meta分析概念与stata实现
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)
meta分析简介【精选】
Meta分析在医学研究中，绝大多数的医学现象都呈一定的随机性，因此医学研究的结果都受随机抽样误差影响而有所差异。
所以对于同一研究问题的多个研究结果往往不全相同，有些研究的结论甚至相反。
因此如何从结果不一的同类研究中综合出一个较为可靠的结论是医学研究中常常需要面临的问题。
Meta分析就是研究如何综合同类研究结果的一种统计分析方法。
Meta分析就是把相同研究问题的多个研究结果视为一个多中心研究的结果，运用多中心研究的统计方法进行综合分析。
Meta统计分析可以分为确定性模型分析方法和随机模型分析方法。
较常用的确定性模型Meta分析有Mantel-Haeszel统计方法(仅适用于效应指标为OR)和General－Variance－Based统计方法。
然而所有的确定性模型统计方法都要求Meta分析中的各个研究的总体效应指标(如：两组均数的差值等)是相等的，并称为齐性的(Homogeneity)，而随机模型对效应指标没有齐性要求。
因此Meta分析可以采用下列分析策略：1)如果各个研究的效应指标是齐性的，则选用确定性模型统计方法：●效应指标为OR，则采用Mantel－Haeszel统计方法●效应指标为两个均数的差值、两个率的差值、回归系数、对数RR等近似服从正态分布的效应指标，则采用General－Variacne-Based方法进行Meta统计分析。
2)如果各个研究的效应指标不满足齐性条件或者研究背景无法用确定性模型进行解释的，则采用随机模型进行Meta 统计分析。
为了使读者较容易地掌握Meta 分析方法，以下将结合STATA软件的Meta 分析操作命令，通过实例介绍Meta 分析步骤和软件操作以及相应的统计分析结果解释，然后对Meta 分析中所涉及的统计公式进行分类汇总小结。
确定性模型的Meta 分析方法例1：为了研究Aspirin 预防心肌梗塞(MI)后死亡的发生，美国在1976年－1988年间进行了7个关于Aspirin 预防MI 后死亡的研究，其结果见表1，其中6次研究的结果表明Aspirin 组与安慰剂组的MI 后死亡率的差别无统计意义，只有一个研究的结果表明Aspirin 在预防MI 后死亡有效并且差别有统计意义。
用stata实现诊断性试验的meta分析
STATA已经有独立的模块（metandi）来做诊断性试验的meta分析，所用方法是拟合了一个两水平的混合logistic回归模型。
虽然该模块还没有与metan模块类似的对话框，但是应该来说已经是一个比较大的进步。
最终的呈现结果不仅能给出基于多水平模型估计得到的南京58信息网ROC曲线下面积（hierarchical summary receiver operating characteristic，hsroc），同时能得到“拐点”信息（summary point），以下摘选该模块的帮助内容来简要介绍该模块。
Titlemetandi -- Meta-analysis of diagnostic accuracySyntaxmetandi tp fp fn tn [if] [in] [, plot gllamm force ip(g|m) nip(#) nobivariate nohsroc nosummarypt detail level(#) trace nolog]by is allowed with metandi; see [D] by.See metandi postestimation for features available after estimation, in particular, the predict command. metandiplot graphs the results from metandi.Descriptionmetandi performs meta-analysis of diagnostic test accuracy studies in which both the index test under study and the reference test (gold standard) are dichotomous. It takes as input four variables: tp, fp, fn, and tn, giving the number of true positives, false positives, false negatives, and true negatives within each study. It fits a two-level mixed logistic regression model, with independent binomial distributions for the true positives and true negatives conditional on the sensitivity and specificity in each study, and a bivariate normal model for the logit transforms of sensitivity and specificity between studies.In Stata 10, metandi fits the model by using the official Stata command xtmelogit by default. In Stata 8 or 9, metandi uses the user-written command gllamm, which must be installed.To ensure you have the most recent version of gllamm, type ssc install gllamm, replace.metandi does not allow covariates to be fit; i.e., meta-regression of diagnostic accuracy is not supported.。
