系统评价中的常用统计分析方法(2013.1.15)
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29
RRR
RRR，相对危险减少率（relative risk reduction），反 应实验组与对照组某病发生率的相对变化量。
RRR
P 1P 2 P2
1 RR
如上例，治疗组的发病率为0.43，对照组的发
病率为0.57，则RRR=1-0.76=0.24，表示治 疗可减少24%的发病率，或由于治疗，使得 24%的免于发病。
权重的均数差(WMD)=0，表明治疗组与对照组无差异！
34
标准化的均数差 standard Mean difference（SMD）
什么情况下使用：每一试验中以不同的测量单位对同 一结局指标进行测量时使用
������
如头痛的严重程度，采用不同量表
������ 抑郁程度的测量：0-20，0-100
可见，NNT越小，其防治效果越好，临床意义
越大。
31
NNH 四、Meta 分析中的统计相关内容
№. NNH临床含义：对患者采用某种防治措施处理，得到一
例副作用需要处理的病例数（the nubmer of needed to harm one more patients form the therapy, NNH）
281
562
危险比率=121/281=0.43=0.76 160/281 0.57
RR=1，表明干预组与对照组无差异
25
比值比（odds ratio,OR）
干预组的比值比为 =121/160=0.76 对照组的比值比为 =160/121=1.32
group 治疗组
Common cold 合计 Yes 121 No 160 281
6
Meta分析的用途
3、改善对效应量的估计 多个同类研究的结果可能在程度和方向上存在 差异，有时甚至得到相互矛盾的研究结果。用meta 分析的综合研究结果可以估计各个研究效应量的平均 水平，从而可得到一个供选择的明确结论。
7
Meta分析的用途
4、解决既往单个研究未明确的新问题 meta分析可以探索单个研究未阐明的某些问题， 发现既往研究存在的缺陷，继而提出新的研究问题的 思路。
24
危险比率（risk ratio,RR）=相对危险度（relative risk,RR）
干预组的危险度为 =121/281=0.43 对照组的危险度为 =160/281=0.57
group 治疗组
Common cold 合计 Yes 121 No 160 281
对照组
合计
160
281
121
281
32
Meat分析中常用的效应指标
计量资料，常用的效应测量指标为：
权重的均数差(weighted mean difference, WMD)当 采用同样测量方法测量同一个指标时；
标准化的均数差(standardisedmean difference, SMD): 对同一治疗效应采用不同的测量方法或单位，如测 定疼痛采用不同的量表测量。
RR 关联的强度
0.9-1.0 0.7-0.8 0.4-0.6 0.1-0.3 <0.1
1.0-1.1 1.2-1.4 1.5-2.9 3.0-9.9 10
无 弱 中 强 很强
27
OR
OR即比值比，也叫优势比。常用在病例-对照研究中。
ad OR bc
OR 值的意义与相对危险度相似， 即暴露组的危险性为非暴露组的多少倍！ 在慢性病中，或疾率小于5%时，OR≈RR
36
可信区间CI
一项研究提供效应大小的估计值 可信区间是指真实值的测量值所分布的范围 95%CI的含义 对测量值的分布范围，人们有95%的信心认为样本 （人群）测量真值是在此范围。 如果可信区间较窄，说明估计的效应值更精确；如果 可信区间较宽，说明效应的估计值的精确度较差。
4
Meta分析的用途
通过meta分析可以达到以下目的： 1、提高统计学检验效能 在进行假设检验时，能否得到“有统计学意义”的 结果与样本含量存在一定的关系，meta分析综合多个同 类研究结果，总样本量增大，因而可提高统计检验的效 能。
5
Meta分析的用途
2、解决单个研究间的矛盾，评价结果的一致性 由于各种研究在设计、对象的选择、样本含量、 试验条件等方面不同，其研究结果的质量存在很大差 异，一般综述方法很难对研究结果进行取舍，而 meta分析可以估计各个研究可能存在的偏倚以及异 质性的来源，采用统计方法对各个研究结果进行定量 综合评价。
