meta分析的统计学问题

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meta分析的统计学问题

Meta分析的适用情形
√大规模或多中心试验难以实施 √药物/治疗疗效及其副作用的评价 √现有研究结果矛盾 ×缺乏相关的或可靠的数据 ×存在重要的异质性 ×多数研究偏倚危险高
分析思路
• 确定比较 Comparison • 确定结局 Outcome • 确定数据类型 Type of data • 确定效应指标 Measure of effect
异质性的处理
随机效应模型不能替代异质性来源的调查
叙述性合成
• Narrative synthesis • 通过表格对合格研究的研究特征（如研究设计、研究对象、研究结局、研究质量等）与研究结果进行结构化的比较和总结，定性评价研究结果在不同研究特征上是否相似（即研究结果是否与某些研究特征有关）。

漏斗图 Funnel plot
发表偏倚图例
敏感性分析 Sensitivity analysis
检查结果的稳定性 • 研究质量的高低 • 无法判断个别研究是否应纳入 • 对分析错误研究的调整分析 • 进行标准差估算的研究
异质性来源的调查
• 有助于发现问题，为新的研究提供线索 • 可能具有重要的临床意义 • 交互作用 • 效应修正 • 亚组分析 • Meta回归
数据类型与效应指标
• 连续数据 • 原始研究：MD（mean difference） • Meta分析： • MD (mean difference) 均差 • SMD (standardized mean difference) 标准化均差（对同一结局指标采用不同的测量单位） • 二分类数据 • 原始研究：RR（相对危险度）, OR（比值比） • Meta分析：RR, OR
Meta分析的统计学问题
定义

meta排除标准

meta排除标准
meta分析中的排除标准主要包括以下几个方面：
1.研究设计问题：如果研究的设计存在缺陷或其质量较差，那么这些研究可能会对meta分析的结果产生负面影响。

因此，这些研究会被排除在外。

2.数据不完整或结局效应不明确：如果研究的数据不完整，或者研究的结局效应不明确，那么这些研究也可能被排除。

3.统计方法错误且无法修正：如果研究使用的统计方法存在错误并且无法修正，那么这些研究也会被排除。

4.无法提供或可供转化为OR(RR、率差、HR)及其95%可信区间，计量资料无法提供均数和标准差：这些研究由于缺乏必要的数据，可能无法被纳入meta分析中。

5.重复报告：如果研究已经被其他研究重复报道过，为了避免重复计算，这些研究会被排除在外。

需要注意的是，以上只是常见的一些排除标准，实际进行meta 分析时，排除标准的确定可能会根据具体情况进行调整。

meta亚组中的组间差异p值

meta亚组中的组间差异p值
对于meta分析中的组间差异p值，我们需要考虑几个方面。

首先，meta分析是一种统计方法，用于合并和分析多个独立研究的结果。

在进行meta分析时，我们通常会计算每个研究的效应量（比如
均数差异）和其对应的标准误差，然后将这些效应量进行合并，得
出总体效应量和其置信区间。

在比较不同组间差异的p值时，我们
可以使用不同的统计方法，比如固定效应模型或随机效应模型。

这
些模型会给出每个组间差异的p值，用于判断其差异是否显著。

其次，对于组间差异的p值，我们需要关注统计学上的显著性。

一般来说，如果p值小于0.05，我们就可以认为组间差异是显著的，即我们有足够的证据来拒绝原假设，接受备择假设，即两组之间存
在差异。

然而，p值并不是唯一的判断标准，我们还需要考虑效应
量的大小、置信区间等信息，来全面评估组间差异的重要性。

此外，我们还需要考虑研究的异质性。

在meta分析中，异质性
是指研究间真实效应量的差异。

如果研究间存在显著的异质性，那
么我们得到的组间差异p值可能会受到影响，需要进行进一步的敏
感性分析和亚组分析，来探讨异质性的来源和影响。

综上所述，meta分析中的组间差异p值需要综合考虑统计学显著性、效应量大小、置信区间和研究异质性等因素，以全面评估不同组间差异的重要性和稳健性。

诊断试验准确性的Meta分析

诊断试验准确性的Meta分析一、问题与数据某肿瘤科大夫希望了解CT对某肿瘤的诊断准确性，他查阅了很多国内外文献，发现文献中各研究样本量都偏小，且对该方法的准确性评价结果不一，因此想通过Meta分析的方法对其准确性进行较为可靠的评价。

