Stata在meta分析中的应用
Stata在meta分析中的应用
1 定量资料两组比较的meta分析2 定性资料两组比较的meta分析实例：分类资料的meta分析为了探讨用Aspirin预防心肌梗塞(myocardial infarction，MI)后死亡的发生。
美国在1976——1988年问进行了7个关于Aspirin预防MI后死亡的研究，详细结果见表1，其中6项研究的结果表明Aspirin组及安慰剂组的MI后死亡率的差别无统计学意义。
只有1项结果表明Aspirin预防MI后死亡有效并且差别有统计学意义。
现根据表1提供的结果进行meta分析表1 Aspirin预防心肌梗塞死亡的临床试验结果研究发表年份Aspirin组安慰剂组总例数死亡例数总例数死亡例数MRC-119746154962467 CDP19767584477164 MRC-21979832102850126 GASP19793173230938 PARIS198AMIS1987219 ISIS-2198885870操作步骤1 把数据输入stata软件2 变量的解释Study 纳入的研究Year 年份Death1 Aspirin组的死亡人数Live1 Aspirin组的存活人数Death2 安慰剂组的死亡人数Live2 安慰剂组的死亡人数3 进行meta分析metan death1 live1 dead2 live2, or label(namevar=study, yearvar=year)结果：以上结果分成两部分(1)meta分析的合并统计量合并OR值OR=0.897,95%的可信区间(0.841,0.957)(2)给出异质性检验的结果只要异质性检验的P值不小于0.10(或者I-squared小于50%)就可以认为不存在异质性，可以用应固定效应模型(stata默认的情况)。
如果质性检验的P值小于等于0.10(或者I-squared大于50%)，则不同的组间存在异质性，应该应用随机效应模型随机效应模型的命令如下：metan death1 live1 dead2 live2, or label(namevar=study, yearvar=year) random在运行meta分析命令的同时stata输出森林图，如下：由输出的合并结果和漏斗图可以得出，合并的OR值为0.90,95%可信区间为(0.84，0.96)4 发表偏倚的检验，命令如下：(1) gen logor=log(_ES)(2)gen selogor=_selogES(3)metabias logor selogor,graph(begg)输出结果如下：发表偏倚主要看begg检验的结果，由上图可以看到发表偏倚假设检验的z值为1.20，p值为0.230>0.05，可以认为没有发表偏倚。
Stata在Meta分析中应用
Begg's funnel plot with pseudo 95% confidence limits .5
logor
0
-.5
0
.1
.2
.3
s.e. of: logor
例2 Gotzsche收集了有关短程小剂量强的松 VS安慰剂或非甾体抗炎药治疗类风湿性关 节炎的7个临床随机对照试验(RCTs)，观察 类风湿性关节炎患者的关节压痛指数 (rechie’s index)。
Experimental treatment Control treatment First author Publication year
No Mean SD No Mean SD
Jasni
1968
9 16.2
Jadad量表由 Alejandro Jadad-Bechara 制定，作为哥 伦比亚的一名医生，他还是牛津大学内纳菲尔德麻醉剂部 研究减轻疼痛的研究员。Jadad和他的组员在1996年的 《临床对照试验杂志》上发表了一篇有关盲法效应的文章 。在该文章的附录中，通过评价，给不同临床试验评分， 从最差的0分到最高的5分。Jadad认为随机对照试验是现 代医学研究的一大进步，在一本2007年写的一本书中， 他说“这是一种最简单，但又最有效、最具有革命性的研 究形式”。
Meta-analysis fixed-effects estimates (exponential form) Study ommited
MRC-1
CDP
MRC-2
GASP
PARIS
AMIS
ISIS-2
0.80
0.84
0.90
0.96
1.02
Publication bias命令： metabias logor selogor, graph(begg)
手把手教你用Stata进行Meta分析Meta简明教程（7）
⼿把⼿教你⽤Stata进⾏Meta分析Meta简明教程（7）Meta简明教程⽬录1. 认识⼀下meta⽅法！ | Meta简明教程（1）2. ⼀⽂初步学会Meta⽂献检索 | Meta简明教程（2）3. 如何搞定“⽂献筛选” | Meta简明教程（3）4.Meta分析⽂献质量评价 | Meta简明教程（4）5.Meta分析数据提取| Meta简明教程（5）6.⼀⽂学会revman软件| Meta简明教程（6）Meta简明教程（7）上⼀期介绍了Revman 软件对⼆分类数据、连续型数据、诊断性试验数据、⽣存-时间数据进⾏meta分析，本期将利⽤Stata对以上数据进⾏meta分析。
