二分类数据的贝叶斯Meta分析
《2024年Meta分析系列之五_贝叶斯Meta分析与WinBUGS软件》范文
《Meta分析系列之五_贝叶斯Meta分析与WinBUGS软件》篇一Meta分析系列之五_贝叶斯Meta分析与WinBUGS软件Meta 分析系列之五：贝叶斯Meta分析与WinBUGS软件一、引言Meta分析作为一种综合分析多个独立研究结果的方法，在社会科学、医学、心理学等领域得到了广泛应用。
其中，贝叶斯Meta分析以其独特的统计方法和灵活的模型设定，在处理复杂数据时具有显著优势。
本文将详细介绍贝叶斯Meta分析的原理、方法和应用，并使用WinBUGS软件进行实例操作。
二、贝叶斯Meta分析概述1. 贝叶斯Meta分析原理贝叶斯Meta分析是基于贝叶斯统计方法，结合先验信息和样本信息，通过计算后验分布来评估效应量。
相较于传统的Meta分析方法，贝叶斯Meta分析在处理不确定性时更具优势，能更好地融合多个研究结果。
2. 贝叶斯Meta分析的优势（1）能够考虑样本之间的相关性；（2）能更全面地评估研究结果的不确定性；（3）可提供更为直观的效应量估计值。
三、WinBUGS软件介绍WinBUGS（Wine and Beaujolais/Gamma University BUGS）是一款常用的贝叶斯统计分析软件，广泛应用于生物医学、公共卫生等领域。
该软件支持多种模型设定和算法优化，可实现贝叶斯Meta分析等多种统计分析。
四、WinBUGS软件在贝叶斯Meta分析中的应用1. 数据准备与模型设定在WinBUGS软件中，首先需要准备好相关数据，并设定合适的模型。
这包括定义效应量、设置先验分布和设定随机效应模型等。
根据实际情况选择适当的模型是保证分析结果准确性的关键。
2. 运行程序与分析结果设定好模型后，使用WinBUGS软件进行计算和分析。
程序会生成后验分布、效应量估计值等统计量，并可绘制出相应的统计图。
通过分析这些结果，可以得出研究结论。
五、实例操作与结果解读以某项医学研究为例，我们将使用WinBUGS软件进行贝叶斯Meta分析。
应用R软件bmeta程序包实现贝叶斯Meta分析与Meta回归
•方法学•应用R软件b m e ta程序包实现贝叶斯M eta分析与M e ta回归石丰豪\孟蕊\芮明军、马爱霞〃1. 中国药科大学国际医药商学院（南京211198)2. 中国药科大学药物经济学评价研究中心（南京211198)【摘要】R软件bm eta程序包是一款通过调用IAGS软件来实现贝叶斯M eta分析和M eta回归的程序包，该程序基于“马尔可夫链-蒙特卡罗”（MCMC)算法来合并不同类型资料（二分类、连续和计数）的各种效应量 (OR、M D和IRR)。
该程序包具有命令函数参数少、提供模型丰富、绘图功能强大、易于理解和掌握等优点。
本 文将结合实例介绍展示bmeta程序包实现贝叶斯Meta分析与M eta回归的完整操作流程。
【关键词】R语言；bmeta程序包；贝叶斯Meta分析；M eta回归Perform ing Bayesian m eta-analysis and m eta-regression using bmeta package in R softwareSHIFenghao1，M ENGRui1，RUIMingjun1，M AAixia121. School of I nternational Pharmaceutical Business, China Pharmaceutical University, Nanjing 211198, P.R.China2. Pharmacoeconomic Evaluation Research Center, China Pharmaceutical University, Nanjing211198, P.R.China Correspondingauthor:MAAixia,Email:*****************【Abstract】The R software bmeta package is a package that implements Bayesian meta-analysis and meta-regression by invoking JAGS software. The program is based on the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm to combine various effect quantities (OR, MD and IRR) of different types of data (dichotomies, continuities and counts). The package has the advantages of fewer command function parameters, rich models, powerful drawing function, easy of understanding and mastering. In this paper, an example is presented to demonstrate the complete operation flow of bmeta package to implement bayesian meta-analysis and meta-regression.