Para construir parcelas forestales, abra el software Stata. Para la entrada continua de datos, haga clic en Usuario y seleccione Metaanálisis de binario y continuo. A continuación, seleccione Principal y haga clic en Continuo.
Establezca el tamaño de la muestra, la media y la desviación estándar del grupo de tratamiento como media1, sd1 y n1. Para el grupo de control, establezca el tamaño de la muestra, la media y la desviación estándar como mean2, sd2 y n2. Para seleccionar un modelo aleatorio para alta heterogeneidad, haga clic en Usuario y metanálisis de binario y continuo.
A continuación, seleccione Heterogeneidad I-V continua y aleatoria. Elija el modelo de efecto adecuado en función de las estadísticas de I-cuadrado. Para calcular la diferencia de medias ponderada, en Estadísticas, elija noStandard.
A continuación, para calcular la diferencia de medias estandarizada, en Estadísticas, elija Cohen. Para la entrada de datos dicotómicos, haga clic en Usuario y seleccione Meta-Análisis de Binario y Continuo. A continuación, haga clic en Principal y seleccione Recuento.
Establezca el número efectivo y el número no efectivo del grupo de tratamiento como E1 y NE1, y para el grupo de control como E2 y NE2. Si el estadístico de I-cuadrado es inferior al 50%, seleccione el modelo fijo. Para ello, haga clic en Usuario y, a continuación, en Metaanálisis de binario y continuo, seguido de Varianza inversa binaria y fija.
Para realizar un análisis de sensibilidad en la prueba de heterogeneidad, haga clic en Usuario y luego en Meta-Análisis, Análisis de Influencia basado en metan, metaninf y continuo. Para datos continuos, utilice el comando db metabias. A continuación, haga clic en Principal, elija _es y _sees y seleccione Egger para la prueba de regresión lineal de Egger.
Para datos binarios, utilice el comando metabias E1 NE1 E2 NE2 o harbord para realizar la prueba de regresión lineal ponderada de Harbord. Introduzca el comando db metatrim y, a continuación, haga clic en Principal y elija _es y _sees. A continuación, haga clic en Lineal, Fijo y Embudo para adoptar el procedimiento de recorte y relleno para probar la solidez de la estimación del tamaño del efecto.
Para crear un nuevo metanálisis, seleccione Nuevo metanálisis en el archivo. A continuación, seleccione Tipo de datos, nombre de importación, grupo 1 y grupo 2, y elija el tipo de resultado. Establecer el efecto, medir y modelar.
Utilice el método de corrección continua constante y establezca el valor en 0,5. En Ensayo, complete el estudio, el año, el efecto y el número total de grupos de intervención y control. A continuación, haga clic en Agregar prueba.
Vaya a TSA y límite de gasto alfa, ingrese el nombre, luego establezca el tipo de límite como de dos lados, la tasa de error de tipo 1 alfa a 0.05 y la potencia a 0.8. Para el metanálisis del resultado dicotómico, calcule los incidentes en el grupo de control. A continuación, calcule la reducción del riesgo relativo de acuerdo con la parcela de bosque precioso de la tasa efectiva total.
Para datos continuos, elija Diferencia de medias y Efecto aleatorio BT de acuerdo con los resultados anteriores de la gráfica forestal. Después de hacer clic en Ensayo, rellene el estudio, el año, la respuesta media, la desviación estándar y el tamaño del grupo de los grupos de intervención y de control y, a continuación, haga clic en Agregar ensayo. Haga clic en TSA y seleccione Límite de gasto alfa.
Establezca el tipo de límite como de dos lados, el tipo uno tasa de error alfa a 0,05 y potencia a 0,8. Elija empírico en diferencia de medias y varianza. Por último, haga clic en Realizar cálculo y seleccione Gráfico para visualizar los resultados.
