R 메타분석 쉽게 배우기

1장 프로그램 효과의 유의성 검정을 위한 메타분석

01 메타분석의 정의 및 구성 요건 12
1.1 메타분석의 정의 12
1.2 메타분석의 정의를 위한 구성 요건 13
02 효과크기에 대한 통계적 추론 14
2.1 효과변수에 대한 가정 14
2.2 개별연구의 효과크기 15
2.3 효과크기에 대한 통계적 추론 18
1) 메타분석을 통한 효과크기의 추정 값 - 평균효과크기 18
2) 효과크기에 대한 신뢰구간 18
3) 프로그램 효과에 대한 유의성 검정 19
03 효과크기 모형: 고정효과모형과 확률효과모형 20
3.1 고정효과모형 20
3.2 확률효과모형 21
3.3 평균효과크기 22
1) 효과크기에 대한 신뢰구간 24
2) 프로그램 효과에 대한 유의성 검정 24
04 개별연구의 효과크기 이질성 검정 25
4.1 이질성의 원인과 이질성 검정 25
4.2 부분집단 분석 28
4.3 공변인을 이용한 메타회귀분석 29
05 메타분석 패키지를 이용한 예제 데이터 분석 30
5.1 예제 데이터: 비만관리 프로그램의 효과 비교 30
5.2 Excel에 데이터 입력하기 32
5.3 R-언어로 데이터 불러들이기 33
5.4 R-언어 메타분석 패키지로 메타분석하기 35
1) 프로그램 효과에 대한 유의성 검정 36
2) 부분집단 분석 38
3) 메타회귀 분석 43
06 출판편의

2장프로그램 효과 검증을 위한 연구 설계

01 프로그램 효과 검증을 위한 연구 설계 54
02 개별연구에서의 효과크기 추정 방법 55
03 국내 메타분석 연구에서의 효과크기 계산법 비교 58

3장 다양한 종류의 효과크기 관계

01 효과크기의 종류 62
1.1 상관계수 62
1.2 상대위험도와 오즈비 63
02 효과크기 간의 관계* 65
2.1 표준화 평균차이와 상관계수의 관계 66
1) 표준화 평균차이(?)를 상관계수(?)로 변환하기 66
2) 상관계수(?)를 표준화 평균차이(?)로 변환하기 67
2.2 표준화 평균차이와 오즈비의 관계 67
1) 표준화 평균차이(?)를 오즈비( )로 변환하기 67
2) 오즈비( )를 표준화 평균차이(?)로 변환하기 68

4장 변수 간의 구조적 관계 분석을 위한 메타분석

01 두 변수 간의 상관계수의 유의성 검정을 위한 메타분석 70
1.1 예제 데이터: 직장인의 업무성과 관련 변수 간의 상관관계 70
1.2 meta 패키지로 상관계수에 대한 메타분석하기 72
02 메타분석적 구조방정식모형: MASEM 74
2.1 경로모형의 기본 개념 74
2.2 중심화 변수에 대한 경로모형* 79
2.3 표준화 변수에 대한 경로모형* 81
2.4 구조방정식모형* 84
03 metaSEM 패키지로 메타분석적 경로분석하기 87
3.1 R-언어로 데이터 불러들이기 87
3.2 1단계: 상관행렬 추정 단계 88
1) 상관행렬에 대한 정보 설정하기 88
2) 메타분석을 위한 상관행렬 작성하기 89
3) 메타분석으로 상관행렬 추정하기 91
3.3 2단계: 경로분석 단계 94
1) 경로계수 행렬 A 설정하기 94
2) 상관행렬 S 설정하기 96
3) 경로모형 분석하기 97
4) 간접효과의 유의성 검정 104
5) 연습문제: 완전매개모형 106
3.4 부분집단 분석 117
1) 부분집단 분석을 위한 상관행렬 구하기 117
2) 부분집단 분석하기 119
3) 연습문제: 부분집단 분석 126
3.5 메타분석적 구조방정식모형 분석 135
1) 예제 데이터: 3-요인 구조방정식모형 135
2) 상관행렬 추정하기 137
3) 메타분석적 구조방정식모형 분석하기 142

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