通过对相关文献的检索，共获得以下数据：表1 部分研究数据变量意义及赋值情况如下：表2 变量意义与赋值情况二、对问题分析要进行诊断试验准确性的Meta分析，至少应当收集真阳性、假阳性、假阴性与真阴性的人数。

然而，Meta分析并不是简单的进行数据的加权合并，因为各研究结果不同的原因通常不仅仅是因为样本量小造成的结果不稳定，还可能是因为研究的设计、执行等多方面的因素存在差异所导致，因此Meta分析的一个重要的任务便是对可能的因素进行探讨，找出文献结果不一的原因，这也是证据评价的过程。

表1中，是否是前瞻性研究（predesign）、金标准是否是同一个（samemth）、是否详细描述待评价试验（index）、是否详细描述金标准（reftest）和是否详细描述待评价人群（subject）是本研究中研究者认为可能的影响因素。

三、Stata分析1. 安装分析包一般认为，诊断试验准确性的数据异质性比较明显，因此推荐使用随机效应模型进行分析。

Stata中有专门针对诊断试验准确性Meta分析的分析包midas和metandi，均是采用两水平的随机效应模型进行分析。

由于后者不支持meta回归功能，因此本文仅介绍midas包的使用。

在command窗口，依次输入以下命令，安装必需的分析包：ssc install midasssc install mylabels2. 数据录入在Stata窗口点击数据编辑按钮，弹出数据编辑窗口。

在变量名位置双击，弹出新建变量窗口。

如果变量是字符型，则变量类型（Variable type）选择str，是数值型则选择double（小数）或int （整数）。

设定好变量名后，从excel中将数据复制到新建变量窗口中即可，部分数据如下图。

Meta分析常见错误及处理

• 近年来，meta分析也广泛应用于非R CT研究上，如病例对照研究和队列研究
1. 选题
有合适的原始论文重要性
有明确的效应指标
title
争议性
问题清楚，回答明确
创新性
1.选题
问题构建——PICO原则 P
Patient、 population or problem
I
C
O
Intervention
4. 质量评价
• （1）随机序列产生 • 不确定风险：
• 有关分配序列产生的信息不充足，不能判断低风险或高风险。
4. 质量评价
• （2）分配方案隐藏 • 低风险：
• 受试者和登记受试者的实施者不能预知分配方案，以下方式可用于隐藏分配方案：中心随机（包括电话、网络和药房控制的随机）；按顺序编号的外观相同的储药容器；按顺序编号的密闭不透光信封。
4. 质量评价
• （3）对参与者和实施者实施盲法 • 低风险：
• 以下任何一项：未实施盲法或盲法实施不完全，且结果受盲法实施与否的影响；对参与者和研究主要实施者实施盲法，但盲法很可能会被打破，且结果很可能受盲法实施与否的影响。
4. 质量评价
• （3）对参与者和实施者实施盲法 • 不确定风险：
comparison
outcome
2.制定纳入、排除标准
研究类型
结局指标
纳入、排除标准
研究对象
干预措施
2. 制定纳入、排除标准
• （1）研究类型：eg 随机对照试验等
• （2）研究对象： eg 年龄、疾病等
• （3）干预措施：eg 某阳性药物 vs 空白等
• （4）结局指标：eg 死亡率等
• （2）分配方案隐藏 • 不确定风险：

