异质性检验
异质性检验课件
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3.4 图示法——森林图
异质性检验
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3.4 图示法——森林图
异质性检验
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3.5小结 异质性识别要点：
应用Q及I²统计量，既可检测是否存在异质性，也可检测 异质性的程度； 适当应用图示法，找到引起异质性的异常点（某个或某几 个研究）
异质性检验
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04 有了异质性怎么办？ PART FOUR What should we do？ 异质性检验
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异质性检验
Heterogeneity test
异质性检验
CONTENT
01
什么是异质性？
What is heterogeneity？
02
异质性由何而来？
Where dose heterogeneity come from？
03
如何检验异质性？
How to test heterogeneity？
04
有了异质性该怎么办？
What should we do？
异质性检验
02
01 PART ONE
什么是异质性？
What is heterogeneity？
异质性检验
1.异质性的概念
广义：描述参与者、干预措施和一系列
研究间测量结果的差异和多样性，或那 些研究间的内在真实性的变异。
狭义：专指统计学异质性，用来描述一
4.1异质性处理方案
异质性 的处理
忽略异质性 合并异质性 检验异质性
I²＜50%且P＞0.1 I²≥50%或P＜0.1 异质性过大
固定效应模型 随机效应模型 有异质性不合并
亚组分析
解释异质性
Meta回归 敏感性分析
异质性检验
异质性检验操作方法
异质性检验操作方法异质性检验是一种用于比较两个或多个样本之间是否存在显著差异的统计方法。
常用于科学研究和数据分析中，以确定研究对象之间是否存在统计学意义上的差异。
异质性检验有多种方法，包括t检验、方差分析、卡方检验等。
以下将详细介绍一些常用的异质性检验方法的操作方法。
1. t检验：t检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。
它分为独立样本t检验和配对样本t检验两种形式。
（1）独立样本t检验：操作步骤如下：a. 确定研究的零假设和备择假设，即两个样本的均值是否相等。
b. 收集两个样本的数据，并计算样本均值和标准差。
c. 利用t分布表或统计软件计算得到t值。
d. 根据研究的显著水平（通常为0.05），确定临界值。
e. 比较计算得到的t值和临界值，判断两个样本的均值是否有显著差异。
（2）配对样本t检验：操作步骤如下：a. 确定研究的零假设和备择假设，即配对样本的均值是否相等。
b. 收集配对样本的数据，并计算差值。
c. 计算差值的平均值和标准差，并得到t值。
d. 根据研究的显著水平（通常为0.05），确定临界值。
e. 比较计算得到的t值和临界值，判断配对样本的均值是否有显著差异。
2. 方差分析：方差分析用于比较三个或更多个样本均值是否存在显著差异，适用于有一个自变量和一个因变量的情况。
操作步骤如下：a. 确定研究的零假设和备择假设，即各样本均值是否相等。
b. 收集各组样本的数据，并计算各组样本的均值和方差。
c. 计算组间变异和组内变异的比值（F值）。
d. 根据研究的显著水平（通常为0.05），确定临界值。
e. 比较计算得到的F值和临界值，判断各组样本的均值是否有显著差异。
3. 卡方检验：卡方检验用于比较两个或多个分类变量之间是否存在显著关联或差异。
操作步骤如下：a. 确定研究的零假设和备择假设，即各组之间是否独立。
b. 收集各组的实际统计数据，并计算预期频数。
c. 计算卡方值。
d. 根据研究的显著水平（通常为0.05），确定临界值。
异质性检验(最新版)
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04 有了异质性怎么办？ PART FOUR What should we do？
4.1异质性处理方案
异质性 的处理
忽略异质性 合并异质性 检验异质性
I²＜50%且P＞0.1 I²≥50%或P＜0.1 异质性过大
04
02 PART TWO
异质性由何而来？
Where dose heterogeneity come from？
2.异质性的分类
临床 异质性
异质性 分类
方法学 异质性
统计学 异质性
06
2.1 临床异质性 差异一
试验对象的差异：纳入及排除标准不同。
差异二
试验条件的差异：干预剂量、剂型、方法不同。
08
2.3 统计学异质性
不同试验间被估计的治疗效应的变异，它是研究间临床和 方法学上多样性的直接结果。
统计学计算一致性以数据为基础，其原理是各研究间可信 区间的重合程度越，则各研究间存在统计学同质性的可能 性越大，相反，可信区间的重合程度越小，各研究间存在 统计学异质性的可能性越大。
临床异质性、方法学异质性和统计学异质性三种是相互独 立又相互关联的，临床或方法学上的异质，不一定在统计 学上就有异质性的表现，反之亦然。但寻找临床和方法学 上的异质性可以提示统计学异质性的来源。
差异三
定义指标的差异：试验定义的暴露、结局、测量工具不同。
差异N
对照、地点…..................