《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。
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 分析
发表偏倚
定义 具有统计学显著性意义的研究结果较无显 著性意义和无效的结果被报告和发表的可能 性更大。 产生原因
医学文献中发表偏倚的问题相当严重 如果meta分析只是基于已经发表的研究
结果，可能会夸大疗效，甚至得到一个 虚假的疗效。
常用的识别和控制发表偏倚的方法有：
漏斗图（funel plots）
效应指标的选择
数值变量： 固定效应模型 1)WMD，加权均数差法 2)SMD，标准化均数差法 随机效应模型 D-L法
5.3 合并效应量的检验
用假设检验的方法检验多个独立研究的总 效应量是否具有统计学意义。 两种方法：
U检验（Z test） 卡方检验（Chi square test） 根据Z或U值或卡方值得到该统计量下概率（P） 值 若P≤0.05，多个研究的合并效应量有统计学意义 若p＞0.05，多个研究的合并统计量没有统计学 意义
若选择OR或RR为合并统计量时，其95% 的可信区间与假设检验的关系如下：
若其95%CI包含了1，等价于P＞0.05,即合并 统计量无统计学意义 若其95%CI的上下限均大于1或均小于1，等价 于P≤0.05,即合并的统计量有统计学意义
WMD和SMD的可信区间
若选择WMD或SMD为合并统计量时，其 95%CI与假设检验的关系如下： 若其95%CI包含的0，等价于P＞0.05，即 合并统计量无统计学意义 若其95%CI的上下限均大于0或小于0，等 价于P≤0.05，即合并效应量有统计学意义
.4573Cochrane发现，1972-1979年间， 针对“早产孕妇使用氢化可的松 以降低早产儿死亡率”的RCT研 究共7项，按各研究的OR值及其 95%可信区间依次作图。 结果表明：氢化可的松的确 可降低新生儿死于早产并发症 的危险，使早产儿死亡率下降 30%-50%。
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。
meta分析概念与stata实现
数据录入格式（自己录入）
率
操作步骤与森林图——
复制输入
(*())
()
丁香园原图对比 （引用丁香园数据：）
谢谢大家
0
.05
.1se(lBiblioteka gRR).15.2
.25
.4
.6
.8
1
1.2
1.4
RR
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；
昔去雪如花，今来花似雪；范云«诗别» 有时间的时候用十分钟重复制作森林图的过程
（三）合并率的分析
例如一篇年发表在 上的分析
漏选了李昕、郑亮为共同第一作者的文章
（一）计量资料的分析
想比较单纯运动干预和运动饮食干预的降低空腹血 糖的效果；
空腹血糖（）显然是一个计量资料； 没有自己的研究数据时，我们可以考虑将现有已经
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
、计量资料的分析
运动、饮食与降空腹血糖 检索文献、检索词筛选出篇 读摘要筛选篇，精读剩下篇 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）； 漏斗图的制作及其意义；
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； 数据以及生成结果的整理与保存。
前瞻性 回顾性
表 预防心梗死亡的临床试验结果基线情况
数据录入格式
操作步骤
图 森林图制作结果
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。
meta分析的软件实现(共15张PPT)
Meta分析是一种对单独的研究结果进行统计分析的方法，对研究结果间差异的来源进行检验，并对具有足够相似的结果进行定量合成。
Meta 的研 发表偏倚是指具有统计学意义的研究结果比统计学无差异的研究结果更容易在杂志发表。
2 Meta分析的可基以本步看骤 出，
分析是将多个具有相同研究主题
Step1：将数据输入stata
异质性的识别
Q统计量：p<0.05,存在异质性（易受文献数量影响） I2 : I2 >56%,各研究存在较大异质性；I2 <31%,同质； 31% <I2 <56%,不确定
如果存在异质性，该选择随机效应模型；若同质，选择固定效应模型。
效应量的选择
发表性偏倚
在资料收集、分析及发表时间时均可能存在结论偏离 真实值的情况，Meta分析虽然能够从统计学的角度达到增
异质性的进一步分析
Stata进行亚组分析
按纬度高低进行分组：1组组<2<40 组 3组<40
Stata进行Meta回归
在纳入的研究间存在异质性时，可以采用Meta回归对异质性来源