⼤家可以到本公众号下载Stata软件（重磅推荐：分类最全的统计分析相关软件，了解⼀下？请关注、收藏以备⽤）Stata12.0 界⾯⼀、⼆分类数据分析数据形式例：研究阿司匹林（aspirin）预防⼼肌梗死（MI）7个临床随机对照试验，观察死亡率，数据提取如下：操作步骤1.构建数据1)启动Stata 12.0 软件后，可以直接点击⼯具栏中DataEditor (edit)按钮。
也可在在菜单栏中点击Data→Data Editor→ DataEditor (edit)，出现以下界⾯。
2）点击变量名位置，依次输⼊研究名称（research），阿司匹林组死亡数(a)，阿司匹林组存活数(b)，安慰剂组死亡数(c)，安慰剂组存活数(d)3）录⼊数据：在变量值区域输⼊数据2. 数据分析1）导⼊meta模块：在Command窗⼝中进⾏编程，⾸先需要在Stata中安装meta模块:在Command窗⼝输⼊“sscinstall metan”，选中点回车。
结果窗⼝中出现下⾯的结果，说明已经安装了meta模块。
2）输⼊meta分析代码：在Command窗⼝输⼊ “Command窗⼝输⼊ “metan a b c d, or fixed”,点回车，完成结果分析。
Stata软件在Meta分析中异质性检验的应用
‘Ｉ‘Ｉ’Ｉ’ＬＥ ＳＴＢ一５６ ｓｂｅ２０—１．
Ｕｐｄａｔｅ ｏｆ ｇａｌｂｒ
ＤＥＳＣＲＩＰＴＩＯＮ／ＡＵＴＨＯＲ（Ｓ）
ＳＴＢ ｉｎｓｅｒｔ ｂｙ Ａｕｒｅｌｉｏ Ｔｏｂｉａｓ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｄａｄ Ｍｉｇｕｅｌ Ｈｅｒｎａｎｄｅｚ
Ａｌｉｃａｎｔｅ，Ｓｐａｉｎ Ｓｕｐｐｏｒｔ：ｂｔｅｄａｔｏｈｉａｓ＠ｃｔｖ．ｅｓ Ａｆｔｅｒ ｉｎｓｔａｌｌａｔｉｏｎ，ｓｅｅ ｈｅｌｐ ｇａｌｂｒ
ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｎｇ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ｉｎ ｍｅｔａ—ａｎａｌｙｓｉｓ
点击蓝色字体ｓｂｅ２０．１进入：
·７２８·
主堡煎堑痘堂盘查！！！！生！旦箜！！鲞箜！塑垦！垫』垦￡ｉ！！垫ｉ！！！』！！！！！！！！∑！！：！！！塑！：！
ｐａｃｋａｇｅ ｓｂｅ２０—１ ｆｒｏｍ ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｔａｔａ．ｃｏｍ／ｓｔｂ／ｓｔｂ５６
【Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ】 Ｍｅｔａ—ａｎａｌｙｓｉｓ；Ｓｔａｔａ ｓｏｆｔｗａｒｅ；Ｔｅｓｔ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ
Ｍｅｔａ分析的目的在于增大样本含量，减少随机 误差，增大检验效能。Ｍｅｔａ分析中的异质性可以定 义为估计效应量在研究间的变异或差异。异质性检 验是确定研究中合并效应量选择相应效应模型的前 提，如果研究间存在异质性，应选择随机效应模型， 否则应选用固定效应模型，因此进行异质性检验是 Ｍｅｔａ分析中的必要工作。本研究应用实例，介绍 Ｓｔａｔａ软件在Ｍｅｔａ分析中的异质性检验。该方法在 常用的Ｒｅｖｍａｎ软件中增加了Ｇａｌｂｒａｉｔｈ图法、统计 量Ｈ值，而Ｇａｌｂｒａｉｔｈ图法可从图形上直观地检验 出异常点，统计量Ｈ值可经过自由度的校正，定量 化检验异质性。文中还介绍了Ｑ统计量和Ｊ２统计
ｓｏｆｔｗａｒｅ ｓｉｍｐｌｙ ａｎｄ ｑｕｉｃｋｌｙ．Ｈ ａｎｄ １２ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ａｒｅ ｍｏｒｅ ｒｏｂｕｓｔ，ａｎｄ ｔｈｅ ｏｕｔｌｉｅｒｓ ｏｆ ｔｈｅ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ｃａｎ ｂｅ ｃｌｅａｒｌｙ ｓｅｅｎ ｉｎ ｔｈｅ Ｇａｌｂｒａｉｔｈ ｐｌｏｔ ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ｆｏｕｒ ｍｅｔｈｏｄｓ．
《2024年Stata在Meta分析中的应用》范文
《Stata在Meta分析中的应用》篇一一、引言Meta分析是一种综合多个独立研究结果的方法，旨在通过合并不同研究的数据来得出更全面、更准确的结论。
随着统计软件的发展，Stata作为一种强大的统计分析工具，在Meta分析中得到了广泛应用。
本文将介绍Stata在Meta分析中的应用，并探讨其优势和局限性。
二、Stata在Meta分析中的应用1. 数据准备与处理在Meta分析中，首先需要收集各个独立研究的数据，包括研究设计、样本大小、实验组和对照组的效应指标等。
Stata提供了强大的数据处理功能，可以方便地导入和处理这些数据。
同时，Stata还支持多种数据格式的转换和整合，使得数据准备和处理的流程更加高效。
2. 模型选择与构建Meta分析中常用的模型包括固定效应模型和随机效应模型。
Stata提供了多种Meta分析模型的选择和构建功能，用户可以根据研究特点和数据特征选择合适的模型。