07
2.2 方法学异质性 差异一
研究设计的差异：前瞻性、回顾性、随机化对照试验。
异质性检验比较大小的方法
异质性检验比较大小的方法异质性检验是用来比较两个或多个数据集之间差异的统计方法。
在统计学中，我们常常需要比较不同组群或处理之间的差异，来判断这些差异是否是由随机因素引起的，或者是否具有统计学意义。
异质性检验可以帮助我们确定这些差异是否显著，以便更好地理解数据和推断总体的差异。
常见的异质性检验比较大小的方法包括：t检验、方差分析（ANOVA）、非参数检验等。
1. t检验：t检验是一种常用的统计方法，用于比较两个样本均值之间的差异是否具有统计学意义。
t检验分为独立样本t检验和相关样本t检验两种。
独立样本t检验适用于比较两个独立样本的均值差异。
具体步骤是：首先，计算两个样本的均值和方差；然后，通过计算t统计量来判断两个样本均值之间的差异是否显著。
相关样本t检验适用于比较同一组样本在不同条件下的均值差异，例如比较一个组别在不同时间点的得分差异。
具体步骤是：首先，计算相关样本的差值，并计算差值的均值和标准差；然后，通过计算t统计量来判断差值的均值是否显著不等于零。
2. 方差分析（ANOVA）：方差分析也是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个样本的均值差异是否具有统计学意义。
方差分析可以帮助我们确定因素（例如不同组群或处理）对于观察结果的影响是否显著。
方差分析将观察结果的总变异分解为组内变异和组间变异两部分。
如果组间变异显著大于组内变异，就可以得出结论：不同组群或处理之间的均值差异是显著的。
3. 非参数检验：非参数检验是一种相对于参数统计的检验方法，它不依赖于总体的参数分布。
因此，非参数检验更加灵活，可以应用于不满足参数分布假设的数据。
常见的非参数检验方法包括：Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验等。
Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本的中位数差异是否显著。
Wilcoxon符号秩检验用于比较同一组样本在不同条件下的差异。
Kruskal-Wallis H检验用于比较多个样本的中位数差异是否显著。
异质性检验
差异二
偏倚风险：盲法等。
差异三
结局完整性：随访时间长短不同。
差异N
…….…..................
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08
2.3 统计学异质性
不同试验间被估计的治疗效应的变异，它是研究间临床和 方法学上多样性的直接结果。
统计学计算一致性以数据为基础，其原理是各研究间可信 区间的重合程度越，则各研究间存在统计学同质性的可能 性越大，相反，可信区间的重合程度越小，各研究间存在 统计学异质性的可能性越大。
0-40%:轻度异质性；
40%-60%:中度异质性；
50%-90%：较大的异质性；
75%-100%：很大的异质性。
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3.3 统计量法——H检验
通过对统计量Q进行自由度（研究个数）的校正，结果方 差分布的参数估计可得：
H值为1表示各研究间无异质性; H＜1.2则认为研究同质； H＞1.5则提示研究间存在异质性； H为1.2-1.5之间，当H值95%置信区间包含1，在α=0.05的 检验水准下无法确定是否存在异质性，若不包含1，则可 认为存在异质性。
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异质性检验 山东大学
Heterogeneity test 公共卫生学院
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CONTENT
01
什么是异质性？
What is heterogeneity？
02
异质性由何而来？
Where dose heterogeneity come from？
03
如何检验异质性？
How to test heterogeneity？
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异质性检验
差异二
偏倚风险：盲法等。
差异三
结局完整性：随访时间长短不同。
差异N
…….…..................
