Meta 分析课件PPT32页

二分类变量
数值变量
异质性检验
对多个研究结果进行异质性检验以判断多个研究是 否具有同质性。只有同质性的资料才能进行研究 统计量的合并。多用卡方检验。
2021/7/19
数值型变量异质性检验
• H0 各研究的效应之相等 • H1各研究的效应之不相等。 • 异质性检验统计量
H0成立时，Q服从自由度为v=k-1的X2 分布， p ≤α则拒绝H0，可认为个研究间异质性大， 采用随机效应模型，否则采用固定效应模型。
数值变量
纳入研究的有５组，异质性检验显示，组内各个研究之间有统计学，异质性 （Ｐ＝0.06， I2 ＝55.０％），故采用随机效应模型进行效应量的合并。结果显 示：联用组比单用组降低了0.58（95%ＣI：-0.88～0.29）。经Ｚ检 验，两组的疗效比较（Ｐ=0.0001＜0.01）差异有统计学意义。
随机效应模型：D-L
分类变量M-H法合并效应量
数值型变量随机效应模型合并效应量
合并效应量的可信区间
分类变量固定效应模型合并效应量的95%可信区间
数值变量固定效应模型合并效应量的95%可信区间
合并效应量的检验
假设检验：检验多个同类研究的合并效应量是否具 有统计学意义。
OR或RR和WMD或SMD的森林图
• 选择性偏倚 • 发表偏倚 • 语言偏倚 • 引用偏倚 • 重复发表偏倚
2021/7/19
报告规范
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
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26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
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27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
分类变量异质性检验
H0成立时，Q服从自由度为v=k-1的X2 分布，p ≤α则拒绝H0，可认为个研究间 异质性大，采用随机效应模型，否则采 用固定效应模型。
合并效应量
分类变量
固定效应模型：M-H、 Peto法、inversevariance法
随机效应模型
数值型变量
固定效应模型：inversevariance法（倒方差加 权法）
Meta 分析课件
Mate 分析
数据库的选择
文献筛选
纳入标准
剔除标准
• 研究假设和研究方法
• 重复报告
• 研究展开或发表的年限、 语种
• 存在研究设计缺陷，质量 差
• 研究样本大小和随访期限
• 数据不完整、结局效应不 明确
• 纳入研究的结局测量指标 • 统计方法错误且无法修正，
• 报告提供或可供转化的OR、 无法提供或可供转化的OR、
偏倚检验—漏斗图
漏斗图以每个研究的处理效应估计值为X轴，样本 含量的大小为Y轴的简单散点图。在处理OR、RR （在Revman软件中）采用OR、RR的对数值为横坐 标，对数值的标准误的倒数为纵坐标绘制的。
用途：用于观察某个meta分析结果是否存在偏倚， 如果存在则会出现不对称 的漏斗图。
引起偏倚的原因
OR或RR的森林图 无效线竖线的横轴尺度为1，每条横线为该研究的95%CI上下限的连线， 线条长短直观地表示了可信区间范围的大小，线条中央的方块为0R值的 位置，其方块大小为该研究权重。
WMD或SMD的森林图。 无效线竖线的横轴尺度为0，其它和OR相同。（图WMD）
分类变量
男性分析结果，异质性检验P<0．05，各研究之间存在异质性，故都采用随机效应模 型。男性合并后的RR值为1.53％（1.31—1.83)，提示吸烟在男性中均与肝癌呈中等程 度相关。发表偏倚的评价发现，Egger检验以及Begg检验的P值均>0．05，提示发表偏 倚较小。
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28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
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29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
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30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
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RR、HR及其95%可信区间
RR、HR及其95%可信区间
• 计量资料提供均数和标准 • 计量资料无法提供均数和
差
标准差。
筛选流程图
文献筛选
Association Between CYP2A6 Genetic Polymorphisms and Lung Cancer: A Meta-Analysis of Case-Control
Mate分析的统计学处理
• 计算每个研究的效应量和方差 • 计算每个研究效应量的权重 • 异质性检验 • 计算合并效应量 • 合并效应量的可信区间 • 合并效应量的检验
单个研究的效应量和方差
•分类变量可先择的统计量：比值比（OR）、相对危 险度（RR） 、率差（RD）。 •数值变量可选择的统计量：加权均数差（WMD）、 标准化均数差（SMD）。 •方差的计算方法由统计量的计算方法决定（方差可 用于可信区间和假设检验的计算）。