临床试验Meta分析

临床试验Meta分析临床试验Meta分析：揭开医学疗效之谜引言医学研究是为了找到更好的治疗方案，但单个临床试验结果往往无法全面反映治疗效果。

这就引出了Meta分析，一个将多个临床试验的结果进行综合分析的方法。

本文将为您介绍临床试验Meta分析的原理、应用和局限性。

一、Meta分析的原理Meta分析通过整合多个独立的临床试验，利用统计学方法对结果进行综合统计分析。

其核心思想在于将各个试验的效应量进行加权平均，从而提高结果的可信度和准确性。

通常，Meta分析有两种常见的效应量指标：二元变量（如治愈率、死亡率等）和连续变量（如血压、体重等）。

常用的Meta分析模型有固定效应模型和随机效应模型。

二、Meta分析的应用1.评估治疗效果Meta分析在评估不同治疗方法的效果上发挥着重要作用。

例如，在药物治疗方面，比较不同药物的疗效可以帮助临床医生在制定治疗方案时做出更准确的决策。

此外，Meta分析还可以评估手术方法、康复治疗以及其他治疗方案的效果。

2.探究不同因素的影响除了评估治疗效果外，Meta分析还可以探究不同因素对治疗效果的影响。

例如，研究某种药物对不同人群的治疗效果，可以根据Meta分析结果为不同患者群体提供个性化治疗建议。

此外，Meta分析还可以研究不同年龄、性别、民族等因素对治疗效果的影响。

3.发现新的研究方向Meta分析的另一个重要应用是发现新的研究方向。

通过综合分析已有的临床试验结果，可以为未来的研究提供参考，指导研究者选择新的研究方向。

同时，Meta分析还能帮助确定需要进一步研究的问题，从而推动医学科研的发展。

三、Meta分析的局限性尽管Meta分析具有许多优点，但也存在一些局限性。

1.异质性由于临床试验的设计、样本特点和方法等差异，导致试验之间存在异质性。

这种异质性可能影响Meta分析的结果和解释。

为了解决这个问题，Meta分析需要进行亚组分析、敏感性分析和可能的混合效应模型等进一步分析。

第25章 Meta分析思考与练习参考答案

第2５章Mｅta分析思考与练习参考答案一、最佳选择题1、Ｍeta分析中,如果异质性检验不拒绝H0,一般采用(A)进行效应合并。

A.随机效应模型Ｂ、固定效应模型 C.混合效应模型D、回归模型E、贝叶斯模型2、关于meta分析,以下（C)说法不正确。

A．mｅta分析本质上就是一种观察性研究,因而可能存在各种偏倚Ｂ.meta分析就是用定量得方法综合同类研究结果得一种系统评价C．采用随机效应模型能使meta分析得结果更加可靠Ｄ．ｍｅta分析时,如果研究间异质性很大,应认真考察异质性得来源,并考虑这些研究得可合并性E．亚组分析能使mｅｔa分析得结果更有针对性3、对连续型变量资料得mｅta分析,如果各纳入研究得测量单位不同,应采用( A）作为效应合并指标。

A.标准化均数差B、加权均数差 C.均数差Ｄ、标准化Ｐ值E、危险度差值4、异质性检验采用得统计量就是( B)。

A.F统计量B、Q统计量 C.t统计量D.H统计量E、Z统计量5、关于发表偏移,以下说法(C)不正确。

A.通过漏斗图可大致判断就是否存在发表偏倚B.产生发表偏倚得主要原因就是作者往往只把统计学上有意义得阳性研究结果拿来写文章并投稿C．若发表偏倚对meta分析得影响较大,则需要增加很多个研究,才能使metａ分析得结果被逆转D.尽量搜集未发表得阴性研究结果,可减少发表偏倚E.漏斗图得基本思想就是纳入研究效应得精度随着样本含量得增加而增加二、思考题1、Mｅｔa分析得基本步骤有哪些？答:Mｅta分析得基本步骤包括:提出问题,制定研究计划;检索相关文献;选择符合要求得纳入文献;提取纳入文献得数据信息;纳入研究得质量评价;资料得统计学处理;敏感性分析;结果得分析与讨论。

２、Metａ分析得目得与意义就是什么？答：通过ｍetａ分析能增加统计功效,评价研究结果得一致性，增强结论得可靠性与客观性,通过亚组分析,得出新结论，寻找新得假说与研究思路。

3、Ｍeta分析时,固定效应模型与随机效应模型有什么不同?如果研究间有异质性,应如何处理?答:Metａ分析进行效应合并时得变异可能来源于两个部分，一就是研究内变异,二就是研究间变异。

