Meta分析统计过程的主要内容
meta分析的统计学方法-2014.8.11
44
4. 合并效应量的检验
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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，其原理与常规的假设 检验完全相同。 两种方法：u检验和χ2检验
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根据u（z）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，多个研究的合并效应量没有统计学 意义。
32
33
34
35
2. 分类变量的统计指标
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统计方法及指标
统计学指标：RD、RR、OR
固定效应模型
Mantel-Haenzel法 Peto法 Inverse Variance（反推方差法）
随机效应模型
DerSimon&Laird（D-L法）
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率差RD
两个发生率的差即为率差，也称为危险差（rate difference，risk difference，RD）。
里获取每一例受试者的原始数据所做的Meta分析。
与常规Meta分析相比，其优点为：能够最大限度的纳入 未发表的试验或灰色数据，能够进行时间-事件分析，能
够更新长期随访的数据，能够进行更复杂的多变量统计分
析；但该法将耗费大量的人力、物力和时间。目前，建立 在IPD基础上的Meta分析被认为是最佳的系统评价。
10
11
Meta回归
在Meta分析时，需分析各研究间的异质性， 并对异质性的来源进行探讨，Meta回归 （meta-regression）分析可评价研究间异质 性的大小及来源。很多学者认为，Meta回归 分析是亚组分析的延伸，主要通过对多因素的 效应量进行联合分析实现，仅当Meta分析纳 入的研究数量在10个以上时才进行此分析。
meta分析的统计学方法
BG
27
? 4. 选用随机效应模型合并效应量
? Meta 分析汇总研究结果时主要有两种统计分析模 型：固定效应模型和随机效应模型。
? 固定效应模型：指在 Meta 分析中假设研究间所有 观察到的变异都是由偶然机会引起的一种合并效 应量的计算模型。
BG
28
BG
29
BG
30
BG
31
? 随机效应模型：统计 Meta分析中研究内抽样误差 和研究间变异以估计结果的不确定性的模型。当 包括的研究存在除偶然机会外的异质性时，随机 效应模型将给出比固定效应模型更宽的可信区间。
? 例如，有一系列药物可以治疗某种疾病，但RCT均是 药物与安慰剂的对照，而药物相互之间的RCT都没有 进行或很少，那么在这种情况下，就需要将间接比较 和直接比较的证据进行合并。
BG
8
Cipriani A, et al. Comparative efficacy and acceptability of antimanic drugs in acute mania: a multiple-
? 来源
? 不同的设计方案：完全随机与半随机设计、分配隐藏充分与 不充分、采用盲法与不采用盲法等；
? 不同的结果测量方法：不同的测评方法、不同的测量指标和 不同的度量单位等。
BG
22
? 3. 统计学异质性：不同试验间被估计的治疗效应的变 异，它是研究间临床和方法学上多样性的直接结果。
? 统计学分析异质性的思路是：所有统计学异质性均来自于临 床异质性和方法学异质性。
BG
39
比值比OR
? 在回顾性研究（如病例对照研究）中，往往无法 得到某事件的发生率，也就无法计算 RR。但是当 该发生率很低时，可以计算出 OR作为RR的近似 值，其含义是试验组的比值与对照组的比值之比， 即比值比。
第六章 Meta分析11.5
0.489 0.457 0.606 0.486 0.553 0.935 0.829
1.059 1.013 1.063 1.319 1.153 1.373 0.966
例2 某减肥药治疗肥胖疗效的数据资料
所收集研究结果 的编号(no) 均数 (mean 治疗组 标准差 (S) 样本量 (n) 对照组 均数 标准差 (mean) (S) 样本量 (n) 均数 差值 d 均数差值 的标准误 se P值
