Handbook of Meta-analysis in Ecology and Evolution (eBook)
520 Seiten
Princeton University Press (Verlag)
978-1-4008-4618-4 (ISBN)
Julia Koricheva is Professor of Ecology at Royal Holloway, University of London. Jessica Gurevitch is Professor of Ecology and Evolution at Stony Brook University, State University of New York. Kerrie Mengersen is Research Professor of Statistics at Queensland University of Technology.
Meta-analysis is a powerful statistical methodology for synthesizing research evidence across independent studies. This is the first comprehensive handbook of meta-analysis written specifically for ecologists and evolutionary biologists, and it provides an invaluable introduction for beginners as well as an up-to-date guide for experienced meta-analysts. The chapters, written by renowned experts, walk readers through every step of meta-analysis, from problem formulation to the presentation of the results. The handbook identifies both the advantages of using meta-analysis for research synthesis and the potential pitfalls and limitations of meta-analysis (including when it should not be used). Different approaches to carrying out a meta-analysis are described, and include moment and least-square, maximum likelihood, and Bayesian approaches, all illustrated using worked examples based on real biological datasets. This one-of-a-kind resource is uniquely tailored to the biological sciences, and will provide an invaluable text for practitioners from graduate students and senior scientists to policymakers in conservation and environmental management. Walks you through every step of carrying out a meta-analysis in ecology and evolutionary biology, from problem formulation to result presentation Brings together experts from a broad range of fields Shows how to avoid, minimize, or resolve pitfalls such as missing data, publication bias, varying data quality, nonindependence of observations, and phylogenetic dependencies among species Helps you choose the right software Draws on numerous examples based on real biological datasets
Julia Koricheva is Professor of Ecology at Royal Holloway, University of London. Jessica Gurevitch is Professor of Ecology and Evolution at Stony Brook University, State University of New York. Kerrie Mengersen is Research Professor of Statistics at Queensland University of Technology.
Erscheint lt. Verlag | 21.4.2013 |
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Zusatzinfo | 51 line illus. 45 tables. |
Verlagsort | Princeton |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik |
Naturwissenschaften ► Biologie ► Evolution | |
Naturwissenschaften ► Biologie ► Ökologie / Naturschutz | |
Naturwissenschaften ► Biologie ► Zoologie | |
Technik | |
Schlagworte | Accession number (bioinformatics) • Allometric Scaling • Analysis of covariance • Applied Ecology • average trends • Bayesian analysis • Bayesian approach • Bayesian inference • Bayesian Statistics • Behavioral Ecology • biodiversity • Biodiversity Loss • Biological Abstracts • Biological constraints • Biological rules • biologist • Biomass (ecology) • BIOSIS Previews • Candidate Gene • central limit theorem • Collaborative research • comparative biology • computational complexity theory • computer software • conceptual tool • conservation • conservation biology • Consolidated Standards of Reporting Trials • conventional wisdom • Correlation and dependence • Covariate • Data Analysis • data appraisal • data collection • Data Extraction • data gathering • Data Quality • Design of Experiments • Diagram (category theory) • Ecological Analysis • ecological fallacy • Ecological Study • Ecological threshold • Ecology • ecosystem ecology • ecotype • effect size • effect sizes • Empirical Bayes method • Environmental impact statement • Environmental issue • Environmental Policy • Environmental Science • epidemiology • estimation • Estimation theory • Evolution • evolutionary biology • exemplar studies • expectation–maximization algorithm • Exploratory data analysis • Factor Analysis • Factorial experiment • Field Experiment • Fitness (biology) • Fixed Effects Model • Forest plot • Forest Plots • Funnel Plot • General Linear Model • genetic association • Genetic Engineering • Gibbs Sampling • Group Analysis • imputation methods • insufficient data • interaction effects • internal validity • Invasive plants • knowledge gaps • large-scale monitoring • Least-squares method • Lepidoptera mating • literature search • Management Intervention • Marine Ecology Progress Series • maximum likelihood estimation • Medicine • Meta-analysis • meta-analysis database • meta-analytic process • Metabolic theory of ecology • Meta-Regression • meta-regression plots • missing data • Model Checking • model organism • Model Selection • moment-based approach • mutation rate • National Center for Ecological Analysis and Synthesis • natural experiment • Natural selection • non-independence • observational study • Order (biology) • Parameter Estimation • partial information • pesticide application • phylogenetic comparative methods • phylogenetic nonindependence • phylogenetic relationships • Phylogenetics • phylogenetic tree • plant abundance • Polymorphism (biology) • Post hoc analysis • Predictive Modelling • primary data • Problem Formulation • Publication Bias • published studies • Quantification (science) • quantitative research synthesis • Randomized Controlled Trial • Randomized experiment • Ranking (information retrieval) • Regression Analysis • Resampling (statistics) • research evidence • research pooling • Research practice • research synthesis • result • sample error • Sample Size • Sampling • Sampling (Statistics) • scatter plots • Scientific Literature • Scientific Method • Scientific Publications • scoping search • Sensitivity Analysis • sex ratio theory • Sexual Selection • small-scale surveys • Social Science • Social Sciences • Source lines of code • Statistical Analysis • Statistical hypothesis testing • Statistical Inference • statistical methodology • Statistical Models • statistical power • statistical significance • statistical software • statistical tool • Stepwise regression • Study heterogeneity • study quality • study replication • study selection • Subjectivity • systematic research synthesis • Systematic Review • Systematic reviews • systematic search • Taxonomy (biology) • temporal change • temporal trends • test statistic • Test Theory • The Design of Experiments • Variance • Visualization |
ISBN-10 | 1-4008-4618-8 / 1400846188 |
ISBN-13 | 978-1-4008-4618-4 / 9781400846184 |
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Größe: 6,1 MB
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