【Key words 】R language; bmeta package; Bayesian meta-analysis; Meta-regressionM eta分析作为一种整合单个研究效应量进行 证据合并的常用统计方法，在循证医学中占有重要 地位叭贝叶斯M eta分析是基于贝叶斯统计发展 起来的一种的M eta分析方法，主要采用“马尔科 夫链一蒙特卡罗 ”（Markov chain Monte C arlo, MCMC)方法，因其在处理复杂随机效应、分层结 构或是稀疏数据时比频率学M eta分析方法更有优 势，目前越来越受欢迎。
Meta分析系列之五_贝叶斯Meta分析与WinBUGS软件_董圣杰
无法给出恰当的解析解，求解这些积分成为其发展的障 碍，因此一直停留在理论阶段。20世纪90年代起MCMC方法 为样本 x=(x1,x2,...,xn)的联合条件密度函数，也即似然函数；
广泛应用于贝叶斯统计，成功地解决了限制贝叶斯统计发
展的高维积分运算问题，为贝叶斯统计带来了革命性的突 破，进而使其在更多的领域得到应用。在医学领域，贝叶 斯方法广泛应用于不同的数据类型统计分析中，如遗传数 据、纵向数据、生存数据及缺少数据等；同时也应用于不 同的研究方法，如临床试验实施[4]循证医学[5]等。
表1 常用共轭先验分布
总体分布 二项分布 泊松分布 指数分布 正态分布（方差已知） 正态分布（均数已知）
参数 成功概率 均值 均值的倒数 均值 方差
共轭先验分布
贝塔分布 beta(α,β) 伽马分布 Ga(α,λ) 伽马分布 Ga(α,λ) 正态分布N(μ,τ2) 倒伽马分布 IGa(α,λ)
③采用Jeffreys原则确定无信息先验分布：Jeffreys对先
中国循证心血管医学杂志2012年10月第4卷第5期 Chin J Evid Based Cardiovasc Med,Oct,2012,Vol.4,No.5
• 397 •
②加载数据（Load data）：将光标移到数据的语句前 面的list处，选中list字样，再点击Specification Tool对话框的 load data，若对模型描述的语法正确的话，则窗口底部左下 角会提示data loaded（图5）。
验分布的确定做出重大贡献，利用Fisher信息矩阵给出了确
定无信息先验分布的一般方法。Jeffreys原则包括两部分：
一是对先验分布应有一个合理的要求；二是给出一个具体
Meta分析系列之十五：Meta分析的进展与思考
•循证理论与实践 •Meta分析系列之十五：Meta分析的进展与思考曾宪涛，田国祥，张超，魏万林【中图分类号】R4 【文献标志码】 A 【文章编号】1674-4055(2013)06-0561-03自Karl Pearson于1904年使用Meta分析的方法将不同研究的相关系数进行合并以来[1,2]，Meta分析方法在医学领域得到了广泛的传播与应用，特别是随着循证医学的发展，Meta 分析已成为循证决策的良好依据[3]。
Meta分析的结果为循证决策提供了重要证据，Meta分析的理论与方法学也随着需求而不断发展。
1 Meta分析相关术语与Meta分析相关的英文术语有多个，其中文翻译也有多个（表1）。
随着对Meta分析本质理解的不断深入，现中文建议使用“Meta分析”，英文为“meta-analysis”。
其中，Meta人种学分析（meta-ethnography）与Meta整合（meta-synthesis）用于质性研究，在医学领域中的护理学科中常用[4]。
2 Meta分析的类型Meta分析从开始的合并P值至今，根据实践需求及统计学方法的突破，已经有了多种类型[2]。
从统计学派来讲，有基于经典统计学派的Meta分析方法和基于贝叶斯统计学派的Meta分析方法[5]。
在此阐述的Meta分析的类型不按统计学派来划分，可将其划分为表2所示类型。
3 Meta分析的方法每一种类型的出现，都离不开相应的方法学支持。
