Metaanálisis para médicos P3: Análisis estadístico, Revman y R Studio скачать в хорошем качестве

Metaanálisis para médicos P3: Análisis estadístico, Revman y R Studio

Un shot por cada vez que digo "bien" o "entonces" Links R Studio: https://posit.co/download/rstudio-des... Tutorial de Rstudio: https://cran.r-project.org/web/packag... Comandos básicos para metaanálisis de intervención A vs B 1. install.packages("meta") 2. library(meta) 3. nombre_que_le_quieras_dar_al_dataset (aqui va un corchete angular apuntando hacia la izquierda pegado al guion pero Yt no me deja typearlo)- data.frame( estudio = c("Estudio1", "E2", "E3", "E4", "E5"), event.e = c(5, 2, 1, 8, 3), # eventos intervención n.e = c(120, 80, 60, 150, 90), # total intervención event.c = c(10, 4, 2, 15, 5), # eventos control n.c = c(118, 82, 58, 148, 92) # total control ) nombre_que_le_quieras_dar_al_analisis (aqui va un corchete angular apuntando hacia la izquierda pegado al guion pero Yt no me deja typearlo)- metabin( event.e, n.e, event.c, n.c, data = datos, studlab = estudio, sm = "RR", # medida de efecto: Riesgo Relativo method = "MH", # Mantel-Haenszel random = TRUE, # modelo aleatorio method.tau = "REML", # estimador de heterogeneidad hakn = TRUE # Hartung-Knapp (IC más conservador) ) summary(nombre_que_le_quieras_dar_al_analisis) forest ( nombre_que_le_quieras_dar_al_analisis, prediction = TRUE, # añade intervalo de predicción print.tau2 = TRUE, print.I2 = TRUE, print.pval.Q = TRUE, lab.e = "Intervención", lab.c = "Control", smlab = "RR (MH, RE, HK-REML)" ) Capítulos: 00:00 - 00:39 Introducción 00:40 - 20:18 Conceptos fundamentales 20:19 - 26:42 Extracción de datos 26:43 - 33:05 Cómo usar Revman 33:06 - 45:56 Cómo usar R Studio