Assessment of heterogeneityHeteroge

Assessment of heterogeneity
Heterogeneity will be explored by Q test (Chi2 and I2 tests). We
will interpret a Q test resulting in a P value less than 0.10 as indicating
significant statistical heterogeneity. In order to assess and
quantify the possible magnitude of inconsistency (i.e. heterogeneity)
across studies, we will also use the I2 statistic as a rough guide
for interpretation as follows (Higgins 2003): an I2 of 30% or under
will indicate a low level of heterogeneity and justify use of a
fixed-effectmodel for meta-analysis; values from31%to 59%will
be considered to indicate moderate heterogeneity and a randomeffects
model will be used; values of 60% or above will indicate
considerable heterogeneity and meta-analysis will not be undertaken.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประเมินของ heterogeneityHeterogeneity จะสำรวจ โดย Q ทดสอบ (ทดสอบ I2 และ Chi2) เราจะตีทดสอบ Q P ค่าน้อยกว่า 0.10 เป็นแสดงผลอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ heterogeneity การประเมิน และกำหนดปริมาณขนาดเป็นไปได้ของความไม่สอดคล้อง (เช่น heterogeneity)ในการศึกษา เราจะใช้สถิติ I2 คู่มือหยาบสำหรับความ เป็นไป (ฮิกกินส์ 2003): I2 เป็น 30% หรือต่ำกว่าจะกำหนดระดับต่ำสุดของ heterogeneity และจัดใช้เป็นคง effectmodel สำหรับ meta-analysis ค่า from31% 59% จะเป็นต้อง heterogeneity ปานกลางและ randomeffects การจะใช้รูปแบบ ค่า 60% หรือสูง กว่าจะแสดงheterogeneity จำนวนมากและ meta-analysis จะไม่สามารถดำเนินการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การประเมินผลของเซลล์สืบพันธุ์
เซลล์สืบพันธุ์จะได้รับการสำรวจโดยการทดสอบ Q (Chi2 และการทดสอบ I2) เรา
จะตีความการทดสอบ Q ส่งผลให้ค่า P น้อยกว่า 0.10 ในขณะที่แสดงให้เห็น
ความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ เพื่อที่จะประเมินและ
ปริมาณขนาดเป็นไปได้ของความไม่สอดคล้องกัน (เช่นเซลล์สืบพันธุ์)
ทั่วศึกษาเรายังจะใช้สถิติ I2 เป็นแนวทางคร่าวๆ
สำหรับการตีความดังต่อไปนี้ (ฮิกกินส์ 2003): I2 30% หรือต่ำกว่า
จะแสดงให้เห็นในระดับต่ำ ของเซลล์สืบพันธุ์และแสดงให้เห็นถึงการใช้งานของ
โทรศัพท์พื้นฐาน effectmodel สำหรับ meta-analysis; ค่า from31% ถึง 59% จะ
ได้รับการพิจารณาเพื่อแสดงให้เห็นความแตกต่างในระดับปานกลางและ randomeffects
รูปแบบจะถูกนำมาใช้; ค่านิยมของ 60% หรือสูงกว่าจะแสดงให้เห็น
ความแตกต่างมากและ meta-analysis จะไม่ถูกดำเนินการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การประเมินความหลากหลาย
สามารถจะสำรวจคำถามทดสอบ ( chi2 และการทดสอบ I2 ) เรา
จะตีความ Q ทดสอบผลในค่า P น้อยกว่า 0.10 เป็นลำดับ
ความหลากหลายทางสถิติ เพื่อประเมินปริมาณและขนาดของความเป็นไปได้

( เช่นสามารถ ) ข้ามศาสตร์ เราก็จะใช้เครื่องมือที่เป็นคู่มือหยาบ I2
สำหรับการตีความดังนี้ ( ฮิกกินส์ 2003 ) : I2 30% หรือภายใต้
จะระบุระดับต่ำ และสามารถปรับใช้เป็น
ซ่อม effectmodel สำหรับการวิเคราะห์อภิมาน ; ค่า from31 % 59% จะ
ถือว่าบ่งบอกถึงความหลากหลายปานกลาง และรูปแบบ randomeffects
จะใช้ ; ค่า 60 % ขึ้นไป จะบ่งชี้
สามารถมากและการวิเคราะห์อภิมานจะไม่ดำเนินการ