30
NNT
1 1 NNT P ARR 1P 2
NNT，需处理病人数（number needed to treat）,意义 为：在一定的时间内，对患者采用某种防治措施后，得 到一例有利结果需要防治的病例数。 如上例，治疗组的发病率为0.43，对照组的发病
率为0.57，则ARR=0.14，NNT=1/0.14=7.14, 含义为:只需治疗7人，即可治愈好一人。
对照组
合计
160
281
121
281
281
562
比值比=121/160=0.76=0.58 160/121 1.32
OR=1，表明干预组与对照组无差异
26
效应指标的含义
率，即危险度，用来说明某事发生可能性大小的指标； RR: 相对危险度，队列研究中常用指标。说明暴露组的发生率是非 暴露组的多少倍。RR越大，表明暴露与结局关联的强度越大。 相对危险度与关联的强度见下表
28
RD
RD，即（rate difference）,又称特异危险度、归因危险 度或超额危险度，或绝对危险度减少率（ARR）。
RD P 1P 2
意义：对照组发病率与暴露组发病率相差的绝对值！
如上例，治疗组的发病率为0.43，对照组的发病率为0.57， 则RD=0.14，表示治疗组的发病率比对照组低14%。
8
Meta分析的临床应用
干预措施的评价 —估计预防、治疗、康复的效果和风险
诊断性试验 —提供更为可靠的诊断性试验精确性计算
流行病学
—提供更为可靠的病因/危险因素估计
9
10
Meta分析的基本步骤
1、提出问题，制定研究计划 问题的提出需要系统复习大量文献，meta分析所 研究的问题一般可来自生物医学研究领域中不确定或 有争议的问题。与其他研究一样，meta分析课题的 研究计划包括研究目的、现状、意义、方法、数据收 集与分析、结果解释、报告撰写等。
计量（定量）数据，如身高，体重，肺活量等
二分类，如生存/死亡、有效/无效等
分类数据
有序，如-,+,++,+++等
多分类
无序，如血型，职业等
19
Meat分析中常用的效应指标
计数资料，常用的效应测量指标为： —危险度（risk），又称率。 —危险比率（risk ratio,RR），又称为相对危险度（relative risk， RR）
不可能进行直接比较 以均值和标准差表示(mean value)±(standard deviation, SD) 汇总的结果不标注单位
35
Meat分析中常用的效应指标
可信区间，CI，confidence inteval 使用效应量来估计两组间效应值的差异，如 OR=0.736；从统计学看，这种效应差异可能产生于 机遇的作用，如何保证这种差异是由于治疗效应的作 用而不是随机作用？衡量的指标为可信区间。
11
Meta分析的基本步骤
2、检索相关文献 一般从欲研究的问题出手，确定相应的检索词及其 之间的搭配关系，制定检索策略和检索范围。对检索 结果要进行查全、查准与否的评价，这是至关重要的， 否则会影响meta分析结论的可靠性和真实性。
12
Meta分析的基本步骤
3、筛选纳入文献 以明确的纳入和排除标准从检索出的文献中筛选合 乎要求的文献。在制定文献纳入和排除标准时，要考 虑研究对象、设计类型、处理因素、结局效应、样本 大小、观察年限、文献发表时间和语种等方面的问题。
13
Meta分析的基本步骤
4、提取纳入文献的数据信息 被meta分析采用的数据信息一般包括基本信息、 研究特征、结果测量等内容、确定和选择需要分析和 评价的效应变量。
14
Meta分析的基本步骤
5、纳入文献的质量评价 主要考察各个研究的质量间是否存在差异。质量高 低可用权重来表示，也可用量表或评分系统来评价。
20
危险度（risk）
危险度 24人沿一斜坡滑雪，6人滑到，则滑倒的危险度为： 6人滑到/24人=0.25；
Risk=发生某一事件的人数/观察的总人数
21
比值(odds)
24人沿一斜坡滑雪，6人滑到，则滑倒的比值为：6 人滑到/18人未滑倒=0.33 Odds=发生某一事件的人数/未发生某事件的人数
22
组间比较
Common cold
group Yes
治疗组 对照组 合计 121（a） 160(c) 281
