Per costruire appezzamenti forestali, apri il software Stata. Per l'immissione continua dei dati, fare clic su Utente e selezionare Meta-analisi di binario e continuo. Quindi seleziona Principale e fai clic su Continuo.
Impostare la dimensione del campione, la media e la deviazione standard del gruppo di trattamento come media1, sd1 e n1. Per il gruppo di controllo, impostare la dimensione del campione, la media e la deviazione standard come media2, sd2 e n2. Per selezionare un modello casuale per un'elevata eterogeneità, fare clic su Utente e meta-analisi di binario e continuo.
Quindi selezionare Eterogeneità I-V continua e casuale. Scegliere il modello di effetto appropriato in base alle statistiche del quadrato I. Per calcolare la differenza media ponderata, in Statistiche selezionare noStandard.
Quindi, per calcolare la differenza media standardizzata, in Statistiche selezionare Cohen. Per l'inserimento dei dati dicotomici, fare clic su Utente e selezionare Meta-Analisi di binario e continuo. Quindi fare clic su Principale e selezionare Conteggio.
Impostare il numero efficace e il numero non efficace del gruppo di trattamento come E1 e NE1 e per il gruppo di controllo come E2 e NE2. Se le statistiche del quadrato I sono inferiori al 50%, selezionare il modello fisso. A tale scopo, fare clic su Utente, quindi su Meta-analisi di binario e continuo, quindi su Varianza inversa binaria e fissa.
Per eseguire l'analisi di sensibilità nel test di eterogeneità, fare clic su Utente quindi su Meta-Analisi, Analisi dell'influenza basata su metan, metaninf e continua. Per i dati continui, utilizzare il comando db metabias. Quindi fai clic su Principale, scegli _es e _sees e seleziona Egger per il test di regressione lineare di Egger.
Per i dati binari, utilizzare il comando metabias, E1, NE1, E2, NE2 o harbord per eseguire il test di regressione lineare ponderata di Harbord. Immettere il comando db metatrim, quindi fare clic su Main e scegliere _es e _sees. Fare quindi clic su Lineare, Fisso e Imbuto per adottare la procedura di ritaglio e riempimento per verificare l'affidabilità della stima delle dimensioni dell'effetto.
Per creare una nuova meta-analisi, dal file selezionare Nuova meta-analisi. Quindi seleziona Tipo di dati, nome di importazione, gruppo 1 e gruppo 2 e scegli il tipo di risultato. Imposta l'effetto, la misura e il modello.
Utilizzare il metodo di correzione continua costante e impostare il valore su 0,5. In Prova, inserisci lo studio, l'anno, l'effetto e il numero totale di gruppi di intervento e di controllo. Quindi fare clic su Aggiungi versione di prova.
Vai al limite di spesa TSA e alfa, inserisci il nome, quindi imposta il tipo di confine su due lati, il tasso di errore di tipo 1 alfa a 0,05 e la potenza a 0,8. Per la meta-analisi dell'esito dicotomico, calcolare gli incidenti nel braccio di controllo. Quindi calcolare la riduzione del rischio relativo in base al prezioso appezzamento forestale del tasso effettivo totale.
Per i dati continui, scegliere Differenza media e Effetto casuale BT in base ai risultati precedenti del grafico forestale. Dopo aver fatto clic su Prova, inserisci lo studio, l'anno, la risposta media, la deviazione standard e la dimensione del gruppo di intervento e dei gruppi di controllo, quindi fai clic su Aggiungi prova. Fai clic su TSA e seleziona Limite di spesa per alfa.
Impostate il tipo di limite su due lati, il tipo uno con un tasso di errore alfa a 0,05 e potenza su 0,8. Scegli l'empirico in media, differenza e varianza. Infine, fai clic su Esegui calcolo e seleziona Grafico per visualizzare i risultati.
