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책 정보
· 분류 : 전자책 > 과학 > 수학 > 확률/통계학
· ISBN : 9791196593346
· 출판일 : 2019-05-05
목차
1. 네트워크 메타분석 실습을 위한 자료 준비 1
1.1. 예제자료 3
1.2. 효과크기 포멧으로 변환하기 5
1) 이분형 자료를 효과크기 포멧으로 변환하기 6
2) 이분형 자료를 효과크기 포멧으로 변환 후 data.re 형태로 재변환 8
3) 연속형 자료를 효과크기 포멧으로 변환하기 10
4) 연속형 자료를 효과크기 포멧으로 변환 후 data.re 형태로 재변환 12
2. R의 “netmeta” 패키지를 이용한 빈도주의 네트워크 메타분석 15
2.1. 이분형(binary data) 예제자료 16
1) 데이터 코딩 및 불러오기 16
2) 네트워크 모델 17
3) 일관성 검정(inconsistency test) 20
4) 숲그림(forest plot) 21
5) 치료간 비교우위 선정(treatment ranking) 22
2.2. 연속형(continuous data) 예제자료 23
1) 데이터 코딩 및 불러오기 23
2) 네트워크 모델 24
3) 일관성 검정(inconsistency test) 26
4) 숲그림(forest plot) 27
5) 치료간 비교우위 선정(treatment ranking) 28
3. R의 “gemtc” 패키지를 이용한 베이지안 네트워크 메타분석 30
3.1. 이분형(binary data) 예제자료 31
1) 데이터 코딩 및 불러오기 32
2) 네트워크 셋업 32
3) 네트워크 모델 34
4) MCMC 시뮬레이션과 수렴여부 진단 34
5) 일관성 검정(inconsistency test) 40
6) 숲그림(forest plot) 42
7) 치료간 비교우위 선정(treatment ranking) 43
3.2. 연속형(continuous data) 예제자료 45
1) 데이터 코딩 및 불러오기 46
2) 네트워크 셋업 46
3) 네트워크 모델 48
4) MCMC 시뮬레이션과 수렴여부 진단 48
5) 일관성 검정(inconsistency test) 54
6) 숲그림(forest plot) 56
7) 치료간 비교우위 선정(treatment ranking) 57
4. 맺음말 59
참고문헌 60
Appendix. R 네트워크 메타분석 코드 61
▶ 효과크기 포멧으로 변환하기 61
▶ 빈도주의 방법 “netmeta” 패키지_이분형자료 63
▶ 빈도주의 방법 “netmeta” 패키지_연속형자료 64
▶ 베이지안 방법 “gemtc” 패키지_이분형자료 65
▶ 베이지안 방법 “gemtc” 패키지_연속형자료 66
