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Meta-análisis de correlaciones y meta-regresión en R: Guía práctica

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  • Leongómez, Juan David

    (Universidad El Bosque)

Abstract

El meta-análisis es un método ampliamente utilizado para sintetizar los datos de diferentes estudios. Sin embargo, a menudo estudiantes, profesionales e investigadores carecemos de conocimientos prácticos para hacer e interpretar un meta-análisis. Esta guía presenta una variedad de herramientas para realizar meta-análisis de correlaciones en R, mediante el uso de ejemplos reales. Incluye desde análisis simples y su interpretación, hasta el análisis de moderadores (meta-regresión), usando los paquetes metafor (Viechtbauer, 2010) y metaviz (Kossmeier et al., 2020). También incluye explicaciones para la transformación de coeficientes r de Pearson a z de Fisher (y viceversa), creación de gráficos de bosque (forest plots) y gráficos de embudo (funnel plots), análisis de heterogeneidad y diagnósticos de influencia, así como estrategias para detectar posibles sesgos de publicación utilizando el paquete weightr (Coburn & Vevea, 2019), y para determinar el poder estadístico de un meta-análisis utilizando metameta (Quintana, 2022). Con esta guía, los lectores podrán adquirir las habilidades necesarias para realizar meta-análisis de correlaciones de manera efectiva en R y obtener resultados confiables.

Suggested Citation

  • Leongómez, Juan David, 2023. "Meta-análisis de correlaciones y meta-regresión en R: Guía práctica," MetaArXiv yaxd4, Center for Open Science.
    • Handle: RePEc:osf:metaar:yaxd4
    DOI: 10.31219/osf.io/yaxd4
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