进行分析。
wsse：within-study standard error 即研究内的标准误 若选用RR为效应量，则wsse选用selog（RR），因
漏斗图会用到效应量及效应量的标准误。
如对数化的RR及log（RR）的标准误。
漏斗图及漏斗图对称性检验变量选择
在各种偏倚中，发表偏倚是影响Meta分析质量的重要因素。 metabias a b c d ,rr egger gr #漏斗图对称性检验 漏斗图会用到效应量及效应量的标准误。 注：本例题选自《系统评价/Meta分析理论与实践》罗杰、冷卫东主编 metan a b c d #运行meta的metan命令，默认的是RR及固定效应模型 漏斗图会用到效应量及效应量的标准误。 漏斗图会用到效应量及效应量的标准误。 Step1：将数据输入stata 在各种偏倚中，发表偏倚是影响Meta分析质量的重要因素。 Stata进行亚组分析 gen selogrr=_selogES #生成selogrr变量（其实是已经存在的_selogES，只是重命名） metan a b c d , rr random lcols(authors year) favours(BCG reduces of TB # BCG increases risk of TB) #运行metan命令，命令随机效应模型 Stata进行亚组分析 发表偏倚是指具有统计学意义的研究结果比统计学无差异的研究结果更容易在杂志发表。 1 什么是Meta分析？ 如果存在异质性，该选择随机效应模型； Stata进行亚组分析 Meta分析是一种对单独的研究结果进行统计分析的方法，对研究结果间差异的来源进行检验，并对具有足够相似的结果进行定量合成。 Stata进行亚组分析 在各种偏倚中，发表偏倚是影响Meta分析质量的重要因素。
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
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（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
漏选了李昕、郑亮为共同第一作者的文章
17.48%
数据录入格式（自己录入）
率
操作步骤与森林图—— 复制输入
gen ser=sqrt(r*(1-r)/n)
metan r ser,random label(namevar=study)
机效应模型
结果
前瞻干预，只有RR值
漏斗图
漏斗图
Funnel plot with pseudo 95% confidence limits
0
.05
.1
se(logRR)
.15
.2Βιβλιοθήκη .25.4.6
.8
1
1.2
1.4
RR
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；
昔去雪如花，今来花似雪；---范云«诗别» 有时间的时候用十分钟重复制作森林图的过程
数据录入格式
编号、例数、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
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
meta分析概念与stata实现
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；
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；
（一）计量资料的meta分析
想比较单纯运动干预和运动饮食干预的降低空腹血 糖的效果；
空腹血糖（mmol/L）显然是一个计量资料； 没有自己的研究数据时，我们可以考虑将现有已经
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
丁香园原图对比
（引用丁香园数据：）
谢谢大家
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
MRC-2 1979
832
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；
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； 数据以及生成结果的整理与保存。
102
850
126
GASP 1979
317
32
309
38
PARIS 1980
810
85
406
52
AMIS 1980
2267
246
2257
219
ISIS-2 1988
8587
1570
8600
1720
数据录入格式
操作步骤
图2.1 森林图制作结果
步骤
看I方，I方>50%,随机模型；I方 <50%，固定效应模型。默认为随
直接复制，可得白色的图
WMD
Begg's funnel plot with pseudo 95% confidence limits .5
0
-.5
-1
-1.5
0
.1
.2
.3
s.e. of: WMD
为了白色的图、竖起来，方法二
0.865>0.0.5没有发表偏移
（二）计数资料的meta分析
举例说明：为了探讨阿斯匹林预防心梗后死亡的发 生，研究团队在1976年至1988年间进行了7个相关 的临床试验，相关的实验结果总结在下表中。其中， 6个研究的结果提示阿斯匹林用药组与安慰剂的心 梗后死亡率的差别无统计学意义，另外一项结果提 示两组差别存在统计学意义，请根据表格中所提供 的资料做meta分析。