h5营销型网站,wordpress百科网vip教程,wordpress变量,网站开发员属于全文链接#xff1a;https://tecdat.cn/?p40797 本文旨在帮助0基础或只有简单编程基础的研究学者#xff0c;通过 AI 的提示词工程#xff0c;使用 R 语言完成元分析#xff0c;包括数据处理、模型构建、评估以及结果解读等步骤#xff08;点击文末“阅读原文”获取完整代… 全文链接https://tecdat.cn/?p40797 本文旨在帮助0基础或只有简单编程基础的研究学者通过 AI 的提示词工程使用 R 语言完成元分析包括数据处理、模型构建、评估以及结果解读等步骤点击文末“阅读原文”获取完整代码、数据、文档。 主要介绍了元分析的概念、工作原理、固定效应与随机效应元分析的区别以及模型的语法、输出结果解读、先验知识的应用等内容还探讨了如何控制测量误差和处理不同的方差结构。 一、引言 元分析是对多个相似主题的单个研究结果进行的统计分析它能提供比单个研究更可靠的估计还能揭示研究间的模式和趋势。在生物研究中我们常常寻找生物对不同处理或环境响应的预测因子元分析是实现这一目标的有效方法。在贝叶斯统计框架下使用马尔可夫链蒙特卡罗MCMC方法拟合广义线性混合效应模型GLMM。即使不完全理解贝叶斯统计和混合建模的复杂概念也可以使用该包进行分析。 二、元分析的概念 元分析是对众多关于相似主题的单个研究结果的统计分析。与单个研究相比它能提供更稳健的估计还能在控制单个研究中固有的非独立性和测量误差来源的同时揭示研究间的模式和趋势。例如当比较来自不同位置如纬度、海拔、半球、气候区、不同物种如具有不同行为或生活史特征或不同时间段如研究的时间和持续时间的研究时会引入非独立性来源在估计所有研究的平均效应时需要控制这些来源。然而这些非独立性来源也可能是我们感兴趣的。比如在控制纬度时可能会发现它能解释我们所关注的响应中研究间的很大一部分方差从而可以说纬度是该响应的一个良好预测因子。作为生物学家我们经常寻找生物对不同处理或环境等响应的预测因子如上述提到的位置差异、物种或时间段元分析是实现这一目标的好方法。 三、MCMCglmm介绍 MCMCglmm使用马尔可夫链蒙特卡罗MCMC方法在贝叶斯统计框架下拟合广义线性混合效应模型GLMM。贝叶斯统计听起来可能很复杂但实际上比频率统计更直观。以抛硬币为例频率统计认为抛硬币出现正面的概率是0.5这是在大量抛硬币实验中正面出现的频率即基于一组参数值观察数据的概率。而贝叶斯统计认为如果硬币已经抛出但未让你看到结果你说出现正面的概率是0.5是因为你不知道实际结果硬币要么是正面要么是反面概率为0或1贝叶斯统计的基础是存在一个真实的参数值但你不知道它是什么它考虑的是基于观察数据的一组参数值的概率表征了对真实值的主观不确定性。在贝叶斯统计中我们基于对先前情况的了解在模型中纳入先验概率。此时数据是固定的而参数根据我们的先验知识以及我们对某种结果发生可能性的判断而改变。模型的输出是一个后验分布它是数据、先验知识和似然函数的组合。 四、固定效应与随机效应元分析 在贝叶斯分析中固定效应和随机效应没有根本区别关键在于理解每种类型的分析如何处理方差。固定效应元分析假设任何观察间的方差仅由抽样误差引起即当精度趋于无穷大时漏斗图会收敛到一个点。在组合实验研究时特别有用例如在分析大量个体处理的元分析中如果我们想明确回答“雄性或雌性对某种处理的反应更有效吗”这样的问题可以将性别作为固定效应。当我们将一个效应视为固定效应时认为其他效应的知识不会提供关于我们关注效应的可能大小的信息。随机效应元分析则会利用这些信息认为抽样误差可能导致极端估计因此这些估计应被给予较少的统计权重。此外观察间的一些方差被认为是真实的并被估计。在处理来自野外系统的数据时特别有用因为我们假设存在自然变异并希望找到有助于解释它的模式。例如在研究候鸟到达繁殖地的时间是否与过去几十年大致相同或者由于气候变化现在是更早还是更晚到达的问题中我们收集了来自许多不同已发表研究的数据这些数据包含了不同物种、国家、纬度等信息。我们可以使用包含这些信息的数据集通过元分析计算所有种群的平均天数差异同时将物种作为随机效应以了解物种间的方差并估计每个物种的平均响应。 