연구별 효과크기와 정밀도 데이터를 붙여 넣으면 R 없이 출판용 퍼널 플롯을 만들 수 있습니다. 95% 또는 99% 유사 신뢰 한계와 선택형 유의성 등고선으로 소규모 연구 효과를 살펴보세요. 데이터는 브라우저 안에서 처리됩니다.
한 행에 한 연구를 입력합니다. 정밀도는 표준오차, 분산 또는 95% CI로 지정할 수 있습니다.
balanced-effects.tsv
표는 이 브라우저에서 로컬로 처리됩니다.
비대칭은 출판 편향의 증거가 아닙니다. 이질성, 연구 설계와 민감도 분석을 함께 고려하세요.
기초 개념
퍼널 플롯은 각 연구의 효과 추정치와 정밀도 지표(일반적으로 표준오차)를 비교하는 산점도입니다. 크고 정밀한 연구는 위쪽에, 작은 연구는 아래쪽에 더 넓게 분포합니다.
산포가 주로 표본 변동에서 비롯되면 연구 점은 통합 효과를 중심으로 대체로 대칭인 역깔때기 모양을 이룹니다. 비대칭은 소규모 연구 효과의 단서이지만 이질성, 결과 선택, 방법 차이 또는 우연으로도 생길 수 있습니다.
이 도구는 역분산 고정효과 또는 DerSimonian–Laird 무작위효과 요약치를 계산합니다. 표준오차, 분산, 95% 신뢰구간에서 정밀도를 구하며 OR·RR·HR은 로그 척도로 분석합니다.
연구별 MD, SMD, OR, RR, HR 또는 일반 효과값입니다.
표준오차, 분산 또는 95% 신뢰구간 하한과 상한입니다.
정밀한 연구가 퍼널 플롯 위쪽에 표시됩니다.
비대칭은 추가 검토가 필요하며 편향을 입증하지 않습니다.
예시를 생성기에 불러와 데이터, 모형, 한계와 등고선을 확인하세요.
근거 합성을 위한 도구
탐색적 점검, 팀 검토, 논문 준비에 같은 플롯을 사용할 수 있습니다.
R 스크립트나 스프레드시트 차트를 다시 만들지 않고 효과크기 표를 퍼널 플롯으로 바꿉니다.
고정효과와 무작위효과 중심을 비교하고 비대칭의 가능한 원인을 논의합니다.
신뢰 한계나 등고선을 추가하고 편집 가능한 벡터 그림을 내보냅니다.
분석 전용 설정
자주 쓰는 근거 표를 처리하고 투명한 해석에 필요한 설정을 보여 줍니다.
퍼널 플롯은 탐색적 진단입니다. 연구 설계, 이질성, 선택적 보고와 사전 지정 분석을 함께 고려해 해석하세요.
출판 편향은 가능한 원인 중 하나입니다. 실제 효과 차이, 작은 연구의 약한 방법, 결과 선택과 우연도 같은 패턴을 만들 수 있습니다.
약 10개 미만에서는 시각 패턴과 공식 비대칭 검정의 검정력이 낮아 오해를 낳을 수 있습니다.
효과 척도, 정밀도 축, 메타분석 모형, 등고선 종류와 변환을 명시하세요.
투명한 통계 방법
일반적인 메타분석 원칙을 따르고 변환을 명확히 하며 브라우저에서 로컬로 계산합니다.
표준오차를 직접 사용하거나 분산의 제곱근으로 계산하고, z = 1.95996으로 양측 95% 신뢰구간에서 구합니다.
MD와 SMD는 선형 척도, OR·RR·HR은 로그 척도로 계산하고 원래 비율 척도로 표시합니다.
역분산 고정효과 또는 DerSimonian–Laird 무작위효과를 중심으로 하고 중심 ± z × 표준오차로 한계를 계산합니다.
도구의 장점
추출 표에서 편집 가능한 그림으로 이동하면서 통계적 맥락을 유지합니다.
R, Python 또는 스프레드시트 수식 없이 통계적 그림을 만듭니다.
표준오차, 분산 또는 신뢰구간 표를 그대로 붙여 넣습니다.
역분산 고정효과와 DerSimonian–Laird 무작위효과를 비교합니다.
OR, RR, HR은 계산 시 로그 척도로 변환합니다.
편집용 SVG 또는 문서·발표용 PNG를 내보냅니다.
생성과 내보내기를 로컬에서 처리하며 붙여 넣은 데이터는 업로드하지 않습니다.
4단계 과정
정리된 연구별 표를 사용하고 분석 척도를 확인한 뒤 설정과 함께 내보냅니다.
Study, Effect와 SE, Variance 또는 Lower CI·Upper CI를 준비합니다. CSV, TSV, Excel 복사를 지원합니다.
MD, SMD, OR, RR, HR 또는 Generic과 고정효과·무작위효과 중심을 선택합니다.
해석에 필요하면 95%·99% 한계, 유의성 등고선과 연구 라벨을 표시합니다.
잘못된 행, 연구 수, I², τ²를 확인하고 SVG, PNG 또는 JSON을 저장한 뒤 방법에 설정을 기록합니다.
문헌고찰 작업 계속하기
효과를 요약하고 연구 선정 과정을 기록하며 출판 그림을 준비하세요.
자주 묻는 질문
Study, Effect와 하나의 정밀도 입력이 필요합니다. SE, Variance 또는 Lower CI와 Upper CI를 제공하고 OR, RR, HR은 알맞은 효과 척도를 선택하세요.
Excel 연구 표를 복사해 붙여 넣거나 CSV·TSV를 업로드하세요. 브라우저에서 즉시 갱신되며 R 설치 없이 SVG·PNG로 내보낼 수 있습니다.
효과가 연구 정밀도에 따라 달라질 수 있다는 단서이지 진단은 아닙니다. 이질성, 연구 방법, 결과 선택, 보고 관행과 우연을 함께 확인하세요.
아닙니다. 실제 효과 차이, 작은 연구의 약한 방법, 선택적 결과와 무작위 변동도 같은 패턴을 만듭니다. 등고선도 누락 연구를 입증하지 않습니다.
적은 수로도 그릴 수 있지만 성긴 패턴은 해석하기 어렵습니다. 약 10개 미만에서는 공식 검정의 검정력이 낮아 도구가 주의 문구를 표시합니다.
이 도구는 반전된 표준오차 축을 사용해 정밀한 연구를 위쪽에 둡니다. 다른 설계에서 표본크기를 쓸 수 있지만 표준오차와 서로 바꿀 수 없습니다.
무효값 주변의 양측 유의성 영역을 음영으로 표시합니다. 빈 구간이 비유의 영역에 모이는지 살펴볼 수 있지만 여전히 탐색적 결과입니다.
포리스트 플롯은 연구별 추정치, 신뢰구간과 통합 결과를 보여 줍니다. 퍼널 플롯은 추정치와 정밀도를 비교해 소규모 연구 패턴을 탐색합니다. 둘을 함께 사용하세요.