此外，Stata还支持模型的扩展和调整，如考虑异质性、发表偏倚等。
3. 效应指标计算与合并效应指标是Meta分析的核心内容之一，常用的效应指标包括相对危险度、比值比、加权平均数等。
Stata提供了多种效应指标的计算和合并方法，包括固定效应法、随机效应法等。
用户可以根据需要选择合适的效应指标和合并方法，得出更准确的综合结果。
4. 结果解释与可视化Stata具有强大的结果解释和可视化功能，可以将Meta分析的结果以图表的形式展示出来，使得结果更加直观易懂。
同时，Stata还支持多种结果解释的方法，如森林图、漏斗图等，帮助用户更好地理解Meta分析的结果。
三、Stata在Meta分析中的优势1. 强大的统计分析功能：Stata具有丰富的统计分析功能，可以满足Meta分析的各种需求。
2. 操作简便：Stata的界面友好，操作简便，用户可以快速上手。
3. 数据处理能力强：Stata支持多种数据格式的转换和整合，使得数据准备和处理的流程更加高效。
《2024年Stata在Meta分析中的应用》范文
《Stata在Meta分析中的应用》篇一摘要：本文将介绍Stata软件在Meta分析中的应用。
首先概述Meta 分析的概念、背景及其重要性。
然后介绍Stata软件的基本功能和其在Meta分析中的应用优势。
通过一个实际案例，详细阐述Stata在Meta分析中的具体操作步骤和结果解读。
最后，总结Stata在Meta分析中的价值和未来发展趋势。
一、引言Meta分析是一种通过综合多个独立研究结果来得出综合结论的统计方法。
在医学、社会科学等领域，Meta分析被广泛应用于证据综合和系统评价。
Stata作为一种功能强大的统计分析软件，在Meta分析中发挥着重要作用。
本文将详细介绍Stata在Meta分析中的应用。
二、Meta分析概述2.1 定义与背景Meta分析是一种通过收集、整理和综合多个独立研究结果来得出综合结论的统计方法。
它可以帮助研究者对多个研究结果进行定量综合，提高证据的可靠性和说服力。
2.2 Meta分析的重要性Meta分析在医学、社会科学等领域具有重要价值。
通过对多个研究的综合分析，可以更准确地评估干预措施的效果，为政策制定和临床实践提供有力依据。
三、Stata软件基本功能及其在Meta分析中的应用优势3.1 Stata软件基本功能Stata是一款功能强大的统计分析软件，具有数据管理、描述性统计、推断性统计等功能。
它支持多种统计方法，包括回归分析、方差分析、生存分析等。
3.2 Stata在Meta分析中的应用优势Stata在Meta分析中具有以下优势：（1）操作简便：Stata具有友好的用户界面和丰富的命令系统，使得操作简便快捷。
（2）功能全面：Stata支持多种Meta分析方法，包括固定效应模型、随机效应模型等。
（3）结果直观：Stata可以生成直观的图表和统计结果，便于结果解读。
四、Stata在Meta分析中的具体应用案例4.1 案例背景以一项关于药物治疗糖尿病效果的Meta分析为例，介绍Stata在Meta分析中的具体应用。
《2024年Stata在Meta分析中的应用》范文
《Stata在Meta分析中的应用》篇一一、引言Meta分析是一种用于综合多个独立研究结果，从而得出更为准确和可靠结论的统计方法。
随着科学研究的不断发展，越来越多的学者开始使用Meta分析来整合和解释多个独立研究的结果。
Stata作为一种强大的统计分析软件，在Meta分析中发挥着重要作用。
本文旨在探讨Stata在Meta分析中的应用，并展示其优势和效果。
二、Stata在Meta分析中的优势1. 强大的数据处理能力：Stata具有强大的数据处理能力，可以方便地处理多个独立研究的数据，包括数据的导入、清洗、转换等操作。
这为Meta分析提供了重要的支持。
2. 丰富的统计方法：Stata提供了多种Meta分析方法和模型，包括固定效应模型、随机效应模型、贝叶斯模型等。
这些方法可以根据研究的具体需求进行选择，从而提高分析的准确性和可靠性。
3. 友好的操作界面：Stata的操作界面友好，易于学习和使用。
即使是没有编程基础的学者，也可以通过简单的操作完成Meta分析。
三、Stata在Meta分析中的应用实例以一项关于药物治疗糖尿病效果的Meta分析为例，我们将介绍Stata在Meta分析中的应用。
1. 数据导入与处理：首先，我们将多个独立研究的数据导入到Stata中，并进行数据清洗和转换。
这包括删除重复数据、处理缺失值、转换数据格式等操作。
2. 模型选择与设置：根据研究的具体需求，我们选择固定效应模型或随机效应模型进行Meta分析。
在模型设置中，我们需要设置效应量、置信区间、显著性水平等参数。
3. 数据分析与结果输出：在Stata中运行Meta分析程序后，我们可以得到多个研究合并后的效应量、合并效应量的置信区间以及合并效应量的P值等结果。
这些结果可以直观地展示多个独立研究的结果，并得出更为准确和可靠的结论。
四、Stata在Meta分析中的效果与评价通过实际案例的应用，我们可以发现Stata在Meta分析中具有以下优势：1. 提高了分析的准确性和可靠性：Stata提供了多种Meta分析方法和模型，可以根据研究的具体需求进行选择，从而提高分析的准确性和可靠性。
