(完整word版)用stata进行单个率meta分析程序总结,推荐文档
《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分析是一种统计技术，用于整合来自多个独立研究的结论，以提供更全面、更准确的结论。
随着科研工作的深入，Meta 分析在各个研究领域中扮演着越来越重要的角色。
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。
本文将详细介绍Stata在Meta分析中的应用。
二、Stata软件简介Stata是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于数据管理、统计分析、数据可视化等领域。
其丰富的功能和强大的计算能力使得它在Meta分析中成为首选工具。
Stata提供了丰富的Meta分析命令和程序，使得用户可以方便地进行Meta分析。
三、Stata在Meta分析中的应用1. 数据管理Stata具有强大的数据管理功能，可以方便地导入、导出、清洗和整理Meta分析所需的数据。
用户可以将多个研究的数据整合到一个数据集中，然后使用Stata进行数据清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。
2. 描述性分析Stata可以进行描述性分析，包括计算各研究的效应量、标准误、置信区间等。
这些描述性分析的结果可以为后续的Meta分析提供基础。
3. 固定效应模型和随机效应模型Stata支持固定效应模型和随机效应模型两种Meta分析模型。
用户可以根据研究需求选择合适的模型。
固定效应模型假设各研究间的效应量是固定的，而随机效应模型则考虑了各研究间的异质性。
4. 亚组分析和元回归分析Stata还支持亚组分析和元回归分析等更复杂的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，然后分别进行Meta分析。
元回归分析则可以探讨效应量与其他变量之间的关系。
5. 结果可视化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。
例如，可以使用森林图展示各研究的效应量及其置信区间，以便更直观地了解各研究的结果和总体结果。
四、案例分析以某项关于药物治疗糖尿病的研究为例，我们将介绍如何使用Stata进行Meta分析。
《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。
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“ssc install 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。
meta分析stata演示文稿
数据
计量资料
亚组分析---design
亚组分析---location
随机效应模型，异质性太大
漏斗图
ES：效应量（例如血糖下降变 seES：效应量的标准误
直接复制，可得白色的图
WMD
Begg's funnel plot with pseudo 95% confidence limits .5
Stata软件实现步骤
基线数据的录入与导入； 菜单操作或者编写程序； 生成森林图以及所需要的图形； 数均值、标准差，一篇文献，低中高剂量
Wmd 单位统一 ，加权均值，如血糖的单位都是 mmol/l
Msd 标准化均值
wmd
森林图操作步骤
发表的文献中符合要求的数据进行合并，计算出其 合并效应。
举例说明
1、计量资料的meta分析
运动、饮食与降空腹血糖 检索文献、检索词筛选出80-90篇 读摘要筛选30-40篇，精读剩下12篇 State软件做分析，得出合并效应森林图
检索文献流程图
合并效应森林图
几个关键的步骤
文献的纳入与排除（检索策略与纳入标准）； 纳入文献的质量评估（几种评估量表）； 森林图的生成与亚组分析（合并效应WMD,SMD）； 漏斗图的制作及其意义；
前瞻性RR 回顾性OR
表2.1 Aspirin预防心梗死亡的临床试验结果基线情况
study year
Aspirin group
Placebo group
total
death
total
death
MRC-1 1974
615
49
624
67
CDP 1976
758
44
771
64
基因多态性（SNP）meta分析stata流程及结果解释
基因多态性（SNP）meta分析stata流程及结果解释遗传关联研究旨在评估遗传变异与表型之间的关联。
在过去的几年或几十年中，这类研究的数量呈指数增长，但是由于实验设计，样本量较小和其他一些错误的原因，得到的结果往往是不可重复的，导致很多结果有矛盾。
meta分析由于可以将这些文献结果整合起来，提高统计效率，能够很好的解决这种差异，并能够识别基因型和表型之间的真实关联，正受到越来越多的关注。
基因多态性（SNP）多态性的研究也越来越多。
由于数据易于获得，分析结果看起来比较高大尚，发表文章相对比较容易，受到广大在校学生和医生们的青睐。
由于SNP的meta分析和传统meta分析比不太一样，现就讲SNP的meta 分析流程和结果稍做解释。
1、数据格式目前,SNP的meta分析建议用stata完成，从Hardy-Weinberg 检验到敏感性分析，都有一个完整的过程。
一般来说，把数据整理成以下格式即可，其中，cases表示实验组，controls表示对照组。
2、Hardy-Weinberg检验由于基因分型错误，或者选择偏倚和不恰当的分层，可能会发生HWE偏倚。
因此，在汇总数据之前，应在每项研究中检查HWE的拟合优度。
使用stata识别低质量的研究，可以计算出HW-P值和调整后的HW-P值。
从下表看，P均大于0.05，说明没有HWE偏倚。
3、遗传模型给定两个等位基因（A，a），可能出现三种基因型（AA，Aa，aa）可以以不同方式产生不同的遗传模型。
基于生物学遗传模型进行不同模型的评估。
包括等位基因对比（A与a），隐性（AA与Aa + aa），显性（AA + Aa与aa）和超显性（Aa与AA + aa））遗传模型以及成对比较（AA与aa，AA与Aa和Aa与aa的比较）。