合计 No
160(b) 121(d) 281 281 281 562
23
Kerugol 2006:incident of common cold
group
Common cold
Yes
121 160 281
均数差的计算
Mean difference 干预组均数-对照组均数
33
权重的均数差
（weighted Mean difference，WMD）
什么情况下使用：每一试验中以标准方式对连续变量 进行测量时使用 Hb[mg/dl];BP[mmHg]
以均数和标准差表示
汇总的结果以自然单位表示，如mmHg 临床医生容易理解
Meta分析（meta analysis）由beecher在1955 年最先提出，并由Glass在1977年首次命名。目前， meta分析已经在教育学、心理学、社会科学等领域 得到越来越多广泛的应用，在循证医学和循证卫生管 理中也发挥越来越重要的作用。
3
Meta分析的用途
在世界范围内，对同一研究目的的研究可能有 几个，几十个，甚至上百个学者在不同地区、不同年 代进行研究并报告结果，但各学者在研究设计、对象 选择、样本含量、指标选择、统计方法等方面不完全 相同，导致研究结果并不完全一致，对这些结果进行 综合评价和取舍是十分困难的，而meta分析正是对 这些结果进行定量综合的适宜统计方法。
15
Meta分析的基本步骤
6、数据的统计学处理 主要包括：明确资料类型、选择恰当的效应指标； 进行同质性检验、选择适合的统计分析模型；效应合 并的参数估计与假设检验；效应合并值参数估计的图 示。
16
Meta分析的基本步骤
7、敏感性分析 目的是了解分析结论的稳健性。主要通过以下方式 来考察meta分析的结论是否因为采取不同的分析措 施而发生根本性的变化。 （1）选择不同统计模型时，效应合并值点估计与区间 估计的差异；
No
160 121 281
合计 281 281 562
危险度与比值的比较
治疗组 对照组 合计
危险度与比值的差异
-
Kerugol试验的对照组中，281名人中有160人发病，则发病的概率为：
Risk=160/281=0.57 odds=160/121=1.32
-
Kerugol试验的干预组中，281名人中有121人发病，则发病的概率为： Risk=121/281=0.43 odds=121/160=0.76
№.计算公式： NNH=1/ |P1g －P2g| =1/ARI
№.由公式可见：NNH值越小，该防治措施引起的副作用 越大，其值越大越好。 №.例如：某治疗措施引起的副反应发生率64%，而在对 照组中出现类似的副反应发生率为37%，计算其ARI= |37%－64%|=27% ， NNH=1/27%=4。即该治疗措施每处理 4个病例，就会出现1例副反应。
—比值比（odds ratio,OR）
—危险差（risk difference，RD） 前两个为相对效应指标，即试验治疗与对照治疗何者为优；后一指 标为绝对效应。 —相对危险减少率（relative risk reduction，RRR）
—需处理病人数（number needed to treat，NNT）
系统评价中的常用统计分析方法及stata软件
பைடு நூலகம்
1
内容
1、meta分析的用途 2、meta分析的基本步骤 3、meta分析中常用的统计指标 4、meta分析中常用统计方法 5、meta分析举例及结果解释
6、meta分析结果的稳定性和可靠性分析
7、与stata有关的meta分析文献及书籍介绍
2
Meta分析简介
（2）排除质量较差的文献前后，结论的差异；
（3）对文献进行分层前后，结论的差异；
（4）改变纳入和排除标准，结论的差异。
17
Meta分析的基本步骤
8、结果的分析与讨论 包括异质性及其对效应合并值的影响；几种设计类 型的亚组分析；各种差异的识别与控制；meta分析 结果的实际意义。
18
常用数据类型
RRR
RRR，相对危险减少率（relative risk reduction），反 应实验组与对照组某病发生率的相对变化量。
RRR
P 1P 2 P2
1 RR
如上例，治疗组的发病率为0.43，对照组的发