Meta分析系列之二Meta分析的软件
Meta分析系列之二Meta分析的软件一、本文概述随着医学和科研领域的快速发展，越来越多的研究者在面对大量的研究数据时，需要一种有效且科学的方法来进行综合分析和评价。
Meta 分析作为一种重要的统计学方法，能够通过整合多个独立研究的结果，提供更可靠、更有说服力的证据。
然而，要进行Meta分析，除了掌握其基本原理和方法外，还需要合适的软件工具来辅助实现。
本文将详细介绍几种常用的Meta分析软件，包括其特点、适用场景以及操作步骤，帮助读者更好地选择和应用这些软件，提高Meta分析的效率和准确性。
二、Meta分析软件概览随着统计软件和计算机技术的不断发展，越来越多的专业软件被开发出来用于执行Meta分析。
这些软件不仅提高了Meta分析的效率和精度，也使得复杂的数据处理和分析过程变得相对简单和直观。
以下是对一些常用的Meta分析软件的概览。
Stata：Stata是一款功能强大的统计软件，其内置的meta命令可以方便地进行Meta分析。
Stata提供了多种Meta分析方法，包括固定效应模型、随机效应模型等，同时也支持对异质性、发表偏倚等进行检验和处理。
Stata的图形化界面使得操作更加直观，适合初学者使用。
RevMan：RevMan（Review Manager）是由Cochrane协作网开发的一款免费的Meta分析软件。
它提供了全面的Meta分析功能，包括数据输入、数据分析、图形生成等。
RevMan还支持对研究质量进行评估，提供了一系列工具和指南帮助研究者进行高质量的Meta分析。
R语言：R语言是一款开源的统计软件，其强大的编程能力和丰富的包资源使得它在Meta分析领域具有广泛的应用。
通过安装相应的包，如“metafor”“meta”等，可以轻松进行各种复杂的Meta分析。
R 语言的灵活性使得研究者可以根据需要进行自定义分析，但同时也需要一定的编程基础。
SAS：SAS是一款商业统计软件，其PROC MIED和PROC GLM过程可以用于执行Meta分析。
Stata在Meta分析中的应用
Stata在Meta分析中的应用Stata是一款强大且广泛使用的统计软件，能够进行多种统计分析，包括描述性统计、回归分析、生存分析、多层次模型等。
在Meta分析中，Stata具备了进行效应量合并和散点图绘制等功能，使得探究者能够更便利地进行Meta分析的各个步骤。
起首，Stata能够进行单探究效应量的计算。
探究者需要将各个独立探究的原始数据输入到Stata软件中，并进行合适的数据处理和变量定义。
然后，通过利用meta指令，Stata可以依据原始数据计算出每个探究的效应量和其对应的标准误差。
而不同效应量的选择可以依据探究的详尽目标和特点进行。
其次，Stata能够进行效应量合并和效应量模型的构建。
效应量合并是Meta分析的核心步骤之一，用于将各个独立探究的效应量整合成一个总体效应量。
Stata提供了多种合并效应量的方法，包括固定效应模型和随机效应模型。
探究者可以依据数据的异质性和探究的特点选择不同的合并方法。
通过利用meta指令，Stata 可以进行效应量合并，并为合并效应量提供置信区间和显著性检验的结果。
此外，Stata还能够进行Meta回归和亚组分析。
Meta回归是一种用于探究影响效应量异质性的方法，可以依据不同探究的特征进行回归分析，来寻找可能导致异质性的因素。
Stata可以通过利用metareg指令进行Meta回归分析，并提供回归系数和显著性检验的结果。
亚组分析是一种用于探究可能的效应量差异的方法，可以将探究样本按照一定的特征分组，然后对不同亚组进行效应量比较。
Stata可以通过利用metan指令进行亚组分析，并提供亚组间效应量比较的结果。
最后，Stata还能够进行散点图绘制和敏感性分析。
散点图是一种直观展示不同探究效应量的方法，可以反映出总体效应量和各个探究效应量之间的干系。
而敏感性分析是一种用于评估总体效应量稳健性的方法，可以通过排除某些特殊探究或改变分析策略来检验分析结果的稳定性。
Stata可以通过利用metareg指令和metainf指令进行散点图绘制和敏感性分析，并提供直观和可靠的结果。
Meta分析系列之二_Meta分析的软件
Meta分析系列之二:Meta分析的软件Meta分析系列之二: Meta分析的软件概述：Meta分析是一种系统回顾和整合已有研究结果的方法，能够提供更全面、准确、有力的证据，以支持决策制定、理论构建和进一步研究。
为了进行Meta分析，研究者需要借助于各种软件来处理大量的数据和进行统计分析。
本文将重点介绍几种常用的Meta分析软件，包括RevMan、Comprehensive Meta-Analysis (CMA)、Stata和R等，探讨它们的优势和适用场景。
一、RevManRevMan是Cochrane合作组织开发的一款免费软件，旨在支持系统评价和Meta分析。
它是用于系统评价和Meta分析的标准工具，具有简洁、易用的特点。
RevMan提供了多种数据输入方式，包括手动输入和导入Excel等文件，可对不同研究的结果进行整合和汇总。
此外，RevMan还提供了丰富的统计功能，如提供不同效应量的计算和绘制森林图等。