多次检验，使用Bonferroni方法调整P值。
4、异质性评估异质性的评估可以采用多种指标进行，一般来说有tau^2，Q值，I^2以及P值的计算，假如存在异质性，则可以使用亚组分析来解决。
meta分析概念与stata实现PPT精品文档
.
40
（三）合并率的meta分析
例如一篇2016年发表在BMC public health上的 meta分析
.
41
漏选了李昕、郑亮为共同第一作者的文章
17.48%
.
42
数据录入格式（自己录入）
率
.
43
.
机效应模型
.
35
结果
.
36
前瞻干预，只有RR值
.
37
漏斗图
.
38
漏斗图
Funnel plot with pseudo 95% confidence limits
0
.05
.1
se(logRR)
.15
.2
.25
.4
.6
.8
1
1.2
1.4
RR
.
39
学习统计方法的意境
挑灯夜读，红袖添香；
书中自有黄金屋，书中 自有颜如玉；
meta分析概念与stata实现
.
1
为什么做meta分析
当我们准备进行一个课题的研究时，还没有收 集好的数据，当我们查阅大量的文献后，发现 一些有意义、有争议的结论时；
可以定量地将现有的研究成果进行总结归纳， 较为精确地得出合并效应；
.
2
怎样做Meta分析
计量资料的meta分析； 计数资料的meta分析； 率的meta分析； 诊断试验的meta分析； 其他类别的meta分析；
.
20
随机效应模型，异质性太大
.
21
漏斗图
.
22
ES：效应量（例如血糖下降变 seES：效应量的标准误
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
如何运用Stata软件进行Meta分析(38页)
作者
试验组 发生数
发表年份
试验组 未发生
对照组 发生数
对照组 未发生
更改变 量名称
*
2.2 连续性资料数据录入
试验组 样本数
Байду номын сангаас
试验组 均数
试验组 标准差
对照组 样本数
对照组 均数
对照组 标准差
作者
发表年份
*
2.3 metan菜单命令
计数资料 连续性资料
效应量
效应量的标 准误
研究标签
命令输入
年份标签
它操作灵活、简单、易用,同时具有数据管理软件、 统计分析软件、绘图软件、矩阵计算软件和程序语言 的特点,在许多方面别具一格,和SAS、 SPSS一起并称 为新的三大权威统计软件。
*
1.1 stata软件简介
相对RevMan而言,Stata的Meta分析功能更全面和强 大,该软件除了可以完成二分类变量和连续性变量的Meta 分析,也可以进行Meta回归分析、 累积Meta分析、单个 研究影响分析、诊断试验的Meta分析、剂量反应关系 Meta分析、生存分析资料合并等几乎所有Meta分析方法。
异质性
无效线
95%可信 区间
权重
对于有利结局菱形在右 边有效，左边无效；不 利结局则相反。
*
2.6 连续性资料森林图
无效线
当两均数差值为0时，差 异无统计学意义，故无 效线在0处。
*
2.7 连续性资料森林图
无效线
当两均数差值为0时，差 异无统计学意义，故无 效线在0处。
*
异质性的处理
4 第四部
2
logor
0
-2 0
*
.5
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软件实现meta分析
Both the output and the graph show that there is a clear effect of streptokinase in protecting against death following myocardial infarction. The meta-analysis is dominated by the large GISSI-12and ISIS-23trials which contribute 76·2% of the weight in this analysis. If required, the text showing the weights or treatment effects may be omitted from the graph (options nowt and nostats, respectively). The metan command will perform all the commonly used fixed effects (inverse variance method, Mantel–Haenszel method and Peto’s method) and random effects (DerSimonian and Laird) analyses. These methods are described in Chapter 15. Commands labbe to draw L’Abbé plots (see Chapters 8 and 10) and funnel to draw funnel plots (see Chapter 11) are also included. 352Note that meta performs both fixed and random effects analyses by default and the tabular output includes the weights from both analyses. It is clear that the smaller studies are given relatively more weight in the random effects analysis than with the fixed effect model. Because the meta command requires only the estimated treatment effect and its standard error, it will be particularly useful in meta-analyses of studies