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08
2.3 统计学异质性
不同试验间被估计的治疗效应的变异，它是研究间临床和 方法学上多样性的直接结果。
统计学计算一致性以数据为基础，其原理是各研究间可信 区间的重合程度越，则各研究间存在统计学同质性的可能 性越大，相反，可信区间的重合程度越小，各研究间存在 统计学异质性的可能性越大。
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4.1异质性处理方案
异质性 的处理
忽略异质性 合并异质性 检验异质性
I²＜50%且P＞0.1 I²≥50%或P＜0.1 异质性过大
固定效应模型 随机效应模型 有异质性不合并
解释异质性
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亚组分析 Meta回归 敏感性分析
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4.2固定效应模型V.S随机效应模型
注意一
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Heterogeneity test 公共卫生学院
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CONTENT
01
什么是异质性？
What is heterogeneity？
02
异质性由何而来？
Where dose heterogeneity come from？
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
03
如何检验异质性？
How to test heterogeneity？
系列研究中效应量的变异程度，也表明 除可预见的偶然机会外研究间存在的差 异性。
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04
02 PART TWO
异质性由何而来？
异质性检验
2. 只能检验是否存在异质性及异质性的大小，而不能检 验异质性的分布
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3.2 统计量法——I²检验
df:自由度，等于研究个数减一（k-1）
I²反映异质性部分在效应量总的变异种所占的比重。 I²的取值范围：0-100%；取值越大，异质性越大；
根据I²可将异质性分为四个程度：
0:(当I²为负值时，我们将其设为0）表明没有异质性；
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4.1异质性处理方案
异质性 的处理
忽略异质性 合并异质性 检验异质性
I²＜50%且P＞0.1 I²≥50%或P＜0.1 异质性过大
固定效应模型 随机效应模型 有异质性不合并
解释异质性
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亚组分析 Meta回归 敏感性分析
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4.2固定效应模型V.S随机效应模型
注意一
04
有了异质性该怎么办？
What should we do？
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02
01 PART ONE
什么是异质性？
What is heterogeneity？
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1.异质性的概念
广义：描述参与者、干预措施和一系列
研究间测量结果的差异和多样性，或那 些研究间的内在真实性的变异。
狭义：专指统计学异质性，用来描述一
系列研究中效应量的变异程度，也表明 除可预见的偶然机会外研究间存在的差 异性。
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04
02 PART TWO
异质性由何而来？
Where dose heterogeneity come from？
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异质性检验
2021/6/16
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结束语
若有不当之处，请指正，谢谢！
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03 如何检验异质性？
PART THREE How to test heterogeneity？
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3. 异质性检验方法
概念：又叫统计量的齐性检验（一致性检验），目的是检查各个独立研究 的结果是否具有可合并性。
Q检验
检验方法
统计量法 图示法
2021/6/16
注意二