五、熟悉MCMCglmm的语法和模型输出 准备工作 安装软件确保你已经安装了 R 语言环境。你可以从 R 官方网站https://www.r-project.org/下载并安装适合你操作系统的版本。安装相关包打开 R 语言环境运行以下代码安装本教程所需的包数据准备准备好你的数据文件本教程中使用的示例数据文件名为“metadata.csv”请确保数据文件的格式正确且包含所需的变量如 Predictor、Slope、SE、Species、Location、Study 等并将其放置在你指定的工作目录中。 AI 工具选择 你可以选择使用各种支持自然语言生成代码的 AI 工具如 deepseek、ChatGPT等。在本教程中我们将以通用的方式介绍提示词工程你可以根据自己的喜好选择合适的 AI 工具。 提示词工程步骤 启动 AI 工具并输入基本提示打开你选择的 AI 工具输入以下提示词让 AI 了解我们的任务背景“我是一个研究学者想使用 R 语言进行元分析数据已经准备好存储在名为‘metadata.csv’的文件中数据包含 Predictor、Slope、SE、Species、Location、Study 等变量你能逐步指导我完成这个元分析过程吗” 数据导入与初步查看根据 AI 的回复你会得到类似以下的代码及解释按照提示在 R 语言中运行代码 在进行分析时首先需要下载数据并导入到R中加载所需的包。通过设置工作目录来指定数据所在的文件夹可以使用setwd(your-filepath)代码将your-filepath替换为实际文件路径或者通过点击Session/Set working directory/Choose directory来选择文件夹。 # 加载包
library(dplyr) # 用于数据操作
migrata - read.csv(metadata.csv, header T) # 导入数据集
View(migrata) # 查看数据集。检查Predictor变量。有两个时间和温度 查看数据集后为了专注于研究的第一部分我们可以筛选出Predictor为“year”的行即仅关注随时间测量的年度到达日期的数据。 此时AI 会解释说library()函数用于加载所需的包read.csv()函数用于读取 CSV 格式的数据文件View()函数可以让你在数据查看器中直观地查看数据内容。 数据筛选继续向 AI 提问例如“我只想分析 Predictor 为‘year’的数据该怎么做” AI 会给出以下代码 migrata%%filter(Predictor year) - migrationtime # 这将数据集简化为一个预测变量时间 在开始建模之前绘制数据是很有帮助的。漏斗图通常用于可视化元分析的数据通过将预测变量与每个数据点的1/标准误差绘制在一起根据精度对每个研究进行加权标准误差高的研究权重较低。 并解释dplyr包中的filter()函数用于根据条件筛选数据这里筛选出了 Predictor 变量值为“year”的行并将结果存储在migrationtime变量中。 数据可视化漏斗图绘制询问 AI 如何绘制漏斗图来可视化数据AI会回复 从漏斗图中可以看出数据似乎在零附近聚集并且正值和负值都有很好的表示说明该研究没有受到发表偏倚的影响。进一步放大查看可以更清楚地看到真实值似乎在零的左侧聚集并且周围有相当大的变化。 点击标题查阅往期内容 R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型GLMM和线性混合模型LMM 左右滑动查看更多 01 02 03 04 解释plot()函数用于绘制图形这里将Slope变量作为 x 轴1/SE精度作为 y 轴绘制了漏斗图以根据精度对每个研究进行加权。如果你想进一步调整图形的范围如 x 轴和 y 轴的范围可以继续向 AI 提问我希望你能扮演一名数据分析师。我有一个名为‘midata’的数据集包含‘Slope’和‘SE’列。请绘制一个散点图x 轴为‘Slope’y 轴为‘1/SE’并添加图表标题和轴标签AI 会给出 接下来我们运行一个随机效应模型仅将截距作为固定效应。