在医学研究中，传统的文献综述在处理 同一问题的多个结果报道时，通常是平 等（等权重方法）对待每个研究结果而 得出结论。这种文献综述主要是以某类 结果的文献数量的多少得出结论，一般 不进行文献评价，也不考虑文献的质量。
Evidence-based Medicine
传统文献综述的主要问题 传统文献的评价忽略了两个问题： 一是多个同类研究的质量不相同； 二是各个研究的样本含量的大小不相等。 因此，传统文献综述所采用的等权重方 法很难保证研究结果的真实性、可靠性 和科学性，尤其当多个研究的结果不一 致时，其结论容易使人产生误解或困惑。
《The Cochrane Library》第3页的定义。
Evidence-based Medicine
（二）Meta分析的统计目的 1. 增大样本含量，减少各种偏倚和随机误差， 提高统计检验效能，加强主要结论的说服力， 尤其是对样本量较小的临床实验研究。 • 大规模RCT消耗人力, 财力和时间 • 多数单位没有条件作大规模RCT • 多数单个RCT样本量小而不能得出准确可 靠的结论 • Meta-分析联合单个RCT，增大了样本含 量 • 高质量的Meta分析与高质量的大样本多中 心临床实验一样被认为质量最高的证据级别。
Evidence-based Medicine
医学数据Meta分析的统计过程
如果存在严重异质性，建议不要进行meta分析，而是根据试验特征如性别、年龄、病情严重程度、疾病分期、基线危险度、干预的强度和时间等进行亚组分析，或进行敏感性分析 或考虑协变量的影响进行meta回归分析，以解释异质性的来源
将多个独立研究的结果合并成某个单一的效应量或效应尺度，即用某个指标的合并统计量，以反映多个独立研究的综合效应 怎样合理的对多个独立研究效应合并，是Meta-分析统计过程的主要问题
>0.05
合计
491
490
女童掌骨II型皮质厚度的11个研究
方积乾 医学统计学与电脑实验 第二版 上海科学技术出版社，2001，349-350
需要作一项紧急决定，时间不允许等待新的研究
目前没有能力开展大规模的临床试验
研究结果矛盾时 如果存在异质性，但合并资料任然具有临床上的意义，则可采用随机效应模型；如果存在严重异质性，建议不要进行meta分析
0.935
1.373
7
1570
7017
1720
6880
17187
0.895
0.829
0.966
合计
2128
12058
2286
11531
28003
七个阿斯匹林预防心肌梗死的研究资料（取自Fleiss JL）
表中ai、bi、ci、di为各研究四格表数，Ni为各研究的样本例数，ai为处理组的实际阳性数
K个研究
合并效应量的可信区间
计算合并效应量
合并效应量的检验
异质性检验
Meta-分析计算的主要步骤
计算单个研究效应量的权重
根据资料类型选择单个研究的统计量
01
分类变量可选择的统计量
02
Meta分析的统计过程
Meta分析的统计过程引言Meta分析是一种统计分析方法，用于合并和综合研究文献中的统计数据，以产生更准确、可靠和有说服力的结论。
它对多个独立研究的结果进行整合，从而提高统计成效和推广性。
本文将介绍Meta分析的统计过程，并提供相应的Markdown文本格式输出。
数据收集Meta分析的第一步是收集与研究主题相关的研究文献。
这可以通过文献检索数据库，如PubMed或Scopus进行。
收集到的文献应进行筛选，选择与研究目的最为相关的研究，以防止潜在的偏差。
数据提取在Meta分析中，需要提取每个研究的统计数据。
常见的统计数据包括均值、标准差、样本量和相应的效应量。
这些数据将用于计算汇总效应量和其可信区间。
在数据提取过程中，应注意保持数据的一致性和准确性。
效应量计算Meta分析的核心是计算汇总效应量及其误差估计。
根据具体的研究设计和效应量类型，可以选择不同的计算方法。
常见的效应量包括标准化平均差(SMD)、风险比(RR)和比率差(RD)等。
计算汇总效应量时，需要考虑各个研究的样本量权重，以提高结果的可靠性。
效应量的统计分析在Meta分析中，需要进行统计分析以评估汇总效应量的显著性。
通常使用Z检验或T检验来计算汇总效应量与零假设之间的统计差异。
此外，还可以计算Q统计量和I^2统计量，以评估研究间异质性的程度。
辅助分析可以帮助研究者更好地理解研究结果和异质性源。
效应量的可信区间估计除了汇总效应量，Meta分析还需要估计汇总效应量的可信区间。
常用的方法是计算95%的可信区间，用于描述汇总效应量的精确性。
根据不同的效应量类型，可以选择不同的估计方法，如固定效应模型或随机效应模型。
可信区间的大小将给出一个效应量真值的范围。
