายตรวจสอบภาพของที่ดินได้แนะนำความสัมพันธ์ระหว่างค่าคงเหลือและทำนายค่าหรือระหว่างค่าคงเหลืออิสระตัวแปร นี้ชี้ให้เห็นว่า ความแตกต่างระหว่างสังเกตและค่าคาดการณ์ (ie ค่าคงเหลือ) ไม่ได้ขึ้นอยู่กับการเซรั่มแน่นอนไขมันหรือไลโพโปรตีน ของการทดลอง หรือแบบสัมบูรณ์การบริโภคกรดไขมันเฉพาะหรือระดับของกรดไขมัน สถิติทั้งหมดวิเคราะห์ได้ดำเนินการ ด้วยกระบวนการ REG ซอฟต์แวร์ รุ่น 6(19) การศึกษาแต่ละถูกแทน ด้วยตัวแปรกันขโมย (intrinsicความเข้มข้น) การใช้รูปแบบสุ่มผลกระทบ ซึ่งเป็นมักใช้ในการวิเคราะห์เมตาเพื่อแก้ไขสำหรับข้อผิดพลาดภายในศึกษา ไม่ได้ เพราะมันต้องมีข้อผิดพลาดมาตรฐานของรักษาความแตกต่างภายในศึกษา ซึ่งโดยทั่วไปไม่ได้กำหนดให้ ดังนั้น เราอาจไม่แตกต่างภายในศึกษา และความแปรผันระหว่างเรียน อย่างไรก็ตาม การประเมินของการถดถอยจะได้รับค่าสัมประสิทธิ์ในการนำเสนอวิเคราะห์เปรียบเทียบได้มีผู้วิเคราะห์ผลแบบสุ่ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความถูกต้องของแบบจำลองถดถอยได้รับการตรวจสอบในหลายรูปแบบ (18)
ครั้งแรกอิทธิพลของการสังเกตแต่ละแยกต่างหาก
(เช่นการพิจารณาคดีหรือแขนทดลอง)
บนค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยประมาณได้รับการประเมินที่มีการใช้ระยะทางของคุกในการตรวจสอบค่าผิดปกติที่เป็นไปได้.
วิเคราะห์เริ่มต้นของเราแสดงให้เห็นว่ามี 1 หรือ 2
ข้อสังเกตกับระยะทางของคุก> 0.3 ที่ nonnormality
เกิดจากของเหลือ ไม่รวมการสังเกตเหล่านี้ไม่ได้เปลี่ยนแปลงข้อสรุปของเรา
แต่ผลในตัวแปรกระจายตามปกติตามที่ระบุโดยการทดสอบ Shapiro-Wilk (18) และช่วงความเชื่อมั่นแคบตัวชี้วัดของความแปรปรวนในการตอบสนองการบริโภคอาหารระหว่างการศึกษาที่. ดังนั้นเราจึงตัดสินใจที่จะแยกออกจากสุดท้าย การสังเกตการวิเคราะห์ที่มีระยะทางที่แม่ครัว> 0.3 แหล่งที่มาของข้อผิดพลาดในอีกสถิติการถดถอยสามารถcollinearity-คือความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระที่คาดคะเน(ในกรณีนี้ไขมันต่างๆกรด) collinearity สามารถวัดปริมาณความอดทน สำหรับทุกรูปแบบการใช้ความอดทนสำหรับกรดไขมันแต่ละเป็น≥ 0.22 ซึ่งชี้ให้เห็นว่าความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระไม่ได้นำไปสู่การประมาณการที่ไม่เหมาะสมของค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย สุดท้ายตรวจสอบภาพจากแปลงไม่ได้แสดงให้เห็นความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งตกค้างและคาดการณ์ค่าหรือระหว่างที่เหลือและอิสระตัวแปร นี้แสดงให้เห็นความแตกต่างระหว่างการสังเกตค่านิยมและคาดการณ์ไว้ (เช่นเหลือ) ไม่ได้ขึ้นอยู่กับไขมันในเลือดแน่นอนหรือไลโปโปรตีนของการพิจารณาคดีหรือบนแน่นอนปริมาณของกรดไขมันโดยเฉพาะอย่างยิ่งหรือระดับของกรดไขมัน ทุกสถิติการวิเคราะห์ได้ดำเนินการกับซอฟต์แวร์ PROC REG รุ่นที่ 6 (19) การศึกษาแต่ละคนเป็นตัวแทนจากตัวแปรดัมมี่ (เนื้อแท้ความเข้มข้น) การใช้แบบจำลองผลกระทบสุ่มซึ่งเป็นที่ใช้บ่อยในการวิเคราะห์อภิมาเพื่อแก้ไขข้อผิดพลาดภายในการศึกษาเป็นไปไม่ได้เพราะต้องใช้ข้อผิดพลาดมาตรฐานของความแตกต่างของการรักษาภายในการศึกษาซึ่งโดยทั่วไปจะไม่ได้รับ ดังนั้นเราจึงไม่สามารถแยกความแตกต่างภายในและการศึกษาระหว่างการศึกษาความแปรปรวน อย่างไรก็ตามประมาณการของการถดถอยที่ค่าสัมประสิทธิ์ในการวิเคราะห์ในปัจจุบันจะได้รับการเทียบเคียงกับบรรดาของการวิเคราะห์ผลการสุ่ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความถูกต้องของการตรวจสอบในรูปแบบหลายวิธี
( 18 ) ก่อนอิทธิพลของแต่ละแบบ ( เช่น การทดลองหรือทดลอง
แขน ) ต่อค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยคือ
ประเมินด้วยการใช้อาหาร ระยะทางในการตรวจสอบค่าผิดปกติเป็นไปได้ .
การวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นของเราพบว่ามี 1 หรือ 2 สังเกต
กับทำระยะทางได้ 0.3 ทำให้ nonnormality ของค่า
.ไม่รวมค่าเหล่านี้ไม่ได้เปลี่ยนข้อสรุป
ของเรา แต่ผลในแบบปกติ ตัวแปรตามที่ระบุ
โดย Shapiro ตัวแทนทดสอบ ( 18 ) และแคบช่วงความมั่นใจ
การวัดความแปรปรวนในการตอบสนองอาหารระหว่างการศึกษา .
ดังนั้นเราจึงตัดสินใจที่จะแยกจากสุดท้ายสังเกตวิเคราะห์
กับระยะทางของพ่อครัว > 0.3 แหล่งที่มาของข้อผิดพลาดใน
อื่นสถิติการถดถอยสามารถ collinearity เช่นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระที่คาดคะเน
( ในกรณีนี้ ต่าง ๆไขมัน
กรด ) collinearity สามารถผ่าน เช่น ความอดทน สำหรับทุกรุ่น
ใช้ความอดทนของแต่ละกรดไขมันเป็น≥ 0.22 ซึ่งพบ
ที่ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระไม่ได้นำ
จะไม่เหมาะสมการประเมินสัมประสิทธิ์ถดถอย .ในที่สุด
ตรวจสอบของแปลงไม่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างค่า
และคาดการณ์ค่าหรือระหว่างค่าและตัวแปรอิสระ

