[R-sig-ME] Cochran's Q and I-squared for random-effects meta-analysis of proportions with lmer

[Elias, S.G.]

Dear list,

I'm performing a binomial distribution random-effects meta-analysis of proportions using lmer(cbind(positives,negatives)~1|Study, data=d,family=binomial) [following Hamza TH et al J Clin Epidemiol 2008;61:41-51]. 

To go with the pooled estimate (after back transformation of the pooled logit(p)) and the 95% CIs I want to report measures of between-study heterogeneity. 

I know how to obtain the Tau^2 (variance of the random effects), but that is on the logit scale and thus not very well understandable for the average medical reader (the intended public of the paper). 

So I am struggling with obtaining Cochran's Q and following that the inconsistency index (I^2). 

Any thoughts or advice would be much appreciated.

Best,

Sjoerd Elias




------------------------------------------------------------------------------

De informatie opgenomen in dit bericht kan vertrouwelijk zijn en is
uitsluitend bestemd voor de geadresseerde. Indien u dit bericht onterecht
ontvangt, wordt u verzocht de inhoud niet te gebruiken en de afzender direct
te informeren door het bericht te retourneren. Het Universitair Medisch
Centrum Utrecht is een publiekrechtelijke rechtspersoon in de zin van de W.H.W.
(Wet Hoger Onderwijs en Wetenschappelijk Onderzoek) en staat geregistreerd bij
de Kamer van Koophandel voor Midden-Nederland onder nr. 30244197.

Denk s.v.p aan het milieu voor u deze e-mail afdrukt.

------------------------------------------------------------------------------

This message may contain confidential information and is...{{dropped:11}}