病率为0.57，则RRR=1-0.76=0.24，表示治 疗可减少24%的发病率，或由于治疗，使得 24%的免于发病。
权重的均数差(WMD)=0，表明治疗组与对照组无差异！
34
标准化的均数差 standard Mean difference（SMD）
什么情况下使用：每一试验中以不同的测量单位对同 一结局指标进行测量时使用
������
如头痛的严重程度，采用不同量表
������ 抑郁程度的测量：0-20，0-100
可见，NNT越小，其防治效果越好，临床意义
越大。
31
NNH 四、Meta 分析中的统计相关内容
№. NNH临床含义：对患者采用某种防治措施处理，得到一
例副作用需要处理的病例数（the nubmer of needed to harm one more patients form the therapy, NNH）
281
562
危险比率=121/281=0.43=0.76 160/281 0.57
RR=1，表明干预组与对照组无差异
25
比值比（odds ratio,OR）
干预组的比值比为 =121/160=0.76 对照组的比值比为 =160/121=1.32
group 治疗组
Common cold 合计 Yes 121 No 160 281
6
Meta分析的用途
3、改善对效应量的估计 多个同类研究的结果可能在程度和方向上存在 差异，有时甚至得到相互矛盾的研究结果。用meta 分析的综合研究结果可以估计各个研究效应量的平均 水平，从而可得到一个供选择的明确结论。
7
Meta分析的用途
4、解决既往单个研究未明确的新问题 meta分析可以探索单个研究未阐明的某些问题， 发现既往研究存在的缺陷，继而提出新的研究问题的 思路。
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危险比率（risk ratio,RR）=相对危险度（relative risk,RR）
干预组的危险度为 =121/281=0.43 对照组的危险度为 =160/281=0.57
group 治疗组
Common cold 合计 Yes 121 No 160 281
对照组
合计
160
281
121
281
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Meat分析中常用的效应指标
计量资料，常用的效应测量指标为：
权重的均数差(weighted mean difference, WMD)当 采用同样测量方法测量同一个指标时；
标准化的均数差(standardisedmean difference, SMD): 对同一治疗效应采用不同的测量方法或单位，如测 定疼痛采用不同的量表测量。
RR 关联的强度
0.9-1.0 0.7-0.8 0.4-0.6 0.1-0.3 <0.1
1.0-1.1 1.2-1.4 1.5-2.9 3.0-9.9 10
无 弱 中 强 很强
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OR
OR即比值比，也叫优势比。常用在病例-对照研究中。
ad OR bc
OR 值的意义与相对危险度相似， 即暴露组的危险性为非暴露组的多少倍！ 在慢性病中，或疾率小于5%时，OR≈RR
36
可信区间CI
一项研究提供效应大小的估计值 可信区间是指真实值的测量值所分布的范围 95%CI的含义 对测量值的分布范围，人们有95%的信心认为样本 （人群）测量真值是在此范围。 如果可信区间较窄，说明估计的效应值更精确；如果 可信区间较宽，说明效应的估计值的精确度较差。
4
Meta分析的用途
通过meta分析可以达到以下目的： 1、提高统计学检验效能 在进行假设检验时，能否得到“有统计学意义”的 结果与样本含量存在一定的关系，meta分析综合多个同 类研究结果，总样本量增大，因而可提高统计检验的效 能。
5
Meta分析的用途
2、解决单个研究间的矛盾，评价结果的一致性 由于各种研究在设计、对象的选择、样本含量、 试验条件等方面不同，其研究结果的质量存在很大差 异，一般综述方法很难对研究结果进行取舍，而 meta分析可以估计各个研究可能存在的偏倚以及异 质性的来源，采用统计方法对各个研究结果进行定量 综合评价。
30