RevMan的用户界面友好，能够帮助研究者一步步完成Meta分析的各个流程，同时还提供了多语言支持，方便不同地区和国家的研究者使用。
二、Comprehensive Meta-Analysis (CMA)CMA是一款运行在Windows平台上的商业Meta分析软件，具有广泛的应用范围。
CMA不仅具备RevMan的功能，还提供了更多高级的统计分析和图形展示选项。
例如，CMA可以进行荟萃分析和医学经济学分析，包括计算合并风险比、计算敏感性分析和绘制漏斗图等。
此外，CMA还具有逼真的三维图形功能，可以帮助研究者更直观地展示统计结果。
CMA的用户界面较为复杂，对统计数据和分析方法的理解要求较高，适合有一定经验的研究者使用。
三、StataStata是一种统计分析软件，也可以用于进行Meta分析。
Stata具有强大的数据处理和统计分析功能，适用于各个学科领域的研究。
Stata可以直接读取和处理不同格式的数据文件，如Excel、CSV、SPSS等，方便研究者进行数据清洗和整理。
Stata软件在meta分析中的应用
目录
• 第一讲 Stata用于meta分析背景知识 • 第二讲 二分类变量的meta分析（metan） • 第三讲 连续型变量的meta分析（metan） • 第四讲 Stata合并效应量及可信区间（metan） • 第五讲 Stata用于诊断试验meta分析（midas）
二分类数据
数据录入要点
• 试验组事件数、实验组未发生事件数、对照组事件数、对照组未发生事件数 • gen alive1=pop1‐death1 • gen alive0=pop0‐death0 • metan death1 alive1 death0 alive0, label(namevar=trialname, yearvar=year)
Interstudy variation in Sensitivity: MED_SEN = 0.61, 95% CI = [ 0.57- 0.68]
Interstudy variation in Specificity: ICC_SPE = 0.09, 95% CI = [ 0.01- 0.17]
安装meta‐analysis菜单
• 首先确定meta分析相关的模块已经安装 • 安装“meta‐dialog”模块
• 键入命令：db metan
• 或建立并编写profile.do文件, 存储在安装目录
• 首次运行”run c:\ado\profile.do”
• 强烈建议使用命令行进行操作
Stata的主界面
Number of studies = 14
Reference-positive Units = 1544
Reference-negative Units = 1397
Stata在探索异质性来源_Meta回归分析中的应用
ZHANG Tian-song1， LIU Jiang-bo2， ZHONG Wen-zhao3 （1． Department of TCM， Jing'an District Central Hospital， Shanghai 200040，China； 2． Department of Dermatology， People's Hospital of Huiyang， Guangdong Huizhou 516211， China； 3． Cancer Center， Guangdong General Hospital， Guangdong Lung Cancer Research Institute，
［摘 要 ］ Meta 回 归 分 析 是 探 索 研 究 间 异 质 性 来 源 的 重 要 方 法 。 以 网 络 数 据 为 例 详 细 介 绍 了 应 用 Stata 软 件 进
行 Meta 回 归 分 析 的 具 体 操 作 方 法 。
［关 键 词 ］ 异 质 性 ； Meta 回 归 分 析 ； Stata 软 件
meta回归stata结果解读
Meta回归stata结果解读在统计学中，meta回归分析是一种用于结合多个独立研究结果的方法，以产生一个综合的估计值。
这种方法可以帮助研究者更准确地评估一个特定效应的大小和方向，并且可以提供对这个效应的整体理解。
在本文中，我们将介绍meta回归分析的基本概念，并对使用Stata软件进行meta回归分析的结果进行解读。
1. 概念在研究领域，通常会有多个独立的研究对同一个问题或效应进行研究，并且产生了不同的估计值。
meta回归分析的主要目的就是将这些独立研究的结果进行合并，得出综合的效应估计。
这样做的好处是可以增加研究结果的统计功效，并且可以提供更准确的估计。
2. Stata软件进行meta回归分析利用Stata软件进行meta回归分析可以帮助研究者更方便地进行数据处理和结果解读。
我们需要将已有的研究结果数据导入Stata软件中，然后使用meta命令进行meta回归分析。
在得到结果后，我们可以对各个参数进行解读，并得出综合的效应值和其置信区间。
3. 结果解读在meta回归分析的结果中，我们通常会看到各个研究的效应值、加权效应值、置信区间等参数。
在解读这些结果时，我们需要重点关注综合的效应值和其置信区间。
如果置信区间包含0，说明综合效应值可能不显著；而如果置信区间不包含0，说明综合效应值可能是显著的。