in which the treatment effect is not derived from the standard 2 ×2 table. Examples might include crossover trials, or survival trials, when the treatment effect might be measured by the hazard ratio derived from Cox regression. Example 2: intravenous magnesium in acute myocardial infarction The following table gives data from 16 randomised controlled trials of intravenous magnesium in the prevention of death following myocardial infarction. These trials are a well-known example where the results of a meta-analysis8were contradicted by a single large trial (ISIS-4)9–11(see also Chapters 3 and 11).355Dealing with zero cellsWhen one arm of a study contains no events – or, equally, all events – we have what is termed a “zero cell” in the 2 ×2 table. Zero cells create problems in the computation of ratio measures of treatment effect, and the standard error of either difference or ratio measures. For trial number 8 (Bertschart), there were no deaths in the intervention group, so that the estimated odds ratio is zero and the standard error cannot be estimated. A common way to deal with this problem is to add 0·5 to each cell of the 2 ×2 table for the trial. If there are no events in either the intervention or control arms of the trial, however, then any measure of effect summarised as a ratio is undefined, and unless the absolute (risk difference) scale is used instead, the trial has to be discarded from the meta-analysis.The metan command deals with the problem automatically, by adding 0·5 to all cells of the 2 ×2 table before analysis. For the commands which require summary statistics to be calculated (meta,metacum,metainf, metabias and metareg) it is necessary to do this, and to drop trials with no events or in which all subjects experienced events, before calculating the treatment effect and standard error.To drop trials with no events or all events:drop if dead1==0&dead0==0drop if dead1==tot1&dead0==tot0357By the late 1970s, there was clear evidence that streptokinase prevented death following myocardial infarction. However it was not used routinely until the late 1980s, when the results of the large GISSI-1 and ISIS-2 trials became known (see Chapter 1). The cumulative meta-analysis plot makes it clear that although these trials reduced the confidence interval for the summary estimate, they did not change the estimated degree of protection.Examining the influence of individual studiesThe influence of individual studies on the summary effect estimate may be displayed using the metainf command.15This command performs an influence analysis, in which the meta-analysis estimates are computed omitting one study at