截距将估计所有数据点的到达日期的平均变化随机效应将估计截距周围是否存在真实变化以及有多少变化可以由物种、位置或研究的效应来解释。 模型构建随机效应模型向 AI 询问如何构建一个仅包含截距作为固定效应的随机效应模型AI 会提供 运行模型后我们得到了一个估计参数的分布因为运行了13000次模型迭代并采样了1000次以提供后验分布。通过查看summary(randomtest)的摘要统计信息我们可以看到每个效应的后验均值、分布的95%可信区间不是置信区间、有效样本大小以及固定效应的pMCMC值。有效样本大小应该相当高通常目标是1000-2000更复杂的模型通常需要更多的迭代来达到可比的有效样本大小。 六、模型评估 一显著性评估 对于固定效应当可信区间不跨越零时我们可以认为该固定效应是显著的因为如果后验分布跨越零我们就不能确定它不是零。虽然会报告pMCMC值但更应关注可信区间。理想情况下后验分布应该很窄表明该参数值被精确估计。对于随机效应我们估计方差。由于方差不能为零或负数当方差的分布不接近零时我们认为随机效应是显著的。可以通过绘制每个后验分布的直方图来检查这一点。 解释函数用于构建模型Slope ~ 1表示只有截距作为固定效应random ~Species Location Study指定了随机效应为Species、Location和Studydata migrationtime指定了使用的数据集。summary()函数用于查看模型的摘要统计信息。 模型评估 - 显著性评估询问 AI 如何评估模型中固定效应和随机效应的显著性AI 会回复 从直方图中可以看出位置和物种的方差分布接近零对于随机效应要显著我们希望其尾部远离零。 二模型收敛评估 检查模型收敛需要分别对固定效应和随机效应进行。对于固定效应可以绘制randomtest$Sol来查看截距的轨迹和密度估计。轨迹类似于模型运行时的时间序列可用于评估混合或收敛情况而密度类似于模型每次迭代产生的后验分布估计的平滑直方图。 解释对于固定效应当可信区间不跨越零时认为该固定效应显著对于随机效应通过绘制方差的后验分布直方图来评估当方差的分布不接近零时认为随机效应显著。上述代码使用par()函数设置绘图布局hist()函数绘制直方图mcmc()函数用于处理模型的输出数据。 模型评估 - 收敛评估AI 会给出 为了确保模型已经收敛轨迹图应该看起来像一只模糊的毛毛虫从图中可以看出截距的混合情况良好。如果怀疑存在过多的自相关可以采取以下措施 增加迭代次数默认值为13000例如nitt 60000对于更复杂的模型可能需要使用几十万次迭代。增加燃烧期默认情况下MCMCglmm会忽略前3000次迭代因为此时模型尚未收敛可以增加这个值例如burnin 5000。增加抽样间隔默认值为10例如thin 30。考虑使用更强的先验。对于随机效应的方差同样绘制randomtest$VCV进行检查。根据电脑和屏幕的情况可能会收到绘图太大无法显示的错误消息可以通过向上和向左拖动绘图面板来扩大它以便绘图有足够的空间显示。 从图中可以看出一些随机效应的方差混合得不太好有效样本大小也很小。可能需要增加迭代次数但由于链似乎停留在零附近看起来需要使用比默认值更强的先验。 七、先验知识 贝叶斯分析中最困难的部分是如何拟合正确的先验。先验是对我们认为参数的均值和/或方差可能是什么的先验知识的数学量化。我们为每个固定效应、随机效应和残差分别拟合一个先验。先验可以用来告知模型我们认为后验分布将采取的形状。先验的信息性可以有所不同弱信息先验用于我们没有太多先验知识并且希望数据自己说话的情况它不会将后验分布从数据表明可能的参数值上拉开。信息性先验提供对模型估计至关重要的信息并会在很大程度上影响后验分布的形状。每个先验都遵循类似的公式其是强信息还是弱信息取决于所包含的值。需要注意的是没有完全无信息的先验。默认先验假设固定效应的后验分布为正态分布方差非常大而对于随机效应的方差实现了逆Wishart先验。逆Wishart先验包含方差矩阵V和置信度参数nu。随着模型变得更加复杂更有可能最终收到错误消息或者模型从一开始就无法混合。