我们还需要关注异质性检验的结果，以确定研究结果是否存在显著的异质性。
4. 个人观点个人对meta回归分析的理解是，这种方法可以帮助研究者更全面地评估一个效应的大小和方向，尤其是当存在多个独立研究时。
利用Stata软件进行meta回归分析，可以更加方便地进行数据处理和结果解读，为研究者提供了一个强大的工具。
总结在本文中，我们介绍了meta回归分析的基本概念，并介绍了利用Stata软件进行meta回归分析的方法和结果解读。
通过对结果的解读，我们可以更全面地评估一个效应的大小和方向，从而得出对研究问题的更深入理解。
[转载]诊断性实验META分析在STATA中的实现过程（转）
![[转载]诊断性实验META分析在STATA中的实现过程（转）](https://img.taocdn.com/s3/m/10fa105fe418964bcf84b9d528ea81c758f52e7b.png)
[转载]诊断性实验META分析在STATA中的实现过程（转）原⽂地址：诊断性实验META分析在STATA中的实现过程（转）作者：数据统计服务中⼼⼀、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、对数据结构的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分析与结果解读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。
Stata软件在Meta-分析发表性偏倚识别中探讨（可编辑）
Stata软件在Meta-分析发表性偏倚识别中探讨现代预防医学年第卷第期文章编号中图分类号文献标识码【流行病与统计方法】软件在分析发表性偏倚识别中的探讨王丹牟振云翟俊霞宗红侠赵晓东摘要目的探讨软件在分析发表性偏倚的识别中的应用。
方法针对研究实例采用软件中漏斗图法、秩相关法、回归法、剪补法的相应命令语句。
结果种方法分别绘制出精美的漏斗图、漏斗图、回归图和剪补法漏斗图。
法中差异无统计学意义回归法中差异无统计学意义剪补法补充个缺失研究剪补前后及其的可信区间分别为和。
结论采用种方法对本研究的实例分析均识别出无发表性偏倚。
因此软件具有高效、快速、方便地完成分析中发表性偏倚识别的优点。
关键词分析软件发表性偏倚’’’’’’分析是通过综合多个研究结果提供一个量化的平主观性较强。
而对于发表性偏倚的识别还有一些定量的方法均效果或联系从而来回答研究问题。
它的最大的优点是增大这一点则无能为力。
拥有强大统计功能的软样本量来增加结论的把握度解决研究结果的不一致性。
然件则提供了除漏斗图之外一些定量的检测方法不仅可从数量而分析的材料往往来自发表的文献报道而非原始资关系上对发表性偏倚进行判断还能绘制精美的漏斗图、料因而分析中的材料有可能存在发表性偏倚即有统回归图和剪补法漏斗图简单直观。
本文重点介绍计学意义的阳性结果更容易投稿和被发表而无统计学意义的对实例进行种发表性偏倚的识别方法漏斗图法、研究不易被发表。
发表性偏倚作为一个重要的影响因素对秩相关法、回归法、剪补法为评价分析结果分析结果的可靠性判断有着不可忽视的作用。
识别发表性偏倚提供参考。
现在做分析通常用它是协作网提供给评价者进行系统评价而资料与方法设计的软件。
它对于发表性偏倚的测量只提供定性的绘制漏斗资料图的功能察看各点是否为分布对称的漏斗来进行判断往往本文以作者待发表的《西酞普兰与阿米替林治疗老年抑郁症随机对照试验的分析》中西酞普兰与阿米替林治疗老基金项目河北省卫生厅指令性计划课题年抑郁症随机对照试验的有效率相关数据为例建立数据集作者简介王丹女硕士在读研究方向循证医学见表。
Stata在Meta分析中的应用
Stata在Meta分析中的应用随着现代医学研究的发展，Meta分析作为一种系统性综合研究方法，被广泛应用于医学领域中不同疾病的研究中。
而Stata作为一种统计软件，提供了丰富的工具和功能，可以有效地辅助进行Meta分析的数据处理和结果分析。
本文将探讨，并介绍其主要功能和操作流程。
首先，Stata可以帮助研究者进行Meta分析的数据管理和清洗。
在Meta分析中，需要收集和整理来自不同研究的原始数据，包括样本量、效应量和区间估计等信息。
Stata提供了丰富的数据管理功能，可以帮助研究者快速导入和整理数据。
例如，研究者可以使用Stata中的import命令将原始数据导入到软件中，然后使用merge命令将多个数据文件进行合并，以便进行后续的数据分析。
其次，Stata可以实现Meta分析中的效应量计算和合并。
在Meta分析中，研究者需要计算不同研究间的效应量，并进行合并，以获得总体效应量和其置信区间。
Stata提供了多种计算效应量的方法，包括计算风险比、风险差和标准化均值差等。
例如，研究者可以使用Stata中的metan命令来计算不同研究的效应量，并使用forestplot命令生成效应量的森林图。
通过这些功能，研究者可以直观地了解不同研究效应量之间的差异，并系统地进行合并分析。
此外，Stata还可以进行Meta回归和敏感性分析。
在Meta分析中，研究者经常面临到不同研究之间的异质性和潜在的影响因素。
Stata提供了meta命令，可以进行Meta回归，通过考虑不同研究间的异质性因素来解释研究间的差异。