Meta分析的有关统计学基本知识

异质性的种类
Cochrane协作网将Meta分析的异质性分为：临床异质性、方法学异质性和统计学异质性。临床异质性是指：受试对象的不同、干预措施的差异和结局指标的变异所致的偏倚。方法学异质性是指：由于试验设计和研究质量的差异引起的，如盲法的应用和分配隐藏的应用，或由于试验过程中对结局指标的定义或测量的不一致而出现的偏倚。统计学的异质性是指：干预效果的评价在不同试验间的变异，它是研究间的变异，它是研究间的临床和方法学上变异联合作用的结果。
626 1216 4524 17187 28003
95%CI OR
下限上限
0.720 0.681 0.803 0.801 0.798 1.133 0.895
0.489 0.457 0.606 0.486 0.553 0.935 0.829
1.059 1.013 1.063 1.319 1.153 1.373 0.966
Meta分析源于希腊文，意为“more comprehensive”。即更广泛、更全面。 1976年英国心理学家G．V．Glass 首先将合并统计量对文献进行综合分析研究的这类方法称为 “ MetaAnalysis”。现已广泛应用于医学和健康领域，尤其是针对疾病的诊断、治疗、预防和病因等问题的综合评价。
表中ai,、bi、 ci、di为各研究四格表数，Ni 为各个研究的样本例数。 ai为处理组的实际阳性数， bi为处理组的实际阴性数；ci为对照组的实际阳性数；di为对照组的实际阴性数。
实例二女童掌骨Ⅱ皮质厚度的11个研究
K个研究
n1
1
26
2
55
3
46
4
45
5
45

Meta 分析的10个问题

Meta 分析的10个问题：从理论概念到操作实践本文想对Meta分析做一些提炼和总结，为方便叙述，还是以问答形式做一个分享吧。

拟回答的问题：1.Meta分析=系统综述=循证医学？2.只有RCT才能做Meta分析吗？3.Meta分析常用的效应指标有哪些？4.Meta分析常用的软件有哪些？5.Meta分析的步骤是什么？6.Meta分析的结果如何解读?7.单组率的meta分析R编程8.连续变量效应指标的Meta分析R编程9.分类变量效应指标的Meta分析R编程10.Meta回归的R编程首先，先澄清一些重要的，概念上的误解。

1.Meta分析=系统综述=循证医学？为了要说清这个问题，请不要猴急，我们先一起理一理他们各自的来龙去脉。

Meta分析（Meta-analysis, MA），其思想最早可追溯到17世纪法国数学家Blaise Pascal 对「机遇」研究，后被用于天文观测数据的比较、合并。

1904年英国数学家及统计学家Karl Pearson在「血清接种预防肠热病的疗效」研究中，首次在医学界使用了后来被称为Meta分析的方法。

1907年，美国的内科医生，流行学家Joseph Goldberger提出了综合分析的4步法，勾勒出了现在的Meta分析步骤。

英国生物统计学家，大家耳熟能详的Ronald Fisher在1920年提出了合并P值的方法，奠定了Meta分析统计模型的基础。

不过Meta分析这一术语首次正式被提出，还是在Gene V. Glass的《Primary, Secondary andMeta-analysis of Research 》这一著作中。

关于Meta分析的这段历史，可见下图：那么meta分析的定义，具体是：Miquel Porta在流行病学词典里给出了一个较为宽泛的定义：A statistical analysis of resultsfrom separate studies, examiningsources of differences in results amongstudies, and leading to a quantitative summary of the results if the results are judgedsufficiently similar to support such synthesis. (Miquel Porta ,2008)而考科兰给出了一个更为严格的定义：The use of statistical techniques in a systematic review to integrate the results of included studies. Sometimes misused as a synonym forsystematic reviews, where the review includes a meta-analysis.(The Cochrane Collaboration)两种定义确有差别，但从本质上将，Meta分析其实就是一种数据合并的统计方法。