除了传统Meta分析[2]之外，当前还存在的Meta分析方法有：①间接证据比较的Meta分析[2,6]；②合并了直接与间接证据比较的网状Meta分析[2,6]；③IPD（individual patient data）的Meta分析[2]；④前瞻性Meta分析（prospective meta-analysis，PMA）[2]；表1 Meta分析的术语及其中文翻译（非左右一一对应关系）英文中文meta-analysis Meta分析meta analysis 荟萃分析pooling analysis 元分析pooled analysisMeta-分析meta-analytic review 统分/集成分析quantitative analysis 定量分析/评价meta-synthesis 梅塔分析meta-ethnographyMeta人种学Meta整合表2 Meta分析的类型分类基点Meta分析类型数据类型二分类数据、有序数据、连续型数据、效应量（或其对数）及其CI/SE/Variance、P值、相关系数数据来源个体患者资料、处理数据证据比较方式直接比较、间接比较、网状研究目的诊断、筛查、治疗、病因、预后、不良反应研究领域临床、基础（动物实验、基因遗传研究及细胞研究）、卫生经济学、流行病学研究设计类型随机对照试验（包括比较诊断）、非随机实验性研究、观察性研究（队列、病例-对照、横断面）、其他特殊类型的设计与人体关系在体研究、体外研究⑤序贯Meta分析（sequential meta-analysis）或试验序贯分析（trial sequential analysis，TSA）[7-10]。
两组数据的贝叶斯因子
两组数据的贝叶斯因子贝叶斯因子（Bayes factor）是贝叶斯统计学中的一个概念，用于评估两个竞争假设的相对支持程度。
它是一个比值，表示观测到的数据更可能发生在一个假设下，而不是另一个假设下。
贝叶斯因子的大小表示对假设的相对支持程度，越大表示支持程度越高。
在讨论贝叶斯因子之前，我们先了解一下贝叶斯统计学的基本概念。
在贝叶斯统计学中，我们通过使用贝叶斯定理来更新我们对一个假设的概率分布，给定观察到的数据。
贝叶斯定理表示为：P(H，D)=P(D，H)*P(H)/P(D)其中，P(H，D)表示在观察到数据D的情况下假设H的概率，P(D，H)表示在假设H下观察到数据D的概率，P(H)表示假设H的先验概率，P(D)表示观察到数据D的概率。
贝叶斯因子可以表示为：BF=P(D，H1)/P(D，H2)其中，H1和H2是两个竞争的假设，D是观测到的数据。
贝叶斯因子的解释如下：如果BF>1，表示数据更可能发生在H1下，相对支持H1；如果BF<1，表示数据更可能发生在H2下，相对支持H2；如果BF=1，表示数据在H1和H2下的发生概率相等，对两个假设提供相同的支持。
下面我们来看两组数据的贝叶斯因子的应用。
假设我们有两个假设H1和H2，并观察到两组数据D1和D2、我们想知道哪个假设更有可能解释数据。
对于第一组数据D1，我们观察到以下的概率分布：P(D1，H1)=0.6P(D1，H2)=0.2P(H1)=0.5P(H2)=0.5利用贝叶斯定理，我们可以计算出：P(H1，D1)=P(D1，H1)*P(H1)/P(D1)=0.6*0.5/P(D1)P(H2，D1)=P(D1，H2)*P(H2)/P(D1)=0.2*0.5/P(D1)对于第二组数据D2，我们观察到以下的概率分布：P(D2，H1)=0.8P(D2，H2)=0.3P(H1)=0.5P(H2)=0.5利用贝叶斯定理，我们可以计算出：P(H1，D2)=P(D2，H1)*P(H1)/P(D2)=0.8*0.5/P(D2)P(H2，D2)=P(D2，H2)*P(H2)/P(D2)=0.3*0.5/P(D2)现在我们来计算贝叶斯因子BF，即：BF1=P(D1，H1)/P(D1，H2)=0.6/0.2=3BF2=P(D2，H1)/P(D2，H2)=0.8/0.3=2.67现在我们可以根据贝叶斯因子来比较两组数据对不同假设的支持程度。
贝叶斯判别分析用于二分类变量的分析原理及软件实现步骤
贝叶斯判别分析用于二分类变量的分析原理及软件实现步骤贝叶斯判别分析的基本假设是，两个类别的数据都满足多变量正态分布，且各自的协方差矩阵相等。
具体来说，假设有两个类别0和1，数据的特征变量用向量X表示，类别变量用Y表示。
定义类别0的样本数为N0，类别1的样本数为N1、对于每个类别，假设其特征变量的均值为μ0和μ1，协方差矩阵为Σ0和Σ1、定义先验概率P(Y=0)为π，P(Y=1)为1-π。
根据贝叶斯公式，可以计算给定特征变量X的条件下，属于类别0和类别1的后验概率分别为：P(Y=0，X)=(πΦ(X;μ0,Σ0))/(πΦ(X;μ0,Σ0)+(1-π)Φ(X;μ1,Σ1))P(Y=1，X)=((1-π)Φ(X;μ1,Σ1))/(πΦ(X;μ0,Σ0)+(1-π)Φ(X;μ1,Σ1))其中，Φ(X;μ,Σ)是多变量正态分布的密度函数。
通过对上述的后验概率进行比较，我们可以将数据分到概率较大的类别。
具体来说，如果P(Y=0，X)>P(Y=1，X)，则将X归为类别0；否则，将X归为类别11.收集和准备数据：收集包含两个类别的数据集，并对数据进行预处理，如去除缺失值和异常值。
2.计算每个类别的均值和协方差矩阵：对于每个类别，计算其特征变量的均值和协方差矩阵。
