使用R。M统计数据聚合了多个变异,识别系统异质性模式及其方向meta分析中的影响。它的主要用途是识别异常研究,要么显示“零”效应,要么持续显示更强或更弱遗传效应超过平均值,在GWAS荟萃分析。与传统的异质性度量相比测量随机异质性的(Q统计、I平方和τ平方)在单个变量上,M测量系统(非随机)多个独立相关变异体的异质性。系统由于研究中的差异,荟萃分析中可能出现异质性参与研究的特点。一些差异可能包括:血统、等位基因频率、表型定义、疾病年龄发病、家族史、性别、连锁不平衡与质量控制阈值。请参见<https://magosil86.github.io/getmstatistic网站/>用于统计统计理论、文献和例子。
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