效应量的整合与解释Meta分析的最终目标是整合研究结果并给出结论。
通过汇总效应量和可信区间，可以得出关于研究主题的定量结论。
此外，还可以对汇总效应量的大小和方向进行解释，以帮助读者更好地理解研究结果。
临床试验的Meta分析
临床试验的Meta分析临床试验是评估药物和治疗方法的有效性和安全性的重要手段之一。
然而，通过单个试验的结果来判断一个治疗方法是否确实有效并不总是可靠的。
因此，在评估医学领域的治疗方法时，Meta分析成为一种常用的方法。
本文将介绍临床试验的Meta分析及其应用。
一、什么是Meta分析？Meta分析是一种系统性的综合分析方法，旨在通过结合和分析多个相互独立的研究结果，来解决单个研究的样本容量小、误差大、结果不一致的问题。
通过Meta分析，我们可以得出更加准确、可靠的结论，提高对治疗方法的评估。
二、Meta分析的步骤1. 确定研究目标：明确研究的目的和问题，如研究某种药物对某种疾病的治疗效果。
2. 搜索文献：系统地搜索相关的期刊文章、临床试验注册信息和学位论文等，在此过程中需要遵守一定的检索策略和标准，以降低偏差。
3. 筛选研究：根据预先设定的纳入和排除标准，对搜索到的研究进行筛选，选择符合要求的研究进行后续分析。
4. 提取数据：从每个研究中提取所需的数据，包括研究设计、样本量、研究结果等关键信息。
5. 分析数据：根据提取的数据，采用统计学方法对不同研究的结果进行汇总和分析，包括计算效应量、绘制森林图等。
6. 评估异质性：通过检验异质性来评估多个研究结果之间的一致性，判断是否适用Meta分析方法。
7. 发表结果：编写Meta分析的报告，包括方法、结果、讨论和结论，并选择适当的学术期刊发表。
三、Meta分析的优势1. 提高统计效能：Meta分析通过整合多个研究的样本量，可以显著提高统计效能，减少偶然差异的影响。
2. 提高结论的可靠性：通过合并多个独立的研究结果，可以得出更加准确、可靠的结论，增加对治疗方法效果的信赖度。
3. 揭示潜在规律：Meta分析可以帮助我们发现不同研究之间的差异和一致性，进而揭示治疗方法背后的潜在规律。
四、Meta分析的局限性1. 研究异质性：不同研究的样本量、研究设计、评估指标等方面存在差异，可能导致Meta分析的结果存在异质性，从而影响结论的可靠性。
Meta分析统计过程的主要内容
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大多数的错误是企业在状况好的时候 犯下的 ，而不 是在经 营不善 的时候 。。20. 8.309:2 6:0009: 26Aug-203-Aug -20
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向往成功的桂冠，就别空费每一天。 。09:26: 0009:2 6:0009: 26Monday, August 03, 2020
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竞争是一个人愿意得到别人所有的一 种烦恼 。。20. 8.320.8. 309:26: 0009:2 6:00August 3, 2020
关于随机效应模型与固定效应模型
随机效应模型（random effects model）
随机效应模型是一种对异质性资料进行Meta 分析的方法，但是，该法不能控制混杂，也不 能校正偏倚或减少异质性，更不能消除产生异 质性的原因
目前，随机效应模型多采用D-L法 （DerSimonian ＆ Laird法）
异质性检验(heterogeneity test)
Q检验 2.计算检验统计量Q值
Q=∑wi(θi -θ)2
Q服从自由度为（k-1）的x2分布
θi为第i个研究的效应量 θ为不同方法得到的合并效应量 =∑wii/ ∑wi
wi为第i个研究的权重系数
异质性检验(heterogeneity test)
Q检验 3.确定P值，做出推论和判断
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心有猛虎，细嗅蔷薇。。2020年8月3 日星期 一9时26 分0秒 Monday , August 03, 2020
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君子之交淡如水，小人之交甘若醴。 —《庄 子》。2 0.8.320 20年8 月3日星 期一9 时26分0 秒20.8. 3
谢谢各位！
异质性检验
?
