Meta分析的统计学基础
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明确的方法收集、选择和评估相关的临 床原始研究，筛选出合格者并从中提取 和分析数据，为疾病的诊治提供科学的 依据。
3
Meta-analysis
• 是在系统性综述时为了合并多个独立的 研究结果，所使用的统计方法。
• 可以将针对同一问题的，多个独立的研 究结果进行定量分析。
• 目前，国外文献常常将系统评价与Meta分析交叉使用。
由于试验设计和研 质性
究质量的差异引起 的，如盲法的应用 和分配隐藏的应用 ，或由于试验过程 中对结局指标的定 义或测量的不一致 而出现的偏倚
干预效果的评价 在不同试验间的 变异，它是研究 间的临床和方法 学上变异联合作 用的结果
25
异质性分析(heterogeneity test)
异质性产生的原因 异质性分析的目的 异质性分析的原理 异质性检验 处理异质性
26
异质性产生的原因
Cochrane协作网将Meta分析的异质性
临床异质性
受试对象的 不同、干预 措施的差异 和结局指标 的变异所致 的偏倚
方法学异质性 统计学的异
20
常用效应量指标
连续性变量资料
二分类变量资料
等级资料或多分 类资料 生存分析资料
WMD(加权均数差,weighted mean difference) SMD(标准化均差standardized mean
difference)
RR（相对危险度，relative risk） OR（比值比，Odds Ratio）
• 统计学用抽样分布的理论来描述样本统计 量的变化规律。
10
Meta分析原理和基本思想
从一个均数为1.5，标准差为0.7的正态总体中进行 随机抽样，样本量分别为20，50，100，200，300 ，500，1000，不同的样本量均进行20次抽样，共 得到140个样本。
分别计算每个样本的均数，标准差和标准误。 以样本的均数为横坐标，以样本量为纵坐标作散点 图
狭义：只是一种定量合成的统计处理方法。
4
系统评价与Meta分析的关系
系统评价并非必须对纳入研究进行统计学合并（Meta分析） 是否做Meta分析需要视纳入研究是否有足够的相似性 Meta分析也并非一定要做系统评价，因为其本质是一种统计学
方法 包含有对具同质性的多个研究进行Meta分析的系统评价称为定
因此实际能够得到的资料可能是不完整的，甚至是 有偏性的
阳性结果的文章 重复发表。 修改数据。
16
Meta分析能处理的资料类型和方法
随机对照研究设计meta分析； 诊断性试验的meta分析； 剂量反应关系的meta分析; 累积Meta分析 生存数据的meta分析； 单组meta分析 单个病例资料(IPD)的meta分析 Network meta分析
RD（危险度差值，Risk difference）
受方法学限制，数据需要转化成上述两种 类型
HR（危险比，hazard ratio ）
21
常用的统计量其概率分布
22
10000个样本OR , ln(OR)作为指标的频数图
23
10000个样本RR, ln(RR)作为指标的频数图
24
10000个样本率的差值作为指标的频数图
Meta分析的统计学基础
陈涛
Department of Epidemiology & Biostatistics School of Public Health , Nanjing Medical University
系统性综述 vs Meta-analysis
2
系统性综述
• Systematic reviews（系统评价） • 是循证医学重要的手段。 • 是根据某一具体的临床问题，采用系统、
说明140个样本对应的总体均数是相同的。
用这140个样本的信息来估计总体的均数和标准差， =1.501,=0.699。这样做的结果是提高了估计的精度
13
理想状态
我们把不同作者对相同问题进行的研究可以看 作从同一总体中进行抽样得到的一个随机样本，如 果他们都是按照相同的设计得到的研究结果，并且 我们可以找到每一项研究的结果，这样就可以根据 上面的原理得到一个更为可靠的结果。
11
N=1000
N=200 N=100
N=500 N=5，标准差为0.7的正态总体的140次随机抽样结果
12
Meta分析原理和基本思想
由于抽样过程存在抽样误差，样本量较大时抽样误差较 小。
用方差分析的方法对不同的样本所对应的总体均数是否 相等进行检验，方差分析的结果为F=0.862,P=0.878
14
Meta analysis的目的
增加统计功效 由于单个临床试验往往样本较小，难以明确肯定某
种效应，而这些效应对临床医生来说又可能是重要的 解决各研究结果的不一致性。 寻求新的假说
15
实际情况
不同作者：
所使用的设计方案会有一定的差别， 选择的实验对象有所不同， 研究结果不一定都能发表到专业杂志上。
量系统评价 如果纳入研究不具有同质性，则不进行Meta分析，而仅进行描
述性的系统评价，此类系统评价称为定性系统评价
5
综述
系统综述 Meta-分析
6
Meta分析的基本步骤
Meta 分析也是一种研究 研究设计 资料收集 资料的统计分析 结果报告
7
主要内容
Meta分析原理和基本思想
Meta统计分析的内容
……
17
Meta统计分析的内容
选择效应量指标 异质性分析 计算合并效应量 偏倚的分析 敏感性分析
18
选择效应量指标
效应量(effect size ES)
指临床上有意义或实际价值的数值或观察指标改 变量，是单个研究结果的综合指标，需根据研究的性 质、资料的类型确定。
19
选择效应量指标
在Meta分析中，反映组间总体效应指标的差异。 在Meta分析中，通常要求Effect Size的对应样本 统计量近似服从正态分布。
✓ 选择效应量指标 ✓ 异质性分析 ✓ 计算合并效应量 ✓ 偏倚的分析 ✓ 敏感性分析
8
Meta分析原理和基本思想
总体
随机 抽样
同质、个体变异
样本
代表性、抽样误差
总体参数
未知
9
样本统计量
统计 推断
已知
风险
Meta分析原理和基本思想
• 在用样本信息推断总体参数时，是存在抽 样误差的，并且抽样误差的大小与样本量 的大小有关。
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Meta-analysis
• 是在系统性综述时为了合并多个独立的 研究结果，所使用的统计方法。
• 可以将针对同一问题的，多个独立的研 究结果进行定量分析。
• 目前，国外文献常常将系统评价与Meta分析交叉使用。
由于试验设计和研 质性
究质量的差异引起 的，如盲法的应用 和分配隐藏的应用 ，或由于试验过程 中对结局指标的定 义或测量的不一致 而出现的偏倚