同时，Stata还可以进行敏感性分析，通过排除某些研究或重新计算效应量来评估Meta分析结果的稳定性和一致性。
除了上述功能之外，Stata还提供了丰富的数据可视化和报告功能，可以帮助研究者直观地展示Meta分析的结果。
研究者可以使用Stata中的graph命令绘制不同研究间的效应量分布图和漏斗图，以及random命令生成不同研究效应量的散点图。
《2024年Stata在Meta分析中的应用》范文
《Stata在Meta分析中的应用》篇一一、引言Meta分析是一种综合多个独立研究结果的方法，旨在通过合并不同研究的数据来得出更可靠的结论。
随着科研领域的发展，Meta分析在医学、社会科学、心理学等多个领域得到了广泛应用。
Stata作为一种强大的统计分析软件，在Meta分析中扮演着重要角色。
本文将探讨Stata在Meta分析中的应用及其相关注意事项。
二、Stata在Meta分析中的应用1. 数据导入与处理在Meta分析中，首先需要将多个独立研究的数据导入到Stata软件中。
Stata提供了便捷的数据导入功能，支持多种数据格式的导入，如Excel、SPSS等。
导入数据后，需要对数据进行清洗、整理和格式化，以便进行后续的Meta分析。
2. 描述性统计分析在Meta分析前，可以进行描述性统计分析，了解各个研究的特征、样本量、效应大小等。
Stata提供了丰富的描述性统计分析功能，如计算均值、标准差、相关性等，帮助研究者了解数据的分布情况和研究特征。
3. 随机效应模型与固定效应模型Meta分析中常用的模型包括随机效应模型和固定效应模型。
Stata提供了相应的命令和函数，可以方便地实现这两种模型的估计和比较。
随机效应模型考虑了研究间的异质性，而固定效应模型则假设所有研究具有相同的效应。
根据研究目的和数据特点，选择合适的模型进行Meta分析。
4. 亚组分析与meta回归Stata还支持亚组分析和meta回归等更复杂的Meta分析方法。
亚组分析可以根据某些特征将研究分为不同的亚组，分别进行Meta分析。
而meta回归则可以在Meta分析的基础上，进一步探讨影响因素对效应大小的影响。
这些方法可以帮助研究者更深入地了解研究间的异质性来源和影响因素。
5. 结果的可视化展示Stata提供了丰富的图形功能，可以将Meta分析的结果以图表的形式展示出来。
如森林图可以直观地展示各个研究的效应大小及其可信区间，以及合并效应大小的可信区间。
使用stata进行meta分析的详细具体过程和方法
使用stata进行meta分析的详细具体过程和方法meta, stata最近使用stata 8进行meta分析，之前已经使用refman 5进行了初步处理，但是refman 的漏斗图只能粗略看是否对称，无法定量，据说stata可以进行发表性偏倚定量评价，所以自己摸索stata中的meta分析方法，在DXY中学习了不少战友的帖子（zhangdog战友），都感觉不是很系统，有的还有些问题。
结合自己的体会，写个详细的总结，希望对像我一样的初学者有所帮助，尤其对很多非统计学专业的人员有用，当然我也不是统计学专业的，问题再所难免，共同学习，还望战友指点。
1.stata的安装，建议下载8.0的版本，有战友反映9.0和10.0的版本好象有些问题，反正基本功能有了，meta分析的菜单在8.0以后版本都有了，所以不必追求最新的。
我是在上下载的。
baidu，google上都能找到。
2.原始数据的录入，这是应用stata进行分析的基础。
（1）命令窗口输入：Input no study event1 total1 event0 total0: |( g; m- [2 `; b3 `（分别表示纳入研究序号，名称，暴露组或处理组例数，总例数，对照组例数，对照组总例数，因为我是用refman中导出数据，这后4项可以直接输出），作用是产生变量。
然后可以逐行输入数据，以end命令结束，我建议初学者跳到下面的输入更简单。
* s# ?- w; d: B6 v$ L- j（2）点Data——Data editor（或ctrl＋7快捷键），可以直接录入数据，可以直接复制，粘贴数据。
输完后点击preserve保存退出Data editor 窗口。
6 z7 T5 M3 H5 ~%第一步（1）也可以省略，进入第二步后，先输入数据，然后双击自动产生的变量var1,var2....进行变量名称的修改，个人感觉这样快捷。
1 Deng SL 2004 31 114 8 100* Z4 U' m+ R$ i4 i8 V( P&2 Ding HF 2006 19 25 5 8^3 h2 l* t6 W9 ?" \$ _" o- S3 Fang ZL 2002 35 36 20 35+ C& ?* ^) Q3 y! l R, F' F14 Ito K 2006 36 40 31 40@5 ?* E& [!5 Kao JH 2003 81 127 4 35m/ y4 w2 R. y: h4 ~5 a6 Yuen MF 2004 60 66 101 1351 V3 [0 M& Y4 ~. B. x- a. B% l*完毕在命令窗输入list命令查看数据。
Stata在Meta分析时异质性评价中的应用