a time. The syntax for metainf is the same as that for the meta command. By default, fixed-effects analyses are displayed. Let’s perform this analysis for the magnesium data:metainf logor selogor, eform id (trialnam)361The label above the vertical axis indicates that the treatment effect estimate (here, log odds ratio) has been exponentiated. The meta-analysis is dominated by the ISIS-4 study, so omission of other studies makes little or no difference. If ISIS-4 is omitted then there appears to be a clear effect of magnesium in preventing death after myocardial infarction.Funnel plots and tests for funnel plot asymmetryThe metabias command16,17performs the tests for funnel-plot asymmetry proposed by Begg and Mazumdar18and by Egger et al.11(see Chapter 11). If the graph option is specified the command will produce either a plot of standardized effect against precision11(graph(egger)) or a funnel plot (graph(begg)). For the magnesium data there is clear evidence of funnel plot asymmetry if the ISIS-4 trial is included. It is of more interest to know if there was evidence of bias before the results of the ISIS-4 trial were known. Therefore in the following analysis we omit the ISIS-4 trial:metabias logor selogor if trial<16, graph(begg)Note: default data input format (theta, se_theta) assumed.if trialno < 16362The funnel plot appears asymmetric, and there is evidence of bias using the Egger (weighted regression) method (P for bias 0·007) but not using the Begg (rank correlation method). This is compatible with a greater statistical power of the regression test, as discussed in Chapter 11. The horizontal line in the funnel plot indicates the fixed-effects summary estimate (using363To use the metareg command, we need to derive the treatment effect estimate (in this case log risk ratio) and its standard error, for each study.generate logrr=log((cases1/tot1)/(cases0/tot0)) generate selogrr=sqrt((1/cases1)-(1/tot1)+(1/cases0)-(1/tot0))In their meta-analysis, Colditz et al. noted the strong evidence for heterogeneity between studies, and concluded that a random-effects meta-analysis was appropriate:meta logrr selogrr, eformMeta-analysis (exponential form)Pooled95% CI Asymptotic No. ofies MethodEst Lower Upper z_value p_value stud Fixed0.6500.6010.704-10.6250.00013 Random0.4900.3450.695-3.9950.000Test for heterogeneity: Q= 152.233 on 12 degrees of freedom (p= 0.000)Moment-based estimate of between studies variance = 0.309366。
Stata率的meta分析
用stata软件做单个样本率的meta分析
本实例采用的数据是本人的另一个贴子用的数据是这个贴子中我能用stata做患病率的meta分析了，大家交流交流啊 - 丁香园论坛中网友在别的文章中看到并上传的一个森林图：
这个森林图中的数据其实不太好，因为异质性太大，但数据简单，也就给大家摸拟一下。
重要的是知道怎样用stata软件做单样本率meta 分析就可以了。