meta分析中，异质性是天然存在的。如果异质性较小，选择固 定效应模型更可靠；如果异质性较大，则建议选择随机效应模型。但仍 然需要通过敏感性分析，寻找到异质性根据，以消除其影响。
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21
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4.3探索异质性来源
亚组分析
是在出现异质 性时，探讨异质 性的来源，从而 根本上解决同质 性研究才能合并 效应量的问题。
狭义：专指统计学异质性，用来描述一
系列研究中效应量的变异程度，也表明 除可预见的偶然机会外研究间存在的差 异性。
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02 PART TWO
异质性由何而来？
Where dose heterogeneity come from？
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2.异质性的分类
临床 异质性
异质性 分类
统计学计算一致性以数据为基础，其原理是各研究间可信 区间的重合程度越，则各研究间存在统计学同质性的可能 性越大，相反，可信区间的重合程度越小，各研究间存在 统计学异质性的可能性越大。
临床异质性、方法学异质性和统计学异质性三种是相互独 立又相互关联的，临床或方法学上的异质，不一定在统计 学上就有异质性的表现，反之亦然。但寻找临床和方法学 上的异质性可以提示统计学异质性的来源。
异质性检验
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3.2 统计量法——I²检验
df:自由度，等于研究个数减一（k-1）
I²反映异质性部分在效应量总的变异种所占的比重。 I²的取值范围：0-100%；取值越大，异质性越大；
根据I² 可将异质性分为四个程度： 0:(当I²为负值时，我们将其设为0）表明没有异质性； 0-40%:轻度异质性； 40%-60%:中度异质性； 50%-90%：较大的异质性； 75%-100%：很大的异质性。
注意一
在异质性较大时，随机效应模型主要是校正合并效应值的算法, 使得结果更加接近无偏估计,即结果更为准确，但其得出的结论偏向于保 守，置信区间较大，更难以发现差异，如果各个试验的结果差异很大的 时候，是否需要把各个试验合并需要慎重考虑，作出结论的时候就要更 加小心。
注意二
meta分析中，异质性是天然存在的。如果异质性较小，选择固定 效应模型更可靠；如果异质性较大，则建议选择随机效应模型。但仍然 需要通过敏感性分析，寻找到异质性根据，以消除其影响。
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3.3 统计量法——H检验
通过对统计量Q进行自由度（研究个数）的校正，结果方 差分布的参数估计可得：
H值为1表示各研究间无异质性; H＜1.2则认为研究同质； H＞1.5则提示研究间存在异质性； H为1.2-1.5之间，当H值95%置信区间包含1，在α=0.05的 检验水准下无法确定是否存在异质性，若不包含1，则可 认为存在异质性。
差异三
结局完整性：随访时间长短不同。
差异N
…….…..................
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2.3 统计学异质性
不同试验间被估计的治疗效应的变异，它是研究间临床和 方法学上多样性的直接结果。
异质性检验
注意二
meta分析中，异质性是天然存在的。如果异质性较小，选择固 定效应模型更可靠；如果异质性较大，则建议选择随机效应模型。但仍 然需要通过敏感性分析，寻找到异质性根据，以消除其影响。
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4.3探索异质性来源
亚组分析
是在出现异质 性时，探讨异质 性的来源，从而 根本上解决同质 性研究才能合并 效应量的问题。
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有了异质性该怎么办？
What should we do？
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01 PART ONE
什么是异质性？
What is heterogeneity？
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1.异质性的概念
广义：描述参与者、干预措施和一系列
研究间测量结果的差异和多样性，或那 些研究间的内在真实性的变异。
Meta回归
建立回归方程， 来解释自变量和 因变量之间的关 系，以明确各研 究间异质性的来 源。
敏感性分析
检查一定假设 条件下所获结果 的稳定性的方法， 发现影响Meta分 析研究结果的主 要因素。
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感谢各位聆听 山东大学
Thanks for Listening 公共卫生学院