异质性分析与处理方法
无异质性或I2小于50%（即异质 性较小，可以忽略）
Meta分析的统计过程刘关键
可编辑ppt
4
二、Meta分析的定义
可编辑ppt
5
Meta-Analysis is a systematic review that uses quantitative methods to summarize the results. Meta分析是运用定量方法去概括（总 结）多个研究结果的系统评价。
可编辑ppt
13
Meta分析与系统评价（一）
在系统评价（systematic review）
中，当数据资料适合使用Meta分析时，
用Meta分析可以克服传统文献综述的两
大问题，其分析结果的可靠性更高；当
数据资料不适合做Meta分析时，系统评
价只能解决文献评价的问题，不能解决
样本含量的问题，因此，对其分析结论
numerical estimate.
Meta分析是文献评价中，将若干
个研究结果合并成一个单独数字估计
的统计方法。
《The Cochrane Library》第3页的定
义。
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7
三、Meta分析的统计目的
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8
实例一 抗高血压药物对老年心血管疾病的治疗 性研究
抗高血压药
死亡数 K个研究
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传统文献综述的特点
在医学研究中，传统的文献综述 在处理同一问题的多个结果报道时， 通常是平等（等权重方法）对待每个 研究结果而得出结论。这种文献综述 一般不进行文献评价，也不考虑文献 的质量，主要是以某类文献数量的多 少得出结论。
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传统文献综述的主要问题
传统文献评价的结果必然存在两个问题：
84
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Meta分析的有关统计学基本知识
异质性的种类
Cochrane协作网将Meta分析的异质性分为：临床异 质性、方法学异质性和统计学异质性。 临床异质性是指：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。 方法学异质性是指：由于试验设计和研究质量的差 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。 统计学的异质性是指：干预效果的评价在不同试验 间的变异，它是研究间的变异，它是研究间的临床和 方法学上变异联合作用的结果。
626 1216 4524 17187 28003
95%CI OR
下限 上限
0.720 0.681 0.803 0.801 0.798 1.133 0.895
0.489 0.457 0.606 0.486 0.553 0.935 0.829
1.059 1.013 1.063 1.319 1.153 1.373 0.966
Meta分析源于希腊文，意为“more comprehensive”。即更广泛、更全面。 1976年 英国心理学家G．V．Glass 首 先 将 合 并统计量对文献进行综合分析 研究 的 这 类 方 法 称 为 “ MetaAnalysis”。现已广泛应用于医学和健康 领域，尤其是针对疾病的诊断、治疗、 预防和病因等问题的综合评价。
表中ai,、bi、 ci、di为各研究四格表数，Ni 为各个研究的样本例数。 ai为处理组的实际阳性数， bi为处理组的实际阴性数；ci为对照组的实际阳性 数；di为对照组的实际阴性数。
实例二 女童掌骨Ⅱ皮质厚度的11个研究
K个 研究
n1
1
26
2
55
3
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4
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5
