进行荟萃分析时，您很可能必须使用通用度量将效果大小计算或转换为效果大小。有多种工具可以执行此操作 。
计算效果大小
R语言涵盖了大多数效果尺寸计算和转换选项，可以让您更好地了解。例如，从t检验中获取效果大小：
esc_t(t, p, totaln, grp1n, grp2n, es.type = c("d", "g", "or", "logit", "r", "cox.or", "cox.log"), study = NULL, ...)
然后，您可以根据可用参数来计算效果大小，如下所示：
# 不相等的样本量
esc_t(t = 3.3, grp1n = 100, grp2n = 150)
# 样本大小相等
esc_t(t = 3.3, totaln = 200)
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R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据
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转换效果大小
软件提供了多种功能，可将一种效应量转换为另一种效应量大小：（ 标准差 平均对数比），（标准差平均对数比）， （标准差平均对数r）， （奇数比）到标准差的平均值）， （将相关系数r转换为Fisher的z）和 （将Fisher的z转换为相关系数的r）。
工作流程
效果大小计算函数的结果以列表形式返回 。
e1 <- esc(grp1yes = 30, grp1no = 50, grp2yes = 40, grp2no = 45, study = "Study 1") e4 <-mean_sd(grp1m = 7, grp1sd = 2, grp1n = 50, grp2m = 9, grp2sd = 3, grp2n = 60, es.type = "logit", study = "Study 4")
现在，_mydat_ 包含一个数据帧， _其中_包含几种效果大小计算的结果：
> mydat
然后按如下方式计算荟萃分析（请注意，不同的效应量度量仅用于演示目的–通常，您应该只有一个共同的效应量才能进入荟萃分析）：
rm(yi = es, sei = se, method = "REML", data = mydat)