NNT
1 1 NNT P ARR 1P 2
NNT，需处理病人数（number needed to treat）,意义 为：在一定的时间内，对患者采用某种防治措施后，得 到一例有利结果需要防治的病例数。 如上例，治疗组的发病率为0.43，对照组的发病
率为0.57，则ARR=0.14，NNT=1/0.14=7.14, 含义为:只需治疗7人，即可治愈好一人。
对照组
合计
160
281
121
281
281
562
比值比=121/160=0.76=0.58 160/121 1.32
OR=1，表明干预组与对照组无差异
26
效应指标的含义
率，即危险度，用来说明某事发生可能性大小的指标； RR: 相对危险度，队列研究中常用指标。说明暴露组的发生率是非 暴露组的多少倍。RR越大，表明暴露与结局关联的强度越大。 相对危险度与关联的强度见下表
28
RD
RD，即（rate difference）,又称特异危险度、归因危险 度或超额危险度，或绝对危险度减少率（ARR）。
RD P 1P 2
意义：对照组发病率与暴露组发病率相差的绝对值！
如上例，治疗组的发病率为0.43，对照组的发病率为0.57， 则RD=0.14，表示治疗组的发病率比对照组低14%。
8
Meta分析的临床应用
干预措施的评价 —估计预防、治疗、康复的效果和风险
诊断性试验 —提供更为可靠的诊断性试验精确性计算
流行病学
—提供更为可靠的病因/危险因素估计
9
10
Meta分析的基本步骤
1、提出问题，制定研究计划 问题的提出需要系统复习大量文献，meta分析所 研究的问题一般可来自生物医学研究领域中不确定或 有争议的问题。与其他研究一样，meta分析课题的 研究计划包括研究目的、现状、意义、方法、数据收 集与分析、结果解释、报告撰写等。
计量（定量）数据，如身高，体重，肺活量等
二分类，如生存/死亡、有效/无效等
分类数据
有序，如-,+,++,+++等
多分类
无序，如血型，职业等
19
Meat分析中常用的效应指标
计数资料，常用的效应测量指标为： —危险度（risk），又称率。 —危险比率（risk ratio,RR），又称为相对危险度（relative risk， RR）
不可能进行直接比较 以均值和标准差表示(mean value)±(standard deviation, SD) 汇总的结果不标注单位
35
Meat分析中常用的效应指标
可信区间，CI，confidence inteval 使用效应量来估计两组间效应值的差异，如 OR=0.736；从统计学看，这种效应差异可能产生于 机遇的作用，如何保证这种差异是由于治疗效应的作 用而不是随机作用？衡量的指标为可信区间。
11
Meta分析的基本步骤
2、检索相关文献 一般从欲研究的问题出手，确定相应的检索词及其 之间的搭配关系，制定检索策略和检索范围。对检索 结果要进行查全、查准与否的评价，这是至关重要的， 否则会影响meta分析结论的可靠性和真实性。
12
Meta分析的基本步骤
3、筛选纳入文献 以明确的纳入和排除标准从检索出的文献中筛选合 乎要求的文献。在制定文献纳入和排除标准时，要考 虑研究对象、设计类型、处理因素、结局效应、样本 大小、观察年限、文献发表时间和语种等方面的问题。
13
Meta分析的基本步骤
4、提取纳入文献的数据信息 被meta分析采用的数据信息一般包括基本信息、 研究特征、结果测量等内容、确定和选择需要分析和 评价的效应变量。
14
Meta分析的基本步骤
5、纳入文献的质量评价 主要考察各个研究的质量间是否存在差异。质量高 低可用权重来表示，也可用量表或评分系统来评价。
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危险度（risk）
危险度 24人沿一斜坡滑雪，6人滑到，则滑倒的危险度为： 6人滑到/24人=0.25；
Risk=发生某一事件的人数/观察的总人数
21
比值(odds)
24人沿一斜坡滑雪，6人滑到，则滑倒的比值为：6 人滑到/18人未滑倒=0.33 Odds=发生某一事件的人数/未发生某事件的人数
22
组间比较
Common cold
group Yes
治疗组 对照组 合计 121（a） 160(c) 281