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Me 分析的统计过程
怎样做？
1./ 了解正在进行的临床 试验。
2.每年国内、国外相应领域的会议，相当重要的途径，目 前很多未发表的、进行中有初步结果或者有中期报告的临 床试验接出于此。肿瘤方面如CSCO，ASCO，ESMO， 更专科的子领域如 World Conference on lung cancer 。
6 有合适的原始论文。
巧妇难为无米之炊，meta分析的“米”就是原始 论文。原始论文要适合做meta分析，例如研究危 险因素的就应当是病例对照研究和队列研究；要 提供必要的信息，例如研究危险因素的就要能够 提取出四格表资料；数目也不能太少，否则达不 到汇总的效果，如果数目太多，当然没有什么不 好，而且结果会更可靠，只是研究所需时间要增 加而已。还有质量要高，设计要科学。
4 问题清楚，回答明确。
提出的问题应该是选择题式的，如：A和B 两种疗法治疗C病哪种更好？而不应是开放 式的，例如，乳腺癌应该采取什么样的治 疗方法？正确的提法应该是：二期乳腺癌 患者采用保乳手术和根治术，哪种方法更 好？
5 有明确的效应指标
对于危险因素，可以以OR/RR值为效应指 标，对于肿瘤的治疗，可以以×年生存率 为效应指标等等。
多沟通一些，每个人都获得更广阔的空间！
--我最近发现，可以试着写信给该方面的专 家，如入选高质量研究的作者，一般他们 也很客气的，会告诉你是否还有其它人或 他自己正在做的工作。毕竟他们对这方面 也很了解。
未发表文献（灰色文献gray literature）的检索有： ①尚未完成的研究在Cochrane临床对照试验数据库（The
信息收集流程图
获得全文的常见方法： 1、各个医学院校的图书馆都购买了不同程度的医学数据库版权，从 各个学校校园网上网进入数据库可以得到诸如springlink ovid等数据 库的全文。 2、代理服务器，在诸如小木虫，叩诊锤等各个专业的网站里有些前 辈会共享他们的代理服务器，同时诸如BMJ等杂志也会提供一些代理 服务器也是向中国用户开放的，改变代理服务器设置可以帮助你从网 上得到全文，但使用这种方法时候请注意下载时请下载必要的文章， 以前经常有代理服务器因为批量下载端口被封的情况，以至于端口越 来越难得，而且大量端口被收回后大家分享端口的积极性也就越来越 差，所以尽管是免费的午餐，请大家珍惜。 3、google学术 搜索全文的功能里google学术绝对是不差于 pubmed的利器。 3、图书馆查询，大部分图书馆提供付费和免费的查询，这里面协和 图书馆和301的军事医学科学院图书馆可能是比较全的，其他学校图 书馆能查到常见文献，但做meta是往往不够给力。 4、直接向作者索要，文章的摘要已经提供了作者的联系方式，所以 联系第一作者和通讯作者（最后一个）也是获得全文的途径之一，这 里大家不要觉得人家怎么会给你，人家会保密什么的，首先，已经发 表的文章，也就没啥保密的需要了，而引用次数已经成为衡量文章重 要性的标准，所以大部分西方作者乐于为你提供全文，从而为自己增 加引用次数，这是个互利的过程，至少目前为止，我索要的文章还没 被拒绝过。
第五讲 Meta-分析简介
临床意义
若95%可信区间横线不与无效线相交，且落在 无效线左侧 若所研究的事件是不利事件，试验因素为有 益因素（保护因素） 若所研究的事件是有益事件，试验因素为有 害因素（危险因素）
实例一：分类变量的森林图
Meta-分析结论（1）
6个研究中有4个的95%CI横线与无效竖线相交， 表明该4个研究结果均认为抗高血压药物不会减 少老年心血管疾病的病死率，另有2个研究的 95%CI横线落在无效竖线左侧，表明该2个研究认 为抗高血压药物可减少老年心血管疾病的病死率
临床意义
若95%可信区间与无效线相交，可认为试验组效 应量与对照组相等，试验因素无效。 若95%可信区间不与无效线相交，且落在无效线 右侧 若所研究的事件是不利事件（如发病、死亡 等），该试验因素为有害因素（危险因素） 若研究者所研究的事件是有益事件（如有效 、生存等）时，试验因素为有益因素（保护 因素）