在stata中要做meta分析，最重要的就是要知道两个变量，一个是ES也就是效应量，另一个是seES,也就效应量，所有关于率的meta,做meta的关键也就是如何去寻找这两个东东了,
我这里采用的就是直接用率做为ES,而ES的标准误其实也不难求出,大家可以看看孙振球教授《医学统计学》中的这个例子或许会有所启发:如下图
这个是基于正态近似法的公式,在样本量较,数据正态时使用,这算ES 的标准误也是如用的这个公式
下面开始具体操作:
1,输入数据,数据的格式是study,率，以及样本量
第二步：generate ser=sqrt(r*(1-r)/n)
3，用随机效应模型进行分析命令如下：metan r ser, random label(namevar=study)
继续
4，输入如下命令得到漏斗图:metafunnel r ser。
Stata 率的meta分析
用stata软件做单个样本率的meta分析
本实例采用的数据是本人的另一个贴子用的数据是这个贴子中我能用stata做患病率的meta分析了，大家交流交流啊- 丁香园论坛中网友在别的文章中看到并上传的一个森林图：
这个森林图中的数据其实不太好，因为异质性太大，但数据简单，也就给大家摸拟一下。
重要的是知道怎样用stata软件做单样本率meta分析就可以了。
在stata中要做meta分析，最重要的就是要知道两个变量，一个是ES也就是效应量，另一个是seES,也就效应量，所有关于率的meta,做meta的关键也就是如何去寻找这两个东东了,
我这里采用的就是直接用率做为ES,而ES的标准误其实也不难求出,大家可以看看孙振球教授《医学统计学》中的这个例子或许会有所启发:如下图
这个是基于正态近似法的公式,在样本量较,数据正态时使用,这算ES的标准误也是如用的这个公式
下面开始具体操作:
1,输入数据,数据的格式是study,率，以及样本量
第二步：generate ser=sqrt(r*(1-r)/n)
3，用随机效应模型进行分析命令如下：metan r ser, random label(namevar=study)
继续
4，输入如下命令得到漏斗图:metafunnel r ser。
用stata进行单个率meta分析程序总结
用stata进行单个率meta分析程序总结第一篇：用stata进行单个率meta分析程序总结用stata进行单个率meta分析程序总结感谢版主对我的方法进行验证，这里整理一下方面大家研究谷歌的程序（标红部分，分批录入stata12.0.可得到结果。
）clearinput study cases total 20 1000 40 5000 30 1500 25 3300 end gen p =.gen se =.// get proportions and std errors forv i =1(1)4 {cii total[`i'] cases[`i']qui replace p = r(mean)in `i'qui replace se = r(se)in `i' }// get the inverse variance-weighted proportion// use the official Stata-vwls-commandgen cons =1vwls p cons, sd(se)// use the user written-metan-command// for fixed-effects meta-analysismetan p se, nograph fixed// for random-effects meta-analysismetan p se, nograph random我的数据，用谷歌方法运行的命令：clearinput study cases total451 2 86 202 3 24 97 401 2502 endgen p =.gen se =.forv i =1(1)4 {cii total[`i'] cases[`i']qui replace p = r(mean)in `i'qui replace se = r(se)in `i' } gen cons =1vwls p cons, sd(se)metan p se, nograph fixed metan p se, nograph random我自已编的程序结果见贴子中的图片：录入格式，r n clear input study r n 1 0.831 154 2 0.828 134 3 0.88 100 endgenerate ser=sqrt(r*(1-r)/n)metan r ser, fixed label(namevar=study)metan r ser, random label(namevar=study)metafunnel r ser第二篇：meta分析资源大总结经过一段时间对meta的分析和了解，自己虽算不上精通meta分析，但自己还是觉得自己对meta分析产生了一定的兴趣！现在将我获得的各种资源汇总如下！与大家一起分享，一起进步！（一）meta分析的选题原则首先，选定的题目要有争议性！如果关于某项研究，大家的结论都是一致的，那没有再做meta分析的必要了！其次，选定的题目要有原始文献作支撑！俗话说，巧妇难为无米之脆！meta分析质量的好坏，关键还是取决于有无高质量的原始研究作为强大的后盾力量！再者，所选题目要具有创新！创新是论文是否发表的很重要的决定性因素！meta分析不像其他原始研究~我在美国做可能是A结果，我在中国做可能就是B结果！这两个研究是不同的因为研究的地域、人群等不同！但meta分析是针对目前所有发表或者未发表的研究报告进行二次研究！我理解的创新就是要在前人的工作基础上，结合自己的体会和阅读文献的感悟，提出一个合理，科学的问题！最后，所选题目要有意义！所有科学研究的终极目标是促进人类更好的发展！对于meta分析（无论是干预性研究的meta或者是诊断性试验的meta，etc），必须明确你的研究目的是什么？！这样做有什么意义！（二）meta分析的经典之作~唐茂芝、董佳毅八篇SR（声明：这八篇SR著作权属原作者所有！这里仅仅是分享而已，不带有任何其他目的！）我刚开始学习meta分析的时候，我导师就要求我们先看一下这八篇SR！