<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr">Hello,</div><div dir="ltr"><br></div><div>I have conducted a meta-analysis that I am currently analysing looking at the relationship between memory and language/literacy and multiple studies contributed more than one effect size. I have preregistered doing the analyses in robumeta. But I am interested in checking how the results converge across packages as I am tempted to use metafor for my next meta-analysis given how easy it is to plot, check for publication bias, etc with this package. When running both models, they produced different results and I am a bit unsure as to why they are different. I know if I look at the estimates it is not that different, but what surprises me is the fact that DD has a higher estimate in one model but in the other it is the DLD group. Maybe I have done something wrong. Does anyone have any thoughts? </div><div dir="ltr"><br><i># multilevel model looking at the relationship between memory and language/literacy;<br># multiple studies have contributed multiple effect sizes<br><br>head(Data)<br><br></i><img src="cid:ii_kp0ipi972" alt="image.png" style="margin-right: 25px;"><br><i><br></i></div><div dir="ltr"><i>rma.model <- <a href="http://rma.mv">rma.mv</a>(yi, vi,  mods =  ~ factor(Group)-1,  random= ~ 1 | Study/effectsizeID, data=Data)<br>res<br><br></i>Multivariate Meta-Analysis Model (k = 414; method: REML)<br><br>  logLik  Deviance       AIC       BIC      AICc <br>-13.0662   26.1323   36.1323   56.2253   36.2805   <br><br>Variance Components:<br><br>            estim    sqrt  nlvls  fixed              factor <br>sigma^2.1  0.0109  0.1044     37     no               Study <br>sigma^2.2  0.0082  0.0903    414     no  Study/effectsizeID <br><br>Test for Residual Heterogeneity:<br>QE(df = 411) = 588.9613, p-val < .0001<br><br>Test of Moderators (coefficients 1:3):<br>QM(df = 3) = 11.1370, p-val = 0.0110<br><br>Model Results:<div><br><img src="cid:ii_kp0imqv10" alt="Screenshot 2021-05-23 024135.png" style="margin-right: 0px;"><br><br><i>robu.model <- robu(formula = yi ~ factor(Group)-1, data = Data,</i><br><i>                       studynum = Study, var.eff.size = vi,</i><br><i>                       rho = .8, small = TRUE)</i><br><i>print(robu.model)</i><br><br>RVE: Correlated Effects Model with Small-Sample Corrections <br><br>Model: yi ~ factor(Group) - 1 <br><br>Number of studies = 37 <br>Number of outcomes = 414 (min = 1 , mean = 11.2 , median = 6 , max = 52 )<br>Rho = 0.8 <br>I.sq = 52.35398 <br>Tau.sq = 0.02918897</div><div><br></div><div><img src="cid:ii_kp0io8ef1" alt="image.png" style="margin-right: 0px;"><br><div><br></div><div>Thank you!</div><div><br></div>Best wishes,</div><div><br></div><div>Catia</div></div></div></div>