在这种情况下我们应该使用自己的参数扩展先验。参数扩展意味着先验不再是逆Wishart先验而是缩放F先验如果不理解也不用担心。这不一定是坏事因为参数扩展先验比逆Wishart先验更不容易指定错误。 八、参数扩展先验和测量误差 我们再次运行模型但这次为随机效应使用参数扩展先验通过包含prior prior1。每个随机效应由一个G表示残差由R表示。参数扩展是指我们包含了先验均值alpha.mu和协方差矩阵alpha.V以及V和nu。 先验知识与参数扩展先验向 AI 询问AI 会提供以下代码示例及解释 这里增加了迭代次数到60000以改善混合和有效样本大小。由于MCMC的随机性每次重新运行模型时输出都会略有不同因此即使在模型中使用相同的效应结果也会与这里打印的内容略有不同。检查有效样本大小发现现在有效样本大小大了很多这是一个好迹象。再次绘制随机效应的方差图发现模型的混合情况也更好了。在进行模型检查之前我们希望在模型中控制抽样误差这是使用MCMCglmm进行元分析而不是其他程序或包的关键原因之一。通过拟合idh(SE):units作为随机效应并将相关方差固定为1可以使用一个计算技巧来实现这一点。 控制测量误差AI 会给出 检查摘要统计信息可以看到包含测量误差后我们的估计更加保守标准误差较高的研究被赋予了较低的统计权重。为了进行模型检查我们根据相同的参数值方差/协方差结构先验模拟新数据然后将其与实际数据进行绘图以确保它们重叠。 模型检查AI 会回复 从图中可以看出模拟数据与实际数据的拟合情况还算合理尽管模拟数据可能稍微向左倾斜。这里的问题比较复杂但我们可以尝试分析一下。问题在于低精度估计的抽样方差实际上高于SE2SE2即元分析的假设不成立。这意味着a) 仍然对低精度研究给予了过多的权重b) 一些生物变异单位方差被高估了c) 如果发表偏倚在低精度研究中更有可能发生那么平均效应大小可能会有偏差。一个快速的解决方案是查看观察间方差是否随着报告的标准误差的增加而比预期更快地增加。为此我们可以估计方差而不是假设它为1并查看估计值是否大于1。让我们重新运行模型但这次更改测量误差的先验使其不再固定为1。 现在我们可以再次模拟新数据并将其与我们收集的数据进行绘图。 这些参数似乎更适合我们的数据。 九、其他内容 其他分析固定效应、计算后验均值、非高斯族、协方差结构等根据你的具体需求向 AI 提问关于其他分析的问题例如 “如何在模型中添加固定效应”“如何计算随机效应的后验均值”“如何处理非高斯族数据”“如何构建协方差结构”AI 会根据你的问题提供相应的代码和解释你只需按照提示在 R 语言中运行代码并理解其含义即可。 一固定效应 除了随机效应还可以拟合固定效应。MCMCglmm估计随机效应的方式与固定效应类似但在随机效应元分析中分析师通常关注的是方差。 需要注意的是对于固定效应可能需要根据具体项目研究是否需要更改先验。 二计算随机效应的后验均值 MCMCglmm估计随机效应的方差和每个类别内的真实效应大小但报告随机效应的方差比报告每个效应大小更有信息性。当使用summary()时R会报告随机效应的方差和可信区间但不会报告效应大小。然而可以保存这些效应大小的后验模式并在工作中报告但绝不能对其进行进一步的统计分析并始终确保让读者知道预测的来源。 三非高斯族 本教程基于使用高斯分布但MCMCglmm也可以处理非高斯族。通过指定family来选择正确的分布。 四计算95%可信区间 可以使用interval(mcmc())来绘制或报告模型的可信区间而无需直接从摘要中提取数字。 上述代码的结果应该与查看摘要时截距的后验分布的95%可信区间的数值相似。当想要组合效应时interval特别有用。例如若想知道来自欧洲的短距离迁徙者的后验分布的均值以及上下95%可信区间可以像下面这样操作 这些数值随后可用于绘图、报告等用途。 五协方差结构 到目前为止我们了解到对于模型中的每个随机效应和残差MCMCglmm会估计该效应内的方差即方差在一个1x1的矩阵 - [_V_]中。然而如果我们有需求可以重新构建随机效应和残差内的方差矩阵。