El modelo de efectos mixtos para la detección de variables moderadoras en meta-análisis : una comparación de procedimientos a través del método Monte Carlo

López López, José Antonio

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El modelo de efectos mixtos para la detección de variables moderadoras en meta-análisis : una comparación de procedimientos a través del método Monte Carlo

dc.contributor.advisor	Sánchez-Meca, Julio
dc.contributor.advisor	Marín-Martínez, Fulgencio
dc.contributor.author	López López, José Antonio
dc.contributor.other	Facultad de Psicología	es
dc.date.accessioned	2013-01-15T12:23:36Z
dc.date.available	2013-01-15T12:23:36Z
dc.date.created	2012-12-14
dc.date.issued	2013-01-15
dc.description.abstract	Los modelos de meta-regresión de efectos mixtos constituyen la opción más empleada en la actualidad para el análisis de moderadores en meta-análisis. Debido a su creciente popularidad, en las últimas décadas se han propuesto diferentes métodos estadísticos para la estimación y el contraste de los parámetros en estos modelos. La presente Tesis Doctoral reúne un total de tres estudios empíricos de simulación en los que se compararon diferentes métodos para la estimación de la varianza inter-estudios total, varianza inter-estudios residual y potencia predictiva del modelo, así como para el contraste de la significación del moderador en modelos de meta-regresión con un predictor. Los resultados de cada estudio muestran que el método influye en la precisión de las estimaciones y pruebas inferenciales. A partir de estos resultados, esta Tesis Doctoral concluye con diversas recomendaciones sobre las condiciones y métodos más apropiados para maximizar la precisión de los resultados de un meta-análisis. Palabras clave: meta-análisis, análisis de moderadores, modelo de efectos mixtos, meta-regresión, varianza inter-estudios Mixed-effects meta-regression models constitute the most employed option nowadays for moderator analyses in meta-analysis. Due to their growing popularity, different statistical methods have been proposed for the estimation and testing of the parameters from these models along the last decades. The current Doctoral Thesis gathers a total of three empirical simulation studies in which different methods for the estimation of the total between-studies variance, residual between-studies variance, and model predictive power, as well as for the significance testing of the moderator in meta-regression models with one predictor, were compared. The results from each study show that the method influences the accuracy of the estimations and inferential tests. From these results, this Doctoral Thesis concludes with several recommendations about the most appropriate conditions and methods in order to maximize the accuracy of the results in a meta-analyasdfsis. Key-words: meta-analysis, moderator analyses, mixed-effects model, meta-regression, between-studies variance.	es
dc.format	application/pdf	es
dc.format.extent	202
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10201/29617
dc.language	spa	es
dc.relation.ispartof	Proyecto de investigación:	es
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	es
dc.subject	Monte Carlo, Método de	es
dc.subject	Meta-Análisis	es
dc.subject	Psicología experimental	es
dc.subject.other	159.9 - Psicología	es
dc.title	El modelo de efectos mixtos para la detección de variables moderadoras en meta-análisis : una comparación de procedimientos a través del método Monte Carlo	es
dc.title.alternative	The mixted-effects model for the detection of moderator variables in meta-analysis : a comparison of procedures through the Monte Carlo method	en_EN
dc.type	info:eu-repo/semantics/doctoralThesis	es
dspace.entity.type	Publication	es