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异质性检验 山东大学
Heterogeneity test 公共卫生学院
2021/6/16
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CONTENT
01
什么是异质性？
What is heterogeneity？
02
异质性由何而来？
Where dose heterogeneity come from？
03
异质性检验(完整版)
2.3 统计学异质性
09
03 如何检验异质性？
PART THREE How to test heterogeneity？
3. 异质性检验方法
概念：又叫统计量的齐性检验（一致性检验），目的是检查各个独立研究 的结果是否具有可合并性。
Q检验
检验方法
统计量法 图示法
I²检验 H检验 森林图 星状图（radial plot） 贝拉图（L’abbe plot） 加布尔雷斯图
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02 PART TWO
异质性由何而来？
Where dose heterogeneity come from？
2.异质性的分类
临床 异质性
异质性 分类
方法学 异质性
统计学 异质性
2.1 临床异质性 差异一
试验对象的差异：纳入及排除标准不同。
差异二
试验条件的差异：干预剂量、剂型、方法不同。
差异三
11
3.1 统计量法——Q检验
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3.1 统计量法——Q检验
13
3.2 统计量法——I²检验
14
3.3 统计量法——H检验
15
3.4 图示法——森林图
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3.4 图示法——森林图
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3.5小结
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04 有了异质性怎么办？ PART FOUR What should we do？
4.1异质性处理方案
异质性 的处理
忽略异质性 合并异质性 检验异质性
I²＜50%且P＞0.1 I²≥50%或P＜0.1 异质性过大
固定效应模型 随机效应模型 有异质性不合并
解释异质性
亚组分析 Meta回归 敏感性分析
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4.2固定效应模型V.S随机效应模型
异质性检测分析统计过程的
异质性检测分析统计过程的文档引言异质性检测分析是数据分析中一个重要的领域，它涉及到如何识别数据集中的异质性，即不同群体或个体之间的差异。
在这份文档中，我们将讨论异质性检测分析的统计过程。
我们将介绍异质性的定义、常见的统计方法和工具，以及如何在实际应用中进行异质性检测分析。
异质性的定义在统计学中，异质性通常指的是不同个体或群体之间的差异。
这种差异可以体现在各种变量上，比如基本特征、行为模式、经济状况等。
异质性的存在可以对数据分析结果产生影响，因此需要进行检测和分析。
异质性检测的统计方法1. t检验t检验是一种常用的统计方法，用于比较两组数据之间的差异。
通过计算t值和p值来判断两组数据在统计上是否存在显著差异。
在异质性检测分析中，t检验常用于比较两组群体的均值是否显著不同。
2. 方差分析方差分析是一种用于比较三个或更多组数据之间差异的方法。
通过计算组内方差和组间方差的比值来判断各组均值是否存在显著差异。
在异质性检测中，方差分析可以帮助我们比较多个群体之间的差异。
3. 卡方检验卡方检验通常用于比较两个分类变量之间的关联性。
在异质性检测中，我们可以使用卡方检验来判断不同群体在某个特定变量上的差异是否显著。
异质性检测的实际应用异质性检测分析在各个领域都有着广泛的应用。
在医学领域中，异质性检测可以帮助医生识别不同患者群体的特征，从而为个性化治疗提供依据。
在金融领域中，异质性检测可以帮助分析师了解不同市场参与者之间的差异，为投资决策提供指导。
结论通过本文档，我们了解了异质性检测分析的统计过程。
我们介绍了异质性的定义、常见的统计方法和工具，以及在实际应用中的应用。
在实际工作中，我们可以根据具体情况选择合适的统计方法来进行异质性检测分析，从而更好地理解数据集中的差异性，为决策提供依据。
以上就是关于异质性检测分析统计过程的文档，希望对您有所帮助。
异质性检验ppt(共23张PPT)
0-40%:轻度异质性；
狭义：专指统计学异质性，用来描述一系列研究中效应量的变异程度，也表明除可预见的偶然机会外研究间存在的差异性。
df: How to test heterogeneity？
What should we do？
自由度，等于研究个数减一（k-1）
研究个数少——检验效能低——假阴性
I²反映异质性部分在效应量总的变异种所占的比重。 广义：描述参与者、干预措施和一系列研究间测量结果的差异和多样性，或那些研究间的内在真实性的变异。