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1 定量资料两组比较的meta分析
2 定性资料两组比较的meta分析
实例：
分类资料的meta分析
为了探讨用Aspirin预防心肌梗塞(myocardial infarction，MI)后死亡的发生。
美国在1976——1988年问进行了7个关于Aspirin 预防MI后死亡的研究，详细结果见表1，其中6项研究的结果表明Aspirin组与安慰剂组的MI后死亡率的差别无统计学意义。
只有1项结果表明Aspirin预防MI后死亡有效并且差别有统计学意义。
现根据表1提供的结果进行meta分析
表1 Aspirin预防心肌梗塞死亡的临床试验结果
研究发表年份
Aspirin组安慰剂组
总例数死亡例数总例数死亡例数
MRC-1 1974 615 49 624 67 CDP 1976 758 44 771 64 MRC-2 1979 832 102 850 126 GASP 1979 317 32 309 38 PARIS 1980 810 85 406 52 AMIS 1980 2237 246 2257 219 ISIS-2 1988 8587 1570 8600 1720 操作步骤
1 把数据输入stata软件
2 变量的解释
Study 纳入的研究
Year 年份
Death1 Aspirin组的死亡人数
Live1 Aspirin组的存活人数
Death2 安慰剂组的死亡人数
Live2 安慰剂组的死亡人数
3 进行meta分析
metan death1 live1 dead2 live2, or label(namevar=study, yearvar=year)
结果：
以上结果分成两部分
(1)meta分析的合并统计量
合并OR值 OR=0.897,95%的可信区间(0.841,0.957)
(2)给出异质性检验的结果
只要异质性检验的P值不小于0.10(或者I-squared小于50%)就可以认为不存在异质性，可以用应固定效应模型(stata默认的情况)。
如果质性检验的P值小于等于0.10(或者I-squared大于50%)，则不同的组间存在异质性，应该应用随机效应模型
随机效应模型的命令如下：metan death1 live1 dead2 live2, or label(namevar=study, yearvar=year) random
在运行meta分析命令的同时stata输出森林图，如下：
由输出的合并结果和漏斗图可以得出，合并的OR值为0.90,95%可信区间为(0.84，0.96)
4 发表偏倚的检验，命令如下：
(1) gen logor=log(_ES)
(2) gen selogor=_selogES
(3) metabias logor selogor,graph(begg)
输出结果如下：
发表偏倚主要看begg检验的结果，由上图可以看到发表偏倚假设检验的z值为1.20，p值为0.230>0.05，可以认为没有发表偏倚。
进行发表偏倚检验时stata同时给出的漏斗图如下
5 结论
合并OR小于1，95%的可信区间不包括1，所以示Aspirin有预防心肌梗塞后死亡的作用
数值变量资料的meta分析
Gotzsche收集了有关短程小剂量强的松VS．安慰剂或非甾体抗炎药治疗类风湿性关节炎的7个临床随机对照试验(RCTs)，观察类风湿性关节炎患者的关节压痛指数(rechie’S index)，数据如表2。
表2 7个研究类风湿性关节炎患者关节压痛指数
试验名称发表
年份
试验组对照组
例数均数标准差例数均数标准差
Jasni 1968 9 16.2 8.7 9 38.1 12.8 Dick 1970 24 17.6 8.0 24 40.7 13.0 Lee 1973 21 30.5 16.5 21 41.4 19.8 Berry 1974 12 13.0 11.0 12 23.7 11.1 Lee 1974 18 14.6 12.4 18 26.4 15.1 Stenber 1992 21 6.3 1.7 21 11.1 2.1 Geital 1995 20 10.8 4.7 20 16.3 7.7 1 在stata数据编辑器中建立数据文件
2 变量名称
study 纳入的研究
year 研究的年份
n1 试验组的样本含量
mean1 试验组的均数
sd1 试验组的标准差
n2 对照组的样本含量
mean2 对照组的均数
sd2 对照组的标准差
3 进行meta分析
metan n1 mean1 sd1 n2 mean2 sd2, label(namevar=study, yearvar=year)
输出的结果
判断异质性的方法同上面定性资料的meta，有上图可以看到，不同的组间存在异质性，所以应该应用随机效应模型
应用随机效用模型以后输出的结果如下
stata同时输出森林图如下
4 进行发表偏倚的检验
Stata命令：metabias _ES _seES,graph(begg)检验结果(结果的解释同分类资料的meta分析)
漏斗图如下：
由以上分析可以得到没有发表偏倚的存在5 结论
合并的效用值为-1.378，95%CI为(-1.951,-0.805)，不包括0，可以得到短程小剂量强的松有减少类风湿性关节炎患者的关节压痛指数的作用。