常见医学论文统计学问题及释疑（六）：Meta分析中存在的问题

第６卷第１期２０１５年１月
器官移植ＯｒｇａｎＴｒａｎｓｐｌａｎｔａｔｉｏｎ
Ｖｏｌ６Ｎｏ１Ｊａｎ２０１５
·学习园地·
常见医学论文统计学问题及释疑（六）：Ｍｅｔａ分析中存在的问题
邹霞陈雯凌莉
【摘要】Ｍｅｔａ分析在医学领域中广泛应用。在进行Ｍｅｔａ分析时，我们需要按照规范的程序对文献进行纳入、排除和分析，使结果更加可靠和准确。实际应用时，由于研究类型不同，研究方法及结局指标可能不尽相同，在Ｍｅｔａ分析时需通过异质性分析、质量控制及敏感性分析等来避免偏倚，保证Ｍｅｔａ分析的质量。本文从文献查找和纳入、异质性问题、质量评价问题、敏感性分析等方面，对Ｍｅｔａ分析中常见的问题进行剖析和释疑。【关键词】统计学；Ｍｅｔａ分析；医学论文【中图分类号】Ｒ６１７【文献标志码】Ａ【文章编号】１６７４７４４５（２０１５）０１００１３０６
图２七氟醚麻醉和全凭静脉麻醉对体外循环下心脏手术后心输出量影响的Ｍｅｔａ分析森林图Ｆｉｇｕｒｅ２ＦｏｒｅｓｔｐｌｏｔｏｆＭｅｔａａｎａｌｙｓｉｓｃｏｍｐａｒｉｎｇｔｈｅｃａｒｄｉａｃｏｕｔｐｕｔａｆｔｅｒＳｅｖｏａｎｅｓｔｈｅｓｉａａｎｄＴＩＶＡｉｎｈｅａｒｔｓｕｒｇｅｒｙｕｎｄｅｒｅｘｔｒａｃｏｒｐｏｒｅａｌｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ
ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＩｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ＣＮＫＩ）》，检索国内自１９９９年１月至２００９年２月间公开发表的有关直肠癌吻合口瘘危险因素的文献。采用 “直肠癌 ”、 “吻合口瘘”、 “吻合口漏”３个关键词进行检索，筛选得到１９篇文献。
辨析与释疑数据库的选择是Ｍｅｔａ分析具有全面性的重要保证。通常在进行Ｍｅｔａ分析时，为保证检索的全面性，应该至少包含两个以上数据库，不全面的检索容易出现偏倚，研究结果也不可信。针对研究的内容，可增加针对该研究领域的专业数据库。该研究欲探讨直肠癌术后吻合口瘘的危险因素，但仅仅检索了国内ＣＮＫＩ单个数据库的结果，而未纳入国外研究。另一方面，检索词的确定应当尽量考虑全面，应通过关键词及其近似词汇确定全面、准确的检索策略。１２文献纳入及排除问题

Meta分析系列之十五_Meta分析的进展与思考

Meta分析系列之十五_Meta分析的进展与思考Meta分析系列之十五: Meta分析的进展与思考随着科学研究的不断深入，Meta分析作为一种系统性的综述方法，逐渐受到学术界的关注和使用。