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异质性检验 山东大学
Heterogeneity test 公共卫生学院
CONTENT
01
什么是异质性？
What is heterogeneity？
02
异质性由何而来？
Where dose heterogeneity come from？
03
如何检验异质性？
How to test heterogeneity？
则异质性越大。
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3.1 统计量法——Q检验
Q检验的缺陷：
1. 对研究个数敏感 研究个数少——检验效能低——假阴性 研究个数多——检验效能高——假阳性
2. 只能检验是否存在异质性及异质性的大小，而不能检验 异质性的分布
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3.2 统计量法——I²检验
H为之间，当H值95%置信区间包含1，在的检验水准下无法确定是否存在异质性，若不包含1，则可认为存在异质性。
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02 PART TWO
异质性由何而来？
Where dose heterogeneity come from？
2.异质性的分类
临床 异质性
异质性 分类
方法学 异质性
异质性检验PPT资料
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3.3 统计量法——H检验
通过对统计量Q进行自由度（研究个数）的校正，结果方 差分布的参数估计可得：
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01 PART ONE
什么是异质性？
What is heterogeneity？
1.异质性的概念
广义：描述参与者、干预措施和一系列
研究间测量结果的差异和多样性，或那 些研究间的内在真实性的变异。
狭义：专指统计学异质性，用来描述一
系列研究中效应量的变异程度，也表明 除可预见的偶然机会外研究间存在的差 异性。
研究设计的差异：前瞻性、回顾性、随机化对照试验。 M ：所有研究的平均效应量 5之间，当H值95%置信区间包含1，在α=0. Where dose heterogeneity come from？ meta分析中，异质性是天然存在的。 What should we do？ 定义指标的差异：试验定义的暴露、结局、测量工具不同。 Wi ：第i个研究的权重 40%-60%:中度异质性； df:自由度，等于研究个数减一（k-1） 5则提示研究间存在异质性；
异质性 结局完整性：随访时间长短不同。 检验异质性 的处理 Wi ：第i个研究的权重
40%-60%:中度异质性；
随机效应模型 有异质性不合并
亚组分析
解释异质性
Meta回归 敏感性分析
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4.2固定效应模型V.S随机效应模型
注意一
在异质性较大时，随机效应模型主要是校正合并效应值的算法,使 得结果更加接近无偏估计,即结果更为准确，但其得出的结论偏向于保守， 置信区间较大，更难以发现差异，如果各个试验的结果差异很大的时候， 是否需要把各个试验合并需要慎重考虑，作出结论的时候就要更加小心。
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3.4 图示法——森林图
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3.4 图示法——森林图
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3.5小结 异质性识别要点：
应用Q及I² 统计量，既可检测是否存在异质性，也可检测 异质性的程度； 适当应用图示法，找到引起异质性的异常点（某个或某几 个研究）
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PART FOUR
有了异质性怎么办？
What should we do？
04
有了异质性该怎么办？
What should we do？
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01
PART ONE
什么是异质性？
What is heterogeneity？
1.异质性的概念
广义：描述参与者、干预措施和一系列
研究间测量结果的差异和多样性，或那 些研究间的内在真实性的变异。
狭义：专指统计学异质性，用来描述一
系列研究中效应量的变异程度，也表明 除可预见的偶然机会外研究间存在的差 异性。
04
02
PART TWO
异质性由何而来？
Where dose heterogeneity come from？
2.异质性的分类
方法学 异质性
临床 异质性
异质性 分类
统计学 异质性
06
2.1 临床异质性 差异一
试验对象的差异：纳入及排除标准不同。
差异二
试验条件的差异：干预剂量、剂型、方法不同。
差异三
