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R语言对苏格兰独立民意调查的Meta分析

拓端数据部落 2020-06-29

原文链接:http://tecdat.cn/?p=6335


2014年9月18日,苏格兰居民将投票进行公民投票决定是否独立于英国。虽然运动之前已经保持了相当健康的领先优势,但是根据投票意向的民意调查,竞选已经大大收紧。特别是,两个民意调查现在已经显示出更大的比例,表示他们将投票赞成投票比例。由于上周进行了一系列民意调查,结果略有不同,我决定对其进行简单的Meta分析。根据现有证据,调查结果,估计当前的状态。


数据


包括从9月14日进行的最后六个投票,网站给出的数据whatscotlandthinks.org。如下所示。


民意调查开始 民意调查结束 #选民 #yes
2014年9月9日 2014年11月9日 1205 571
2014年9月9日 2014年11月9日 820 400
2014年9月9日 2014年11月9日 992 475
2014年10月9日 2014年12月9日 844 389
2014年10月9日 2014年12月9日 642 345
2014年10月9日 14/09/2014 943 466

分析


用R进行分析。此函数结合了和被调查数字(不包括未定数)的数量,以给出对选民的平均比例的总体估计。进行两项分析,一项是所谓的固定效应分析,第二项是随机效应分析。


结果


下面所谓的森林图显示了分析的结果。投票的总体估计比例为(在随机效应模型下)为48.72%,95%置信区间为46.82%至50.62%。因此,仅基于这六个民意调查(并参见下面的警告),估计投票比例是低于50%,而置信区间显示数据与“真实”比例一致,高于50 %。

来自不同研究的95%置信区间与每个基本上重叠,说明了在每个研究中给出(相对)小数量的点,结果的微小差异可能纯粹是由于抽样误差。




这里提出的简单分析可能存在许多缺陷。

荟萃分析就好像随机抽样一样。事实上,民意调查样本是使用更复杂的调查设计技术构建的,并且可能不应该像我所做的那样进行分析(就像它们是简单的随机样本一样)。


R输出


对于那些感兴趣的人,如下所示是分析的R输出,给出每个民意调查的比例,每个民意调查的95%CI,分配给每个民意调查的权重(在固定和随机效应分析中),估计I ^ 2(可归因于真实异质性的变异比例)。

 
 proportion 95%-CI %W(fixed) %W(random)The Times and The Sun 0.4739 [0.4453; 0.5025] 22.12 19.16The Guardian 0.4878 [0.4531; 0.5226] 15.09 15.99The Observer 0.4788 [0.4473; 0.5104] 18.23 17.57Better Together 0.4609 [0.4269; 0.4952] 15.44 16.19The Sunday Telegraph 0.5374 [0.4979; 0.5765] 11.75 13.94The Sunday Times 0.4942 [0.4618; 0.5266] 17.36 17.16
Number of studies combined: k=6
proportion 95%-CI z p.valueFixed effect model 0.4859 [0.4726; 0.4991] NA --Random effects model 0.4872 [0.4682; 0.5062] NA --
Quantifying heterogeneity:tau^2 = 0.0045; H = 1.42 [1; 2.25]; I^2 = 50.3% [0%; 80.3%]
Test of heterogeneity: Q d.f. p.value 10.07 5 0.0734
Details on meta-analytical method:- Inverse variance method- DerSimonian-Laird estimator for tau^2- Logit transformation- Clopper-Pearson confidence interval for individual studies

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