在过去的几十年里，Meta分析研究在统计学、医学、心理学、教育学等学科领域取得了显著进展。

本文将介绍Meta分析的一些最新进展，并探讨Meta分析在未来的发展方向。

首先，Meta分析在统计学领域的应用不断扩展。

传统的Meta分析主要关注效应量的估计和显著性检验，但现在越来越多的研究开始考虑到效应量的可靠性和稳定性。

通过引入heterogeneity分析和Meta回归等方法，研究者可以评估研究间的异质性，并探讨一些可能的影响因素。

此外，多层次Meta分析和网络Meta分析等新兴方法也被广泛应用于复杂研究设计和多个研究间的比较。

其次，Meta分析在医学领域的应用也非常广泛。

Meta分析在临床试验中的重要性越来越受到重视，因为它可以提高对于治疗效果的总结和推断的准确性。

然而，随着临床试验研究的不断增多，Meta分析的方法也面临着新的挑战。

例如，Publication bias（发表偏倚）和Selective reporting（选择性报道）等问题会对Meta分析的结果产生影响。

因此，一些新的方法和技术，如漏斗图和trial sequential analysis 等，已经被引入以解决这些问题。

此外，心理学和教育学领域对于Meta分析的使用也与日俱增。

Meta分析可以帮助研究者了解不同研究结果之间的差异，并将它们综合起来以获得更加准确的结论。

心理学和教育学的Meta分析研究也开始探讨一些新的问题，比如年龄和性别的差异、教育干预的效果等等。

此外，心理学和教育学领域对于量化文献的需求不断增加，因此一些新的Meta分析数据库和工具也被开发出来以满足需求。

尽管Meta分析在各学科领域的应用都取得了显著进展，但仍存在着一些方法和问题。

meta分析统计学问题

➢基本步骤确定综述目的收集相关的原始文献资料阅读和评价文献撰写文献综述
叙述性文献综述（narrative review）
➢局限性
综合结果依赖于综述者的主观分析是对每项研究结果的逐一描述综合结果时采用定性分析方法（不论文献质量好坏、样本含量大小均一视同仁）选择文章有倾向性（感兴趣、观点一致）未对文献质量进行科学评价不同作者对同一问题的结论可能不一致
Meta分析
（Meta-analysis）
一、Meta分析概念
Meta分析（meta-analysis）80年代末该方法传入我国，中文译名有荟萃分析、二次分析、汇总分析、集成分析等。但无论何种中文译名都有不足之处。因此，很多学者建议仍然使用〝Meta分析〞这一名称。
Meta-分析不是一个简单的统计方法，它是集数据收集和相关信息处理为一体的一系列分析和统计过程。它包括提出研究问题、制定纳入排除标准、检索相关文献、汇总基本信息、综合分析并报告结果等系统性研究过程。
将多个研究综合起来，提高精度/统计效能；相当于1个多中心的临床试验的结果。
二、meta分析的适用情形
异质性
Heterogeneity
临床异质性：PICO 方法学异质性：研究设计、研究质量统计学异质性
异质性检验
Heterogeneity test 异质性检验，目的是检查各个独立研究的结果是否具有一致性或可合并性。
summarize the results”
--David Sackett等 2000
❖ 用定量的统计学方法分析、综合、概括各研究结果的一种系统评价(定量系统评价)。
❖ Meta-分析是一种系统评价，而系统评价可以是Meta-分析也可以不是Meta-分析。

Meta分析思考与练习参考答案

第25章M e t a分析思考与练习参考答案一、最佳选择题1. Meta分析中，如果异质性检验不拒绝H0，一般采用（A）进行效应合并。

A．随机效应模型 B. 固定效应模型 C．混合效应模型D. 回归模型E. 贝叶斯模型2. 关于meta分析，以下（C）说法不正确。

A．meta分析本质上是一种观察性研究，因而可能存在各种偏倚B．meta分析是用定量的方法综合同类研究结果的一种系统评价C．采用随机效应模型能使meta分析的结果更加可靠D．meta分析时，如果研究间异质性很大，应认真考察异质性的来源，并考虑这些研究的可合并性E．亚组分析能使meta分析的结果更有针对性3. 对连续型变量资料的meta分析，如果各纳入研究的测量单位不同，应采用（A）作为效应合并指标。

A．标准化均数差 B. 加权均数差 C．均数差D. 标准化P值E. 危险度差值4. 异质性检验采用的统计量是（B）。

A．F统计量 B. Q统计量 C．t统计量D．H统计量 E. Z统计量5. 关于发表偏移，以下说法（C）不正确。

A．通过漏斗图可大致判断是否存在发表偏倚B．产生发表偏倚的主要原因是作者往往只把统计学上有意义的阳性研究结果拿来写文章并投稿C．若发表偏倚对meta分析的影响较大，则需要增加很多个研究，才能使meta分析的结果被逆转D．尽量搜集未发表的阴性研究结果，可减少发表偏倚E．漏斗图的基本思想是纳入研究效应的精度随着样本含量的增加而增加二、思考题1. Meta分析的基本步骤有哪些？答：Meta分析的基本步骤包括：提出问题，制定研究计划；检索相关文献；选择符合要求的纳入文献；提取纳入文献的数据信息；纳入研究的质量评价；资料的统计学处理；敏感性分析；结果的分析和讨论。