合计 No
160(b) 121(d) 281 281 281 562
23
Kerugol 2006:incident of common cold
group
Common cold
Yes
121 160 281
均数差的计算
Mean difference 干预组均数-对照组均数
33
权重的均数差
（weighted Mean difference，WMD）
什么情况下使用：每一试验中以标准方式对连续变量 进行测量时使用 Hb[mg/dl];BP[mmHg]
以均数和标准差表示
汇总的结果以自然单位表示，如mmHg 临床医生容易理解
Meta分析（meta analysis）由beecher在1955 年最先提出，并由Glass在1977年首次命名。目前， meta分析已经在教育学、心理学、社会科学等领域 得到越来越多广泛的应用，在循证医学和循证卫生管 理中也发挥越来越重要的作用。
3
Meta分析的用途
在世界范围内，对同一研究目的的研究可能有 几个，几十个，甚至上百个学者在不同地区、不同年 代进行研究并报告结果，但各学者在研究设计、对象 选择、样本含量、指标选择、统计方法等方面不完全 相同，导致研究结果并不完全一致，对这些结果进行 综合评价和取舍是十分困难的，而meta分析正是对 这些结果进行定量综合的适宜统计方法。
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Meta分析的基本步骤
6、数据的统计学处理 主要包括：明确资料类型、选择恰当的效应指标； 进行同质性检验、选择适合的统计分析模型；效应合 并的参数估计与假设检验；效应合并值参数估计的图 示。
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Meta分析的基本步骤
7、敏感性分析 目的是了解分析结论的稳健性。主要通过以下方式 来考察meta分析的结论是否因为采取不同的分析措 施而发生根本性的变化。 （1）选择不同统计模型时，效应合并值点估计与区间 估计的差异；
No
160 121 281
合计 281 281 562
危险度与比值的比较
治疗组 对照组 合计
危险度与比值的差异
-
Kerugol试验的对照组中，281名人中有160人发病，则发病的概率为：
Risk=160/281=0.57 odds=160/121=1.32
-
Kerugol试验的干预组中，281名人中有121人发病，则发病的概率为： Risk=121/281=0.43 odds=121/160=0.76
№.计算公式： NNH=1/ |P1g －P2g| =1/ARI
№.由公式可见：NNH值越小，该防治措施引起的副作用 越大，其值越大越好。 №.例如：某治疗措施引起的副反应发生率64%，而在对 照组中出现类似的副反应发生率为37%，计算其ARI= |37%－64%|=27% ， NNH=1/27%=4。即该治疗措施每处理 4个病例，就会出现1例副反应。
—比值比（odds ratio,OR）
—危险差（risk difference，RD） 前两个为相对效应指标，即试验治疗与对照治疗何者为优；后一指 标为绝对效应。 —相对危险减少率（relative risk reduction，RRR）
—需处理病人数（number needed to treat，NNT）
系统评价中的常用统计分析方法及stata软件
பைடு நூலகம்
1
内容
1、meta分析的用途 2、meta分析的基本步骤 3、meta分析中常用的统计指标 4、meta分析中常用统计方法 5、meta分析举例及结果解释
6、meta分析结果的稳定性和可靠性分析
7、与stata有关的meta分析文献及书籍介绍
2
Meta分析简介
（2）排除质量较差的文献前后，结论的差异；
（3）对文献进行分层前后，结论的差异；
（4）改变纳入和排除标准，结论的差异。
17
Meta分析的基本步骤
8、结果的分析与讨论 包括异质性及其对效应合并值的影响；几种设计类 型的亚组分析；各种差异的识别与控制；meta分析 结果的实际意义。
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常用数据类型