最初看的有点吃力！但是后面慢慢就习惯了！下面是这八篇SR，与大家分享一下！（三）关于meta分析理论入门的PPT（特别适用于刚入门的战友们！）下面是我刚接触meta是看的PP他，也一并传上来，给初学meta 的战友们打气加油！（四）meta分析的证据分级和检索策略众所周知，不同原始文献的证据级别是不一样的！小弟整理了目前有关分级的标准！传上来与大家一起学习！另外，我也把三大数据库的检索使用方法一并传上来！（这些资料均来自互联网！版权属原作者所有！发帖者仅为交流学习之用，无其他意图！）（五）meta分析的圭臬毫无疑问，要做好meta分析，Cochrane HanbooK 是每个人必读的经典之作！下面我把5.0和5.1都上传上来！另外，还上创一个介绍meta分析的英文文献！（六）关于meta研究论文的写作指导一片好的meta分析，无论是文章结构还是语言表达，都十分完美！那有没有一个meta分析写作的固定模版呢！？答案是肯定的！下面我上传SR写作的模版和报告规范！呵呵，暂时就整理出这些啦！本来是想把Endnote和Stata一起传上来的，但是这两个文件有点大！所以各位战友如有需要，在园子里搜索一下吧！谢谢大家了！上面有什么不对的，请大家不吝赐教哈！我们一起学习，一起进步！祝大家国庆节快乐！第三篇：循证医学-meta分析入门总结一、选题和立题（一）形成需要解决的临床问题：系统评价可以解决下列临床问题:1.病因学和危险因素研究;2.治疗手段的有效性研究;3.诊断方法评价;4.预后估计;5.病人费用和效益分析等。
Meta分析及stata命令
敏感性分析和发表偏倚
• 敏感性分析：metainf es se, id(study) random print
• 发表偏倚：metabias es se, graph(begg)
注：发表偏倚结果指标为：begg和Egger两种，当结 论不一致时以Egger检验为准
实例演示
• 执行命令后： • 采用X2检验和 I2检验检验同类研究间的异质性，若
P≥0.1，I2≤50%，说明研究间有统计学同质性，则使 用固定效应模型，不更改命令；若 P<0.1，I2>50%， 说明各研究间存在统计学异质性，改用随机效应模 型，命令修改，如：
• metan death1 live1 death2 live2, or label (namevar=study, yearvar=year) random
森林图及异质性检验： ——相关系数
• ③metan命令后跟两个变量：效应量和其标 准误)
• 例：metan ES se, label(namevar=study, yearvar=year)
异质性的检测标准
• 默认为固定效应模型
• 如metan death1 live1 death2 live2, or label (namevar=study, yearvar=year)
学资料；疾病类型、诊断时间等临床资料 • 研究变量 • 效应指标（文献中已有或者需要计算获得）。
制表、建立数据库
• 1.6 文献质量评价
• 纽卡斯尔-渥太华量表（the Newcastle-Ottawa Scale， NOS）
• 澳大利亚乔安娜循证护理中心(Joanna briggs institute, JBI)研制的横断面研究偏倚风险评价标准
meta分析总结
met a分析总结篇一：m et a分析资源大总结经过一段时间对me ta的分析和了解，自己虽算不上精通m et a分析，但自己还是觉得自己对me ta分析产生了一定的兴趣！现在将我获得的各种资源汇总如下！与大家一起分享，一起进步！（一）m et a分析的选题原则首先，选定的题目要有争议性！如果关于某项研究，大家的结论都是一致的，那没有再做me ta分析的必要了！其次，选定的题目要有原始文献作支撑！俗话说，巧妇难为无米之脆！m et a分析质量的好坏，关键还是取决于有无高质量的原始研究作为强大的后盾力量！再者，所选题目要具有创新！创新是论文是否发表的很重要的决定性因素！me ta分析不像其他原始研究~我在美国做可能是A结果，我在中国做可能就是B结果！这两个研究是不同的因为研究的地域、人群等不同！但me ta分析是针对目前所有发表或者未发表的研究报告进行二次研究！我理解的创新就是要在前人的工作基础上，结合自己的体会和阅读文献的感悟，提出一个合理，科学的问题！最后，所选题目要有意义！所有科学研究的终极目标是促进人类更好的发展！对于m et a分析（无论是干预性研究的m et a或者是诊断性试验的me ta，e tc），必须明确你的研究目的是什么？！这样做有什么意义！！（二）me ta分析的经典之作~唐茂芝、董佳毅八篇S R（声明：这八篇SR著作权属原作者所有！这里仅仅是分享而已，不带有任何其他目的！）我刚开始学习me ta分析的时候，我导师就要求我们先看一下这八篇S R！最初看的有点吃力！但是后面慢慢就习惯了！下面是这八篇SR，与大家分享一下！（三）关于me ta分析理论入门的P PT（特别适用于刚入门的战友们！！）下面是我刚接触me ta是看的P P他，也一并传上来，给初学m et a的战友们打气加油！！（四）me ta分析的证据分级和检索策略众所周知，不同原始文献的证据级别是不一样的！小弟整理了目前有关分级的标准！传上来与大家一起学习！另外，我也把三大数据库的检索使用方法一并传上来！（这些资料均来自互联网！版权属原作者所有！发帖者仅为交流学习之用，无其他意图！）（五）m et a分析的圭臬毫无疑问，要做好m et a分析，Cc hr an eHa nb K是每个人必读的经典之作！下面我把5.0和5.1都上传上来！另外，还上创一个介绍m et a分析的英文文献！（六）关于me ta研究论文的写作指导一片好的me ta分析，无论是文章结构还是语言表达，都十分完美！！那有没有一个me ta分析写作的固定模版呢！？答案是肯定的！下面我上传SR写作的模版和报告规范！！呵呵，暂时就整理出这些啦！！本来是想把En dn te和S ta ta 一起传上来的，但是这两个文件有点大！所以各位战友如有需要，在园子里搜索一下吧！！谢谢大家了！！上面有什么不对的，请大家不吝赐教哈！！我们一起学习，一起进步！！祝大家国庆节快乐！！篇二：循证医学-me ta分析入门总结一、选题和立题（一）形成需要解决的临床问题：系统评价可以解决下列临床问题:1.病因学和危险因素研究;2.治疗手段的有效性研究;3.诊断方法评价;4.预后估计;5.病人费用和效益分析等。
