Meta-análisis de correlaciones y meta-regresión en R: Guía práctica [Guía en PDF]
El meta-análisis es un método ampliamente utilizado para sintetizar los datos de diferentes estudios. Sin embargo, a menudo estudiantes, profesionales e investigadores carecemos de conocimientos prácticos para hacer e interpretar un meta-análisis. Esta guía presenta una batería de herramientas para realizar meta-análisis de correlaciones en R, ilustradas a partir de un ejemplo real. Incluye desde análisis simples y su interpretación hasta análisis con moderadores (meta-regresión), usando los paquetes metafor (Viechtbauer, 2010) y metaviz (Kossmeier et al., 2020). También incluye explicaciones para la transformación de coeficientes r de Pearson a z de Fisher (y viceversa), creación de gráficos de bosque (forest plots) y gráficos de embudo (funnel plots), análisis de heterogeneidad y diagnósticos de influencia, así como estrategias para detectar posibles sesgos de publicación utilizando el paquete weightr (Coburn & Vevea, 2019), y para determinar el poder estadístico de un meta-análisis utilizando metameta (Quintana, 2022).
Cita:
Leongómez, J.D. (2023). Meta-análisis de correlaciones y meta-regresión en R: Guía práctica. MetaArXiv. https://doi.org/10.31222/osf.io/yaxd4
Fuentes citadas en el resumen:
Coburn, K. M., & Vevea, J. L. (2019). Weightr: Estimating weight-function models for publication bias. https://CRAN.R-project.org/package=weightr
Kossmeier, M., Tran, U. S., & Voracek, M. (2020). metaviz: Forest Plots, Funnel Plots, and Visual Funnel Plot Inference for Meta-Analysis. https://CRAN.R-project.org/package=metaviz
Quintana, D. S. (2022). Metameta: A suite of tools to re-evaluate published meta-analyses. https://github.com/dsquintana/metameta
Viechtbauer, W. (2010). Conducting Meta-Analyses in R with the metafor Package. Journal of Statistical Software, 36 (3). https://doi.org/10.18637/jss.v036.i03