举个例子在之前的模型中我们假设所有到达日期的测量方式都是相同的但实际上它有三种不同的测量方式首先是到达的平均日期和中位数日期峰值到达也作为一个类别包含在内不过没有包含该类别的行。 因此我们的残差方差是异质的需要在模型中考虑到这一点。我们可以通过在rcov中使用idh():units函数来实现。由于我们希望分别估计每个水平的方差所以必须更改残差先验的方差结构。在这种情况下我们使用一个3x3的方差矩阵因为有三种类型的响应。 如果只是在R控制台中运行prior4应该能够更轻松地可视化残差先验的矩阵。 现在当我们打印摘要时可以看到已经为所有三种到达测量方式估计了残差方差这是一个成功的结果。最后除了使用方差矩阵还可以使用协方差矩阵将idh()替换为us()。在这种情况下需要更新效应的先验。例如如果有三个水平则需要将矩阵的大小增加到3。 十、结论 本论文详细介绍了使用RAI提示词工程进行元分析的相关内容从元分析的基本概念、基于贝叶斯框架的工作原理到模型的构建、运行、评估以及各种高级应用如先验的选择、测量误差的控制和方差结构的处理等。 本文中分析的完整数据、代码、文档分享到会员群扫描下面二维码即可加群 资料获取 在公众号后台回复“领资料”可免费获取数据分析、机器学习、深度学习等学习资料。 点击文末“阅读原文” 获取完整代码、数据、文档。 本文选自《R语言AI提示词贝叶斯广义线性混合效应模型GLMM生物学Meta分析》。 点击标题查阅往期内容 R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码 R语言用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据 R语言贝叶斯广义线性混合多层次/水平/嵌套模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据 R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型lcmm分析心理测试的认知过程 R语言因子实验设计nlme拟合非线性混合模型分析有机农业施氮水平 R语言非线性混合效应 NLME模型(固定效应随机效应)对抗哮喘药物茶碱动力学研究 R语言用线性混合效应多水平/层次/嵌套模型分析声调高低与礼貌态度的关系 R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度 R语言nlme、nlmer、lme4用非线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例 R语言混合线性模型、多层次模型、回归模型分析学生平均成绩GPA和可视化 R语言线性混合效应模型固定效应随机效应和交互可视化3案例 R语言用lme4多层次混合效应广义线性模型GLM逻辑回归分析教育留级调查数据 R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言混合效应逻辑回归mixed effects logistic模型分析肺癌数据 R语言如何用潜类别混合效应模型LCMM分析抑郁症状 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度 R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型GLMM和线性混合模型LMM R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次分层贝叶斯模型 R语言分层线性模型案例 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验SAT建立分层模型 使用SASStataHLMRSPSS和Mplus的分层线性模型HLM R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次分层贝叶斯模型 SPSS中的多层等级线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据 用SPSS估计HLM多层层次线性模型模型