3.估计先验概率：根据训练数据，计算类别0和类别1的先验概率π和1-π。
4.计算后验概率：对于每个样本，根据贝叶斯公式计算其属于类别0和类别1的后验概率。
5.进行分类：根据计算得到的后验概率，将每个样本分到概率较大的类别。
6.模型评估：使用预留的测试数据，评估模型的性能，如计算准确率、召回率、F1分数等。
7.调参优化：可以根据实际情况，对模型进行调参优化，如调整先验概率的值或者引入正则化等。
1.R语言：可以使用R中的多元统计包，如“MASS”包或者“e1071”包，来实现贝叶斯判别分析。
2. Python语言：可以使用Python中的机器学习库，如scikit-learn，来实现贝叶斯判别分析。
朴素贝叶斯分类模型 二分类
朴素贝叶斯分类模型二分类朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，特别适用于文本分类问题。
它基于贝叶斯定理，假设各个特征都是独立的，且对分类结果贡献相等。
在实际应用中，朴素贝叶斯分类器以其高效性、稳定性和准确性，成为了文本分类、信用评级、邮件过滤等领域的重要算法。
朴素贝叶斯分类模型是一个典型的二分类模型，即将数据分为两个不同的类别。
具体地，朴素贝叶斯分类器将每个数据点都看作是由若干属性（特征）组成的向量，每个特征都是独立且相互独立的，用于描述不同类别的特征分布情况。
根据贝叶斯定理，对于给定的数据点，在所有可能的类别中，朴素贝叶斯分类器会选择概率最大的类别作为标签。
在朴素贝叶斯分类器中，需要先对样本数据进行训练，从而得到各个特征的条件概率分布。
具体来说，给定m个样本点和n个特征，我们需要计算出这n个特征在不同类别中出现的概率。
例如，在文本分类中，统计每个单词在不同类别的文本中出现的频数，从而得到单词在不同类别下的出现概率。
然后，我们就可以根据贝叶斯定理，用这些概率来计算每个样本点属于不同类别的概率，并选择概率最大的类别作为标签。
在实际应用中，朴素贝叶斯分类器具有快速、高效、适用于大规模数据等优点。
同时，朴素贝叶斯分类器还具有一定的缺点，主要表现在对特征独立性的要求较高，对数据分布偏斜的情况较为敏感。
因此，在实际应用中，我们需要根据不同的问题情况选择不同的分类算法，以获得最佳的分类效果。
总之，朴素贝叶斯分类模型是一种常用的二分类算法，它基于贝叶斯定理和特征独立性假设，通过计算特征在不同类别中出现的概率，从而对数据进行分类。
在实际应用中，朴素贝叶斯分类器具有一定的优点和缺点，需要结合具体问题情况进行选择和改进。
meta贝叶斯算法和随机效应模型
meta贝叶斯算法和随机效应模型随着大数据时代的到来，数据分析和挖掘成为了各行各业关注的热点。
在众多数据分析方法中，贝叶斯算法和随机效应模型独树一帜，为数据处理提供了新的思路。
本文将从以下几个方面介绍这两者及其结合在实际应用中的优势。
一、贝叶斯算法简介贝叶斯算法是一种基于概率推理的算法，其主要思想是根据已知条件推断未知变量。
贝叶斯算法的核心是贝叶斯公式，通过不断更新概率分布，实现对未知变量的预测。
在实际应用中，贝叶斯算法常用于模式识别、机器学习、人工智能等领域。
二、随机效应模型概述随机效应模型是一种线性模型，用于分析多个观测值之间的关系。
其基本假设是观测值之间存在随机变异，这种变异可以用一个固定的但未知的参数来描述。
随机效应模型的优点在于，它可以考虑多个观测值之间的相关性，从而提高模型的拟合精度。
三、贝叶斯算法与随机效应模型的结合近年来，贝叶斯算法与随机效应模型的结合逐渐成为研究热点。
通过将贝叶斯算法引入随机效应模型，可以更有效地估计未知参数，提高模型预测的准确性。
同时，贝叶斯算法可以用于不确定性分析，为随机效应模型提供理论支持。
这种结合在统计推断、数据挖掘、生物信息学等领域具有广泛的应用前景。
四、应用场景及优势1.自然语言处理：贝叶斯算法与随机效应模型在词义消歧、语义分析等方面具有显著优势，能够提高文本分类和信息抽取的准确性。
2.图像识别：在图像分割、目标检测等任务中，贝叶斯算法与随机效应模型的结合能够提高图像处理的实时性和准确性。
3.生物信息学：在基因表达数据分析、蛋白质结构预测等领域，贝叶斯算法与随机效应模型的结合有助于揭示生物信息的潜在规律。
4.金融风控：在信贷审批、风险评估等方面，贝叶斯算法与随机效应模型可以有效识别潜在风险，提高金融决策的准确性。
五、总结与展望总之，贝叶斯算法和随机效应模型的结合在诸多领域具有广泛的应用前景。
随着人工智能技术的不断发展，未来贝叶斯算法和随机效应模型的研究将更加深入，为各行各业提供更加精确和可靠的数据分析方法。
朴素贝叶斯分类模型 二分类
朴素贝叶斯分类模型二分类
朴素贝叶斯分类模型是一种常见的机器学习算法，主要用于分类问题。
它的核心思想是基于贝叶斯定理，利用先验概率和条件概率来计算后验概率，进而进行分类。