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。
单个率META整合在STATA中的操作
单个率META整合在STATA中的操作具体过程如下：1,输⼊数据,数据的格式是study,率，以及样本量第⼆步：generate ser=sqrt(r*(1-r)/n)3，⽤随机效应模型进⾏分析命令如下：metan r ser, random label(namevar=study)出现了率等于0、1或者95%⼩于0时，就是因为不再符合第⼀条。
如果继续使⽤原来的命令，必然导致错误。
如果出现极端值时，处理如下：Meta-analysis of proportions may be a bit tricky. You can do it in STATA, though, using e.g. _meta_.1. One way is to use the Freeman-Tukey arcsin transform to stabilize variances:Let "n" be the nominator and "N" the denominator for the proportion.Then p=n/N.- if n=0 & N<50, compute p as p = 1/(4*N)- if n=N & N<50, compute p as p = (n-0.25)/NThe effect size would be "pTransformed". gen pTransformed = asin(sqrt(n/(N+1))) + asin(sqrt((n+1)/(N+1)))// which is about the same as ". gen Theta = 2* asin(sqrt(n/N))" for large n, NThe SE would be:. gen SEpTransf = sqrt(1/(N+1)). meta pTransformed SEpTransf // select the proper options for meta-analysis, or for the forrest plot Then you can transform the Summary estimate and the CI boundaries back to proportions usinggen AnyProportion = (sin(AnyPTransformed / 2))^22. Another way (provided that proportions are not really close to 0 or 1, and that N is large) is to compute a sample size-weighted summary aspSummary = sum(n)/sum(N), where the variance would be sqrt(pSummary*(1-pSummary)/sum(N)).You can make the forrest plot manually. You assume no heterogeneity.。
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用stata进行单个率meta分析程序总结
感谢版主对我的方法进行验证，这里整理一下方面大家研究
谷歌的程序（标红部分，分批录入stata12.0.可得到结果。
）clear
input study cases total
1 20 1000
2 40 5000
3 30 1500
4 2
5 3300
end
gen p = .
gen se = .
// get proportions and std errors
forv i =1(1)4 {
cii total[`i'] cases[`i']
qui replace p = r(mean) in `i'
qui replace se = r(se) in `i'
}
// get the inverse variance-weighted proportion
// use the official Stata -vwls- command
gen cons =1
vwls p cons, sd(se)
// use the user written -metan- command
// for fixed-effects meta-analysis
metan p se, nograph fixed
// for random-effects meta-analysis
metan p se, nograph random
我的数据，用谷歌方法运行的命令：clear
input study cases total
1 76 451
2 86 202
3 2
4 97
4 401 2502
end
gen p = .
gen se = .
forv i =1(1)4 {
cii total[`i'] cases[`i']
qui replace p = r(mean) in `i' qui replace se = r(se) in `i'
}
gen cons =1
vwls p cons, sd(se)
metan p se, nograph fixed metan p se, nograph random
我自已编的程序结果见贴子中的图片：录入格式，r n
clear
input study r n
1 0.831 154
2 0.828 134
3 0.88 100
end
generate ser=sqrt(r*(1-r)/n)
metan r ser, fixed label(namevar=study)
metan r ser, random label(namevar=study)
metafunnel r ser。