Modelling approaches for meta‐analyses with dependent effect sizes in ecology and evolution: A simulation study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In ecology and evolution, meta‐analysis is an important tool to synthesise findings across separate studies and identify sources of heterogeneity. However, ecological and evolutionary data often exhibit complex dependence structures, such as shared sources of variation within studies, phylogenetic relationships and hierarchical sampling designs. Recent statistical advancements offer approaches for handling such complexities in dependence, yet these methods remain under‐utilised or unfamiliar to ecologists and evolutionary biologists. We conducted extensive simulations to evaluate modelling approaches for handling dependence in effect sizes and sampling errors in ecological and evolutionary meta‐analyses. We assessed the performance of multilevel models, incorporating an assumed sampling error variance–covariance (VCV) matrix (which account for within‐study correlation), cluster robust variance estimation (CRVE) methods and their combination across different true within‐study correlations. Finally, we showcased the applications of these models in two case studies of published meta‐analyses. Multilevel models produced unbiased regression coefficient estimates, and when a sampling VCV matrix was used, it provided accurate random effect variance components estimates within and among studies. However, the latter had no impact on regression coefficient estimates if the model was misspecified. In simulations involving phylogenetic multilevel meta‐analysis, models using CRVE methods generated narrower confidence intervals and lower coverage rates than the nominal expectations. The case study results showed the importance of considering a sampling error VCV matrix to improve the model fit. Our results provide clear modelling recommendations for ecologists and evolutionary biologists conducting meta‐analyses. To improve the precision of variance component estimates, we recommend constructing a VCV matrix that accounts for dependencies in sampling errors within studies. Although CRVE methods provide robust inference under certain conditions, we caution against their use with crossed random effects, such as phylogenetic multilevel meta‐analyses, as CRVE methods currently do not account for multi‐way clustering and may inflate Type I error rates. Finally, we recommend using multilevel meta‐analytic models to account for heterogeneity at all relevant hierarchical levels and to follow guidance on inference methods to ensure accurate coverage of the overall mean.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».