在二分类问题中，朴素贝叶斯分类模型可以根据输入数据的特征向量，计算出其属于两个类别的概率，并将概率较大的类别作为预测结果。
在实际应用中，朴素贝叶斯分类模型通常被用于文本分类、垃圾邮件识别等任务。
为了构建朴素贝叶斯分类模型，需要先从样本数据中提取出特征，并计算特征的先验概率和条件概率。
其中先验概率是指某个类别在整个样本中的出现概率，条件概率是指在某个类别下，某个特征出现的概率。
通过这些概率的计算，可以得到每个特征对于每个类别的权重，从而进行分类预测。
需要注意的是，朴素贝叶斯分类模型中通常假设特征之间是相互独立的，这样做是为了简化计算。
但在实际情况中，特征之间可能会存在一定的相关性，这时候朴素贝叶斯分类模型的效果可能会受到影响。
总之，朴素贝叶斯分类模型在二分类问题中具有较好的性能，尤其适用于处理高维稀疏数据。
但在实际应用中，需要根据具体情况进行调参和优化，以获得更好的效果。
- 1 -。
二分类变量meta分析方法
Revman软件二分类变量meta分析方法(图示法)丁香园ID:木一羊目录一、打开软件 ...................................................................................... 错误!未定义书签。
二、创建一个新的系统评价 .............................................................. 错误!未定义书签。
三、添加纳入研究 .............................................................................. 错误!未定义书签。
四、添加比较和结局 .......................................................................... 错误!未定义书签。
,五、数据分析： .................................................................................. 错误!未定义书签。
六、亚组分析： .................................................................................. 错误!未定义书签。
七、敏感性分析： .............................................................................. 错误!未定义书签。
实例参考文献来源:《依帕司他治疗糖尿病周围神经病变疗效的Meta分析》&CurRec=29&recid=&filename=CQYX6&dbname=CJFD2011&dbcode=CJFQ&pr=&urlid=&yx= &v=MjQzNzBETXA0OUZZb1I4ZVgxTHV4WVM3RGgxVDNxVHJXTTFGckNVUkwrZlkrWnJGQ3JtV UxyTUpqelNkckc0SDk=RevMan5下载地址，，下载安装好后，出现这个图标。
二分类朴素贝叶斯例题
二分类朴素贝叶斯例题《二分类朴素贝叶斯例题》在机器学习领域中，分类是一个重要的任务，它可以将数据集划分为不同的类别。
朴素贝叶斯分类器是一种基于概率的分类方法，它采用了贝叶斯定理，并假设特征之间是相互独立的。
本文将介绍一个关于二分类朴素贝叶斯的例题。
假设我们有一个邮件分类的数据集，它包含了许多已被标记为垃圾邮件和非垃圾邮件的样本。
每个样本都有多个特征，比如邮件的主题、发送者、内容等。
我们的目标是根据这些特征来对新的邮件进行分类。
首先，我们需要准备数据集并进行预处理。
预处理包括去除噪声、标准化数据等步骤。
在这个例题中，我们假设已经完成了预处理，并得到了一个包含特征和标签的训练集。
特征被表示为一个向量，而标签则用0表示非垃圾邮件，用1表示垃圾邮件。
接下来，我们可以使用朴素贝叶斯分类器对训练集进行训练。
朴素贝叶斯分类器的基本思想是通过计算给定特征的概率来预测新样本的类别。
这里的朴素贝叶斯假设指的是假设每个特征的出现概率是相互独立的。
训练步骤涉及计算每个类别的先验概率和每个特征在给定类别下的条件概率。
先验概率表示的是某个样本属于某个类别的概率，而条件概率则表示的是在已知类别的情况下，某个特征出现的概率。
这些概率可以通过统计训练集中的样本来进行估计。
在训练完成后，我们可以使用分类器对新的样本进行预测。
预测步骤包括计算新样本属于每个类别的概率，并选择具有最高概率的类别作为预测结果。
在实际应用中，我们可以使用不同的评价指标来评估分类器的性能，比如准确率、精确率、召回率等。
此外，可以通过调整分类器的参数或选择其他特征来改进分类器的性能。
通过这个例题，我们可以了解到朴素贝叶斯分类器的基本原理和应用方法。