干预效果的评价 在不同试验间的 变异，它是研究 间的临床和方法 学上变异联合作 用的结果
25
异质性分析(heterogeneity test)
异质性产生的原因 异质性分析的目的 异质性分析的原理 异质性检验 处理异质性
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异质性产生的原因
Cochrane协作网将Meta分析的异质性
临床异质性
受试对象的 不同、干预 措施的差异 和结局指标 的变异所致 的偏倚
方法学异质性 统计学的异
20
常用效应量指标
连续性变量资料
二分类变量资料
等级资料或多分 类资料 生存分析资料
WMD(加权均数差,weighted mean difference) SMD(标准化均差standardized mean
difference)
RR（相对危险度，relative risk） OR（比值比，Odds Ratio）
• 统计学用抽样分布的理论来描述样本统计 量的变化规律。
10
Meta分析原理和基本思想
从一个均数为1.5，标准差为0.7的正态总体中进行 随机抽样，样本量分别为20，50，100，200，300 ，500，1000，不同的样本量均进行20次抽样，共 得到140个样本。
分别计算每个样本的均数，标准差和标准误。 以样本的均数为横坐标，以样本量为纵坐标作散点 图
狭义：只是一种定量合成的统计处理方法。
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系统评价与Meta分析的关系
系统评价并非必须对纳入研究进行统计学合并（Meta分析） 是否做Meta分析需要视纳入研究是否有足够的相似性 Meta分析也并非一定要做系统评价，因为其本质是一种统计学
方法 包含有对具同质性的多个研究进行Meta分析的系统评价称为定
因此实际能够得到的资料可能是不完整的，甚至是 有偏性的
阳性结果的文章 重复发表。 修改数据。
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Meta分析能处理的资料类型和方法
随机对照研究设计meta分析； 诊断性试验的meta分析； 剂量反应关系的meta分析; 累积Meta分析 生存数据的meta分析； 单组meta分析 单个病例资料(IPD)的meta分析 Network meta分析
RD（危险度差值，Risk difference）
受方法学限制，数据需要转化成上述两种 类型
HR（危险比，hazard ratio ）
21
常用的统计量其概率分布
22
10000个样本OR , ln(OR)作为指标的频数图
23
10000个样本RR, ln(RR)作为指标的频数图
24
10000个样本率的差值作为指标的频数图
Meta分析的统计学基础
陈涛
Department of Epidemiology & Biostatistics School of Public Health , Nanjing Medical University
系统性综述 vs Meta-analysis
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系统性综述
• Systematic reviews（系统评价） • 是循证医学重要的手段。 • 是根据某一具体的临床问题，采用系统、
说明140个样本对应的总体均数是相同的。
用这140个样本的信息来估计总体的均数和标准差， =1.501,=0.699。这样做的结果是提高了估计的精度
13
理想状态
我们把不同作者对相同问题进行的研究可以看 作从同一总体中进行抽样得到的一个随机样本，如 果他们都是按照相同的设计得到的研究结果，并且 我们可以找到每一项研究的结果，这样就可以根据 上面的原理得到一个更为可靠的结果。
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N=1000
N=200 N=100
N=500 N=5，标准差为0.7的正态总体的140次随机抽样结果
12
Meta分析原理和基本思想
由于抽样过程存在抽样误差，样本量较大时抽样误差较 小。
用方差分析的方法对不同的样本所对应的总体均数是否 相等进行检验，方差分析的结果为F=0.862,P=0.878
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Meta analysis的目的
增加统计功效 由于单个临床试验往往样本较小，难以明确肯定某
种效应，而这些效应对临床医生来说又可能是重要的 解决各研究结果的不一致性。 寻求新的假说
15
实际情况
不同作者：
所使用的设计方案会有一定的差别， 选择的实验对象有所不同， 研究结果不一定都能发表到专业杂志上。
量系统评价 如果纳入研究不具有同质性，则不进行Meta分析，而仅进行描
述性的系统评价，此类系统评价称为定性系统评价
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综述
系统综述 Meta-分析
6
Meta分析的基本步骤
Meta 分析也是一种研究 研究设计 资料收集 资料的统计分析 结果报告
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主要内容
Meta分析原理和基本思想
Meta统计分析的内容
……
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Meta统计分析的内容
选择效应量指标 异质性分析 计算合并效应量 偏倚的分析 敏感性分析
18
选择效应量指标
效应量(effect size ES)
指临床上有意义或实际价值的数值或观察指标改 变量，是单个研究结果的综合指标，需根据研究的性 质、资料的类型确定。
19
选择效应量指标
在Meta分析中，反映组间总体效应指标的差异。 在Meta分析中，通常要求Effect Size的对应样本 统计量近似服从正态分布。
✓ 选择效应量指标 ✓ 异质性分析 ✓ 计算合并效应量 ✓ 偏倚的分析 ✓ 敏感性分析
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Meta分析原理和基本思想
总体
随机 抽样
同质、个体变异
样本
代表性、抽样误差
总体参数
未知
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样本统计量
统计 推断
已知
风险
Meta分析原理和基本思想
• 在用样本信息推断总体参数时，是存在抽 样误差的，并且抽样误差的大小与样本量 的大小有关。