是否需要把各个试验合并需要慎重考虑，作出结论的时候就要更加小心。
注意二
meta分析中，异质性是天然存在的。如果异质性较小，选择固 定效应模型更可靠；如果异质性较大，则建议选择随机效应模型。但仍 然需要通过敏感性分析，寻找到异质性根据，以消除其影响。
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4.3探索异质性来源
亚组分析
是在出现异质 性时，探讨异质 性的来源，从而 根本上解决同质 性研究才能合并 效应量的问题。
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3.3 统计量法——H检验 通过对统计量Q进行自由度（研究个数）的校正，结果方 差分布的参数估计可得：
H值为1表示各研究间无异质性; H＜1.2则认为研究同质； H＞1.5则提示研究间存在异质性； H为1.2-1.5之间，当H值95%置信区间包含1，在α=0.05的 检验水准下无法确定是否存在异质性，若不包含1，则可 认为存在异质性。
4.1异质性处理方案
忽略异质性 合并异质性
I² ＜50%且P＞0.1
固定效应模型 随机效应模型 有异质性不合并
I² ≥50%或P＜0.1 异质性过大
异质性 的处理
检验异质性
亚组分析 解释异质性 Meta回归 敏感性分析
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4.2固定效应模型V.S随机效应模型
注意一
在异质性较大时，随机效应模型主要是校正合并效应值的算法,使 得结果更加接近无偏估计,即结果更为准确，但其得出的结论偏向于保守， 置信区间较大，更难以发现差异，如果各个试验的结果差异很大的时候，
Meta回归
建立回归方程， 来解释自变量和 因变量之间的关 系，以明确各研 究间异质性的来 源。
敏感性分析
检查一定假设 条件下所获结果 的稳定性的方法， 发现影响Meta分 析研究结果的主 要因素。
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感谢各位聆听
xxx 山东大学
Thanks for Listening 公共卫生学院
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3.1 统计量法——Q检验
注： Wi ：第i个研究的权重 Yi ：第i个研究的效应量 M ：所有研究的平均效应量 Q为效应量的标准化平方和，因此服从自由度为（k-1）的 χ² 分布。Q值越大，则p值越小（无效假设为纳入研究的效 应量均相同），则异质性越大。
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3.1 统计量法——Q检验
Q检验的缺陷：
异质性检验
xxx 山东大学
HeterogeneityT
01 02
什么是异质性？
What is heterogeneity？
异质性由何而来？
Where dose heterogeneity come from？
03
如何检验异质性？
How to test heterogeneity？
1. 对研究个数敏感 研究个数少——检验效能低——假阴性 研究个数多——检验效能高——假阳性
2. 只能检验是否存在异质性及异质性的大小，而不能检 验异质性的分布
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3.2 统计量法——I²检验
df:自由度，等于研究个数减一（k-1）
I² 反映异质性部分在效应量总的变异种所占的比重。 I² 的取值范围：0-100%；取值越大，异质性越大； 根据I² 可将异质性分为四个程度： 0:(当I² 为负值时，我们将其设为0）表明没有异质性； 0-40%:轻度异质性； 40%-60%:中度异质性； 50%-90%：较大的异质性； 75%-100%：很大的异质性。
定义指标的差异：试验定义的暴露、结局、测量工具不同。
差异N
对照、地点…..................
07
2.2 方法学异质性 差异一
研究设计的差异：前瞻性、回顾性、随机化对照试验。
差异二
偏倚风险：盲法等。
差异三
结局完整性：随访时间长短不同。
差异N
…….…..................
08
09
03
PART THREE
如何检验异质性？
How to test heterogeneity？
3. 异质性检验方法
概念：又叫统计量的齐性检验（一致性检验），目的是检查各个独立研究
的结果是否具有可合并性。
Q检验
统计量法
I²检验 H检验
检验方法
图示法
森林图
星状图（radial plot） 贝拉图（L’abbe plot） 加布尔雷斯图
2.3 统计学异质性
不同试验间被估计的治疗效应的变异，它是研究间临床和 方法学上多样性的直接结果。
统计学计算一致性以数据为基础，其原理是各研究间可信 区间的重合程度越，则各研究间存在统计学同质性的可能 性越大，相反，可信区间的重合程度越小，各研究间存在 统计学异质性的可能性越大。 临床异质性、方法学异质性和统计学异质性三种是相互独 立又相互关联的，临床或方法学上的异质，不一定在统计 学上就有异质性的表现，反之亦然。但寻找临床和方法学 上的异质性可以提示统计学异质性的来源。