它是一种简单而有效的分类算法，在文本分类、垃圾邮件过滤等领域中有广泛应用。
通过适当地调整参数和特征选择，我们可以提高分类器的性能，并对新的样本进行准确的分类预测。
无对照二分类资料的Meta分析方法及Stata实现
生物医学发展迅速，科学工作者常需综合评价针对某一科学问题的不同研究证据。
如何归纳和综合分析这些分散的研究证据，提升对问题的认识水平，已成为生物医学研究的重要步骤［1］。
荟萃（Meta ）分析就是定量综合分析多个同类研究效应的方法［2］。
近十年，Meta 分析在生物医学领域应用日益广泛，有关文献迅速增多，2001年前共有169篇中文论文发表，而在2001－2009期间就有2115篇。
已发表的Meta 分析多针对设有对照的研究类型，国内文献未见针对无对照的研究类型如横断面研究，国外亦少见。
横断面研究等没有设对照的研究是人群研究的基础，也是揭示暴露与疾病关系不可或缺的。
生物医学工作者掌握针对无对照的研究类型的Meta 分析方法和计算机实现步骤是必要的。
本文旨在介绍二分类无对照资料的Meta 分析方法及其在Stata 软件中的操作步骤。
无对照二分类资料的Meta 分析方法及Stata 实现王佩鑫a ，b，李宏田b ，c，刘建蒙b ，c（北京大学a．公共卫生学院；b．生育健康研究所；c．卫生部生育健康重点实验室，北京100191）［摘要］目的介绍无对照二分类资料Meta 分析方法及在Stata 软件中的操作步骤。
方法首先介绍3种数据类型无对照二分类资料Meta 分析的原理及方法，再用Stata 软件对3个实例数据进行Meta 分析。
结果无对照二分类资料Meta 分析的关键是选择服从正态分布或可转化为正态分布的指标。
3个实例数据经正态转换后进行Meta 分析，结果与原文一致。
结论Stata 软件可实现无对照二分类资料（含患病率、发病密度和比值）的Meta 分析，操作简单，实用性强。
［关键词］二分类变量；无对照；Stata ；Meta 分析［中图分类号］R195．1［文献标识码］A ［文章编号］1671－5144（2012）01－0052－04Meta-Analysis of Non-Comparative Binary Outcomes andIts Solution by StataWANG Pei-xin a ，b ，LI Hong-tian b ，c ，LIU Jian-meng b ，c（a．School of Public Health ；b．Institute of Reproductive and Child Health ；c．Ministry of Health Key Laboratory of Reproductive Health ，Peking University ，Beijing 100191，China ）Abstract ：ObjectiveTo introduce the method of meta-analysis for non-comparative binary outcomes and its realization in Stata．MethodsWe first introduced principles and methods of meta-analysis for three types of non-comparative binary outcomes ，and then replicated results of three published meta-analyses in Stata．ResultsThe keypoint of doing these meta-analyses was to choose the effect size indices which were of normal distribution or could be transformed into normal distribution．The replicated results were consistent with the original literatures．Conclusions Meta-analyses for three types of binary outcomes ，including prevalence ，incidence density ，and odds ，could be done in Stata conveniently．Key words ：binary ；non-comparative ；Stata ；meta-analysis［基金项目］国家自然科学基金资助项目（81072372）［作者简介］王佩鑫（1986－），男，河北馆陶人，在读硕士研究生，研究方向为妇女儿童保健。
如何用stata软件实现贝叶斯meta分析
性 随机变 量 ，均 可 表示 为 指 数 族 的概 率 分 布形 式 。在
