异质性及其衡量

1、异质性

不可避免的纳入同一meta分析的所有研究都存在差异，我们将meta 分析中不同研究间的各种变异，称之为异质性。

异质性指的是一系列研究中效应量的变异程度。

This statistic tests whether the effects found by the different studies are caused by a sampling error or by a systematic difference between the studies in addition to a sampling error.

异质性检验的是通过不同研究得出的结果是由于采样误差引起的还是除了采样误差以外，不同研究间的系统差异引起的。进行异质性检验以确定效应量大小

分布的一致性。有可能是效应量的真实异质性也有可能是有的研究有错误。The most common means of testing heterogeneity and determining whether the

heterogeneity is statistically signifificant is the Q (df) statistic based on the χ2test

测试异质性和确定异质性是否具有统计学意义的最常用的方法是基

于χ2检验的Q值

异质性的分类：临床异质性、统计学异质性、方法学异质性

2、衡量异质性的指标

统计法：异质性检验（I2检验，Q检验、H检验）、统计合并效应量

图示法：森林图

一个有用的定量衡量异质性的指标是I2，I2= [(Q –df)/Q] x 100%，此处的Q是卡方检验的统计值，df 是其自由度，这个I2值代表了由于异质性而不是抽样误差（机会）导致的效应占总效应估计值的百分率。I2值大于50％时，可以认为有明显的异质性。

3、相对危险度和比值比的森林图

相对危险度(relative risk,RR)、比值比(odds ration,OR)。

当分析指标是连续性变量(continuous outcomes,也称数值变量)时，可选择加权均数差(weighted mean difference,WMD)或标准化均数差(standardized mean difference，SMD)为合并统计量。WMD即为

两均数的差值，消除了多个研究间的绝对值大小的影响，以原有的单位真实地反映了试验效应；SMD可简单的理解为两均数的差值再除以合并标准差的商，它不仅消除了多个研究间绝对值大小的影响，还消除了多个研究测量单位不同的影响，尤其使用于单位不同或均数相差较大资料的汇总分析，但是SMD是一个没有单位的值，因而，对SMD 分析结果的解释要慎重。

当总体WMD=0(或95%CI包含了０)时，或在森林图中当某个研究的的95%CI横线与无效竖线(横坐标刻度为0)相交时表示实验组均数与对照组均数间的差异无统计学意义，还不能认为实验组均数与对照组不相等。

当总体WMD>0(或某研究的95%CI上下限均大于0)时，或在森林图中某个研究的95%CI的横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线右侧时，可认为实验组某指标的均数大于对照组，实验因素可增加某指标的均数。

当总体WMD<0(或某研究的95%CI上下限均<0)时，或在森林图中某个研究的95%CI的横线不与无效竖线相交，且该横线落在无效线左侧时，可以认为实验组某指标的均数小于对照组，实验因素可减少某指标的均数。