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. collect: regress bpsystol weight Why stop with one regression? Let's add indicators for birth and for levels of age group to our regression. We collect those results too:

ziologit is the answer.

Frequentist hypothesis testing is based on a deterministic decision using a prespecified significance level of whether to accept or reject the null hypothesis based on the observed data, assuming that the null hypothesis is actually true. The decision is based on a p-value computed from the observed data. The interpretation of the p-value is that if we repeat the same experiment and use the same testing procedure many times, then given our null hypothesis is true, we will observe the result (test statistic) as extreme or more extreme than the one observed in the sample (100  p-value)% of the times. The p-value cannot be interpreted as a probability of the null hypothesis, which is a common misinterpretation. In fact, it answers the question of how likely are our data given that the null hypothesis is true, and not how likely is the null hypothesis given our data. The latter question can be answered by Bayesian hypothesis testing, where we can compute the probability of any hypothesis of interest.

The new meta suite is broad, but what sets it apart is its simplicity. You can type, for instance, . meta set effectsize stderr to declare precomputed effect sizes or use meta esize to compute effects from summary data. With this, you can perform random-effects, fixed-effects, or common-effect meta-analysis. To estimate an overall effect size and its confidence interval, obtain heterogeneity statistics, and more, you simply type . meta summarize And visualizing the results is as easy as typing . meta forestplot But the meta suite provides much more. Meta-regression and subgroup analysis allow you to evaluate the heterogeneity of studies. These are available via meta regress and meta forestplot, subgroup() or meta summarize, subgroup(). You can investigate potential publication bias. Check visually for funnel-plot asymmetry using meta funnelplot; formally test for funnel-plot asymmetry using meta bias; and assess publication bias using the trim-and-fill method with meta trimfill. You can even perform cumulative meta-analysis with meta summarize, cumulative(). All the meta-analysis features are documented in the new Meta-analysis Reference Manual.
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