2. Meta分析的目的和意义是什么？答：通过meta分析能增加统计功效，评价研究结果的一致性，增强结论的可靠性和客观性，通过亚组分析，得出新结论，寻找新的假说和研究思路。

Meta分析的有关统计学基本知识

可信区间、Z检验
什么是异质性
在Meta分析过程中，纳入的多个研究尽管都是对同一临床问题或具有相同研究假设的研究。但是，这些研究在纳入和排除标准、样本含量、质量控制等方面很可能不相同，从而导致了同一结局指标在多个研究间的差异。
异质性的定义
Cochrane协作网将异质性定义为：（1）广义上用于描述试验的参与者、试验的干预措施和多个研究测量结果的变异，即各研究的内在真实性变异。（2）专指统计学异质性，用于描述多个研究中效应量的变异程度，也可以用于描述除偶然机会外，多个研究间存在的差异。
若异质性检验检验结果为P>0.10时，多个研究的异质性无统计学意义；
若异质性检验结果为P≤0.10时，多个研究的异质性有统计学意义。
I 2的计算
描述多个研究间异质性大小，即 I2，其计算公式如下：
I2=
Q－(k－1)
Q
×100%
◆式中的Q为异质性检验的卡方值χ2，K 为纳入Meta分析的研究个数。
11 44
合计 491
高氟区
X1
2.26 2.39 2.50 2.64 2.81 2.95 3.15 3.47 3.63 3.81 3.99
s1
0.32 0.31 0.30 0.26 0.35 0.46 0.39 0.46 0.38 0.41 0.56
适氟区
n2
X2
42
2.33
40
2.49
50
2.67
◆2.如果产生异质性的原因可能是由于疗程长短、用药剂量、病情轻重、对照选择等所致，可使用亚组分析(subgroup analysis) 或Meta回归。
异质性分析与处理的方法
◆3.敏感性分析，排除可能是导致异质性的某些（个）研究后，重做Meta 分析，与未排除这些（个）研究的Meta 分析结果比较，探讨被去除的研究对合并效应的影响，通过比较了解其异质性的来源。

meta分析的统计学方法

BG
12
单个率的Meta分析
? 单个率的Meta分析，原始研究只提供了一组人群的总人数和事件发生人数，没有比较研究 Meta分析所需要的两组数据。
? 多为患病率、检出率、知晓率、病死率、感染率等的调查。原始研究多为横断面研究。
BG
13
个体数据的Meta分析
? 个体数据（individual patient data ，IPD）Meta分析时近年来发展起来，该方法不是直接利用已经发表的研究结果总结数据进行Meta分析，而是通过从原始研究作者那里获取每一例受试者的原始数据所做的Meta 分析。
BG
6
BG
7
间接比较的Meta分析
? 在临床实践中，经常会碰到没有直接比较的证据或者需要从众多干预措施中选择对患者最佳的措施，此时，可以从RCT中寻找间接证据，这就形成了间接比较的 Meta分析或多种干预措施比较的Meta分析，即网状 Meta分析（network meta-analysis ）。
treatments meta-analysis. Lancet 2011,378: 1306-B1G315.
9
累积Meta分析
? 累积Meta分析（cumulative meta-analysis ）最早应用于1981年，它是按研究的时间顺序及时地将新的原始研究纳入原有Meta分析，且每个新研究加入后均重复一次Meta分析，该法可以反映研究结果的动态变化趋势及跟研究对结果的影响，也有助于尽早发现有统计学意义的干预措施。
BG
15
Meta 分析的统计学过程
BG
16
? Meta分析统计过程主要内容：
? 异质性检验 ? 计算合并效应量 ? 合并效应量的检验

Meta分析常见错误及处理

（Fixed Effect Model）进行数据合并分析；对存在统计学异质性（P<0.10）的研究采用随机效应模型（Random Effect Model）进行数据合并分析。
Meta分析常见错误及处理
三. Meta-分析的步骤
5. 统计分析 4.数据提取、质量评价 3. 检索、筛选文献 3.制定纳入、排除标准
Meta分析常见错误及处理
4. 质量评价
（6）选择性报告低风险：
以下任何一项：研究的计划书可获得，且系统评价关心的方案中预定指定的结果指标（主要和次要）均有报告；研究的计划书不可获得，但所有期望的结局指标，包括在发表文献中预先指定的指标均有报告。
Meta分析常见错误及处理
4. 质量评价
方法学异质性：由于试验设计和质量方面的差异引起的，如肓法的应用和分配隐藏的不同，或者由于试验过程中对结局的定义和测量方法的不一致而出现的变异。
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。
Meta分析常见错误及处理
异质性及其处理方法
临床异质性、方法学异质性和统计学异质性三者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表现，反之亦然。
（6）选择性报告高风险：
以下任何一项：未报告所有预先指定的主要结局指标；报告的一个或多个主要结局指标未预先指定；系统评价关心的一个或多个结局指标报告不完整，以致不能纳入行Meta分析；未报告重要的结局指标等
Meta分析常见错误及处理
4. 质量评价
（6）选择性报告不确定风险：
Meta分析常见错误及处理
4. 质量评价
（1）随机序列产生高风险：