广义 贝 叶斯 随机效 应模 型 中 ，首先 ，假定 每个研 究效 应
量的估计值 Ｙ （ｉ＝正态分 布 ：
Ｙ 一Ｎ（０ ，Ｓ ）
（１）
０ 一Ｎ（ ，ｒ ）
（２）
且ｐ Ｙｆ～Ｎ（０ｆ，Ｓ ＋ ）
广 义贝 叶斯 随机 效应模 型 的 ｍｅｔａ分 析
广义 线 性 模 型 （ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｍｏｄｅｌｓ，ＧＬＭ ） 作 为 一般线 性模 型 的 推广 ，将 诸 多 不 同的 分 布 函数 统
△通信作者 ：沈毅 ，Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｕｎｎｙ＠ｎｔｕ．ｅｄｕ．ｃａ
一 到指数 族框 架 内 。无论 因变量 Ｙ是 连续 性还是 离 散
近年来 ，尽 管模 拟算法 不 断改进 ，但 贝 叶斯 方 法 的 计 算 复杂性 仍使 众 多 研 究 者望 而 却 步 。此 外 ，数 据 处 理 软件 的 匮乏也 成为 贝 叶斯 统计 发展 的桎 梏 。最 常用 于贝 叶 斯分 析 的 ＢＵＧＳ类 软 件 是 一 种 为 Ｗｉｎｄｏｗｓ系 统 编 写 的免 费软 件 ，内含一 系列 抽样 方法 ，可对 给定 问 题 自动挑选 最 佳 解 决方 案 。但该 软 件 编 程 复 杂 ，且 无 法 直接提 供可 视化 ｍｅｔａ分析 结果 ，如 森林 图、漏 斗 图 、 模 型诊断 图等 ，而这一点却是 ｍｅｔａ分析所必不 可少 的。
中国卫生统计 ２０１８年 ４月第 ３５卷第
如 何 用 ｓｔａｔａ软 件 实 现 贝 叶 斯 ｍｅｔａ分 析
南通大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系（２２６０１９） 张 晟 周 洁 何 书 汪徐林 沈 毅
meta贝叶斯算法和随机效应模型
meta贝叶斯算法和随机效应模型随着数据科学和机器学习的快速发展，越来越多的统计学方法被应用在各个领域中。
其中，meta贝叶斯算法和随机效应模型是两个常用的统计学方法，用于分析和解释数据中的变异性和相关性。
我们来了解一下meta贝叶斯算法。
Meta分析是一种将多个独立的研究结果进行综合和整合的方法，旨在提高结论的可靠性和泛化性。
而贝叶斯统计学则是一种基于贝叶斯定理的概率推断方法。
meta贝叶斯算法结合了这两种方法，可以更准确地估计研究效应的大小和不确定性。
在meta贝叶斯算法中，我们首先需要收集多个独立研究的数据，这些数据可能来自不同的研究实验、调查或观测。
然后，我们需要对每个研究的效应进行贝叶斯统计分析，得到每个研究效应的后验分布。
接下来，我们可以使用meta分析的方法来整合这些后验分布，得到整体效应的后验分布。
最后，我们可以从后验分布中计算出效应的点估计和置信区间，以及其他统计量。
相比于传统的meta分析方法，meta贝叶斯算法具有以下几个优势。
首先，它能够更好地处理小样本问题，在数据较少的情况下提供更准确的效应估计。
其次，它能够考虑到不同研究之间的异质性，即研究效应的差异性。
通过引入随机效应模型，可以更好地估计研究效应的变异性和相关性。
此外，meta贝叶斯算法还能够自动进行模型选择和比较，根据数据的特点选择最优的模型。
接下来，我们来了解一下随机效应模型。
随机效应模型是一种用于分析面板数据和多层次数据的统计模型，适用于各种领域的研究，如教育、医学、经济等。
随机效应模型能够同时考虑到个体差异和时间或空间的变异性，提供更准确和全面的分析结果。
在随机效应模型中，我们假设个体之间存在随机差异，这些差异可以通过随机效应来建模。
随机效应可以是个体的特定特征或其他未观测的因素。
通过引入随机效应，我们可以在分析中考虑到个体之间的相关性和相关性，提高模型的适应性和准确性。
同时，随机效应模型还可以用于解释个体差异的来源，比如个体间的异质性和环境的影响。
基于贝叶斯网状Meta_分析的中药汤剂联合普利或沙坦类药物治疗糖尿病肾病的研究
Traditional Chinese Medicine 中医学, 2023, 12(6), 1449-1461 Published Online June 2023 in Hans. https:///journal/tcm https:///10.12677/tcm.2023.126217基于贝叶斯网状Meta 分析的中药汤剂联合普利或沙坦类药物治疗糖尿病肾病的研究匡义雄1*，毛 蓉1，周文祥2#1湖北中医药大学第一临床学院，湖北 武汉2湖北中医药大学附属武汉市中西医结合医院肾病内科，湖北 武汉收稿日期：2023年5月9日；录用日期：2023年6月21日；发布日期：2023年6月30日摘 要目的：使用网状Meta 分析的方法，以单纯ACEI/ARB (angiotensin receptor blockers, ARB; otenn- converti enzyme inhibitor, ACE)治疗为共同参照，对比补阳还五汤(Buyang huanwu decoction)、糖肾宁(Tangshen ning)、糖肾通络方(Tangshen Tongluo Recipe)、真武汤(Zhenwu decoction)、参芪地黄汤(Shenqi Dihuang Decoction)联合ACEI/ARB 对糖尿病肾病的临床疗效。
