r - 随机效应流行率的元分析 : is there any problem with my code?

Question

我正在对流行数据进行元分析。在每项研究中，参与者可以属于三个相互排斥的群体之一。我想计算出所有研究中每个组的流行率(即属于每个组的个人百分比)，并考虑样本大小。

我正在使用“元”包来执行此操作。如果有人可以看看我是否正确地做这件事，我会很高兴。我附上了一些示例数据和代码。

让我犹豫的是，具有随机效应的三个流行率估计加起来不等于 100。这正常吗？

require(data.table)
require(meta)

data <- data.table(Study = c("Smith", "Bond", "Francis", "Smith", "Bond", "Francis", "Smith", "Bond", "Francis"), Group = c("A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C", "C"), size = c(150, 40, 30, 150, 40, 30, 150, 40, 30), members = c(140, 30, 20, 5, 5, 5, 5, 5, 5))
data$Study <- as.factor(data$Study)
data$Group <- as.factor(data$Group)

analysis <- metaprop(data = data, event = members, n = size, studlab = Study, byvar = data$Group)

提供有关数据的一些信息。 Study 是三个研究中每一个的名称。组是每行所指的三个组中的哪一个。大小是给定研究中的样本大小。成员是样本中属于给定组的人数。

Answer 1

当我仅在你们组的子集上尝试相同的模型时，我得到了相同的结果，因此确实是为每个组单独计算效果。这意味着这些组的流行率加起来可能不会恰好为 100。

data <- data[ which(data$Group=='A'),]

我不确定如何组合这些组进行分析(我不知道这是否可取)。也许 tau.common 参数可以使用。无论如何祝你好运!