Estoy utilizando el paquete "metafor" para hacer una metarregresión multivariante en "R".
Tengo 6 predictores y puedo ejecutar el modelo completo (todos los predictores simultáneamente en el modelo) sin problemas.
Sin embargo, me gustaría hacer una metarregresión de eliminación hacia atrás. No sé cómo hacerlo y me pregunto si es posible.
Gracias.
En las páginas de inicio del proyecto metafor se explica ampliamente cómo realizar la selección de modelos con los paquetes metafor y glmulti aquí . Obsérvese que no se utiliza la selección por pasos, que ha sido ampliamente criticada, sino que se ajustan todos los modelos posibles de un conjunto especificado (todos los efectos principales, todas las interacciones de dos vías y los efectos principales, etc.). El principal criterio utilizado en el ejemplo es el AICc, pero hay otros disponibles. Una de las ventajas de este enfoque sobre el paso a paso es que fomenta el examen de todos los modelos (o de un subconjunto de ellos) en lugar de centrarse sólo en el "mejor", lo que suele revelar que hay una serie de modelos prácticamente indistinguibles del "mejor".
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¿Por qué querrías hacer algo así? ¿Intentas demostrar por qué es una mala idea?
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La verdad es que no, pero me encantaría que me explicaras brevemente por qué es una mala idea. A mí y a otras personas con trabajos ya publicados que utilizan esta técnica.
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Si utiliza la regresión por pasos: 1) Sus estimaciones de parámetros estarán sesgadas lejos de 0 2) Sus errores estándar serán demasiado pequeños 3) Sus valores p serán demasiado pequeños. Véase, por ejemplo, (este hilo)[ stats.stackexchange.com/questions/69452/ para más.