方法：计算机检索有关补阳还五汤、糖肾宁、糖肾通络方、真武汤、参芪地黄汤联合ACEI/ARB 治疗糖尿病肾病的随机对照试验(Randomized controlled experiment)，2名工作者独立筛选，数据由Excel 表格整理，分析使用Stata17.0和RevMan5.3软件。
最终纳入46篇RCTs ，共3617例患者，涉及6种干预措施。
结果：Meta 分析结果显示：在综合疗效方面，真武汤组的效果最佳；补阳还五汤组降低24 h 尿蛋白排泄率(24 h UAER)的疗效最佳；真武汤组降低糖化血红蛋白(HBA1C)和C 反应蛋白(CRP)的疗效最佳；糖肾通络方组降低尿素氮(BUN)的疗效最佳；参芪地黄汤组降低血肌酐(Scr)的疗效最佳。
中西医结合治疗咳嗽变异性哮喘随机对照试验的贝叶斯Meta分析
论 文 １９ — ０ ０年 ） ９８ ２ １ 、维 普 医药 信 息 资 源 系统
（９ ９ ２ １ 年 ） 中国数 字 图 书馆 Ｃ Ｋ １８— ０ １ 、 Ｈ Ｄ期 刊 全 文 数 据 库 （ Ｈ Ｄ，９４ ２ １ ） 数据 库 。 Ｃ Ｋ １９ — ０ １年 等
计 的 中西 医 结 合方 法 治疗 咳嗽 变 异 性 哮 喘 ，涌 现 出大 量 的临 床 报道 ，适 时地 对 这 些 中西 医结 合 治 疗 咳嗽 变 异 性 哮 喘 随 机 对 照试 验 进 行 系 统 评 价 ，
Ｚ Ａ Ｇ Ｔａ —ｏｇ， ＩＸｕｊａ 。 Ｈ Ｎ ｕ，ＷＡ Ｇ Ｃ ｅ ｇｊ 。 Ｐ Ｎ Ｂ ｏｆｎ Ｈ Ｎ ｉ ｓｎ ￣ ，Ｌ ｉ— ｎ，Ｚ Ａ Ｇ Ｓ ｎ ｕ Ｎ ｈ ｎ —ｅ， Ａ ａ— ｇ， ｉ ｅ
ＺＨＡＮＧ ｅ — ｉ．ＹＡＮＧ — ｉ Ｗ ｉｗｅ Ｋｅ ｒ ｎ ａ
２１年 １ ０１ ２月
循证医学
Ｔ ｅＪ ｕｎ ｌｏ ｖｄ ｎ ｅＢ ｓｄ Ｍｅ ｉｉｅ ｈ ｏ ｒ ａ ｆ ｉｅ ｃ — ａｅ ｄｃｎ Ｅ
Ｄｅ ２ ｃ． ０１１ Ｖｏ ． １ Ｎｏ． １１ ６
第 １ 卷第 ６期 １
中西 医结 治 疗咳 △ ， ７ 嗽变异性 哮喘 随机对 照试 验 的 Ｉ 口 ＝ Ｊ １ 贝 叶 斯 Ｍｅａ分 析 ｔ
ｂｔ ｒｒｓｏｓ ｎｔｅｅｐ ｒ ｅｔｌｒａ ｎ ｔａ ｎｔｅｅｎ ｏ ｗ ｓ２９ ６ 『５ Ｉ２４４ ３ ０ ） ． ｏ ｃｕｉｎ Ｔ ｅ ｅｔ ｅｐｎｅｏ ｘｅｉ ｎａ ｔ ｔ ｔｈ ｎｏ ｏ ｔ ｌ ａ ． ｅ ｈ ｍ ｅ ｍｅ ｈ ｒ ３ ９ ％Ｃ （． ，． ８ ］ Ｃ ｎｌｓ ｈ ５ ５ ｏ
张天 嵩 ａ， 李 秀娟 ， 张 素 ａ 王诚 杰 Ｃ 潘 宝峰 张伟伟 ａ 杨 克敏 ａ ， ｂ ， ， ，
用STATA对二分类变量进行META分析命令和菜单
用STATA对二分类变量进行META分析命令和菜单方法一：Stata菜单法1. 数据沿用方法二的数据2. 同方法二，输入命令（注：ln、log均可）gen lnrr=ln(rr)gen lnlci=ln(lci)gen lnuci=ln(uci)3. 调出菜单4. Main选项卡，勾选如下图5. Binary、Continuous选项卡不需设置；Effect选项卡，勾选如下图6. Graph Opts选项卡，可设置坐标轴数值、字号等（勾选如下图），亦可不设置，系统会默认；If/in选项卡亦不需设置7. 最后点击OK，跑出森林图，与方法二所示一致。
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 方法二：Stata metan命令1.RR及其95%CI的合并gen logrr=log(rr)gen loglci=log(lci)gen loguci=log(uci)（1）固定效应模型（I-V）metan logrr loglci loguci, eform [label(namevar=study, yearvar=year)] [by(group)] fixed [xlabel(.1, .5, 1)] effect(RR) （2）随机效应模型（D-L, 异质性估计采用I-V固定效应模型）metan logrr loglci loguci, eform [label(namevar=study, yearvar=year)] [by(group)] random [xlabel(.1, .5, 1)] effect(RR)2.OR及其95%CI的合并将上述metan命令中effect(RR)改为effect(OR)即可。