นี้แสดงให้เห็นว่าความแตกต่างระหว่างค่าสังเกต
และคาดการณ์ ( IE , ความคลาดเคลื่อน ) ไม่ได้ขึ้นอยู่กับ
แน่นอนไขมันในเลือดหรือเลือดของทดลองใช้หรือบริโภคแน่นอน
ของกรดไขมันโดยเฉพาะหรือประเภทของกรดไขมันสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์
ทั้งหมดออกมาด้วยความซอฟแวร์ reg proc , รุ่น 6
( 19 ) แต่ละการศึกษาถูกแทนด้วยตัวแปรหุ่น ( ความเข้มข้นภายใน
) การใช้แบบจำลองผลแบบสุ่มซึ่งมี
ใช้บ่อยในโดยวิธีการวิเคราะห์เมต้าเพื่อแก้ไขข้อผิดพลาดภายใน
ศึกษา เป็นไปไม่ได้ เพราะมันต้องมีความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของการรักษาความแตกต่างภายในการศึกษา

ซึ่งโดยทั่วไปไม่ได้ได้รับ ดังนั้นเราจึงไม่สามารถแยกความแตกต่างระหว่างความแปรปรวน
ภายในการศึกษาและการศึกษา อย่างไรก็ตาม การประเมินค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยในการวิเคราะห์ปัจจุบัน

จะได้เทียบเท่ากับของการวิเคราะห์ผลแบบสุ่ม