统计学意义
若某研究的95﹪可信区间横线与无效线相交，即 该研究无统计学意义；反之，若横线落在无效线 的左侧或右侧，该研究有统计学意义。 当某研究95%可信区间横线不与无效线相交，且 落在无效线右侧，试验组效应量大于对照组。 当某研究95%可信区间横线不与无效线相交，且 落在无效线左侧，试验组效应量小于对照组。
若异质性检验有统计学意义，则可进 2 一步计算I （I？）指数 在Revman软件中，I2可用于衡量多个研 究结果间异质程度的大小 若I250%，则说明存在比较明显的异 质性
2、计算合并效应量
计算合并效应量的两种统计模型 固定效应模型（fixed effect model）
适用于多个研究具有同质性（无异质性）时
系统评价与Meta分析统计学原理概述
系统评价与Meta分析统计学原理概述一、Meta分析的统计学过程◆Meta‐Analysis is statistical technique for assembling the resultsof several studies in a review into a single numerical estimate.◆Meta分析是文献评价中，将若干个研究结果合并成一个单独数字估计的统计学方法。
——《The Cochrane Library》第3页的定义。
一、Meta分析的统计学过程◆主要内容：◆计算合并效应量θ◆合并效应量的检验（Z检验、可信区间）◆异质性检验（Q, I2）1、计算合并效应量多个实验效应的合并将多个独立研究的结果合并成一个汇总统计量（overalleffect, effect size）或效应尺度（effect magnitude），即用多个独立研究的某个指标的合并统计量反映其试验效应。
1、计算合并效应量◆合并统计量的两种统计模型◆固定效应模型( fixed effect model)：若多个研究具有同质性（无异质性）时，可使用，可使用固定效应模型。
◆随机效应模型(random effect model )：若多个研究不具有同质性时，先对异质原因进行处理，若异质性分析与处理后仍无法解决异质性时，可使用随机效应模型。
1、计算合并效应量-分类变量◆分类变量的Meta分析可选择的统计学指标：◆RD、RR和OR◆固定效应模型(fixed effect model)◆(1) Mantel-Haenzel法◆(2) Peto 法◆(3) Inverse Variance（反推方差法）◆随机效应模型(random effects model)◆DerSimonian&Laird(D-L)法1、计算合并效应量-连续变量◆数值变量的Meta分析可选择的统计学指标：◆(1) MD法(均数差法，Mean Difference)◆(2) SMD法(标准化均数差法，Standardised Mean Difference)◆固定效应模型(fixed effect model)◆Inverse Variance（倒方差法）◆随机效应模型(random effects model)◆DerSimonian&Laird(D-L)法2、合并效应量的假设检验◆具体含义：◆用假设检验(hypothesis test )的方法检验多个独立研究的总效应量（效应尺度）是否具有统计学意义，其原理与常规的假设检验完全相同。
meta分析
在老公的大力支持下，我参加了在首医举办的第八届cochrane培训班，好久没有坐在教室里认真的听课了，感觉真好！以前也在网上看到过循证医学的介绍，真的不知道如何下手。
cochrane很适合急功近利的中国人，如同Medical Hypotheses 也是SCI一样。
搞科研前要写综述，做临床要懂meta分析。
cochrane的meta分析系统，有着非常规范的操作。
仅其handbook就有600多页。
首先它选择的是最严谨的随机对照实验（RCT, randomized controlled experiment）作为实验的证据，从题目的选择就开始进行注册，题目合理且无重复时才可以进，每一步都需要按照严格的步骤进行，至少需要三个作者进行讨论，还要跟所注册的编辑小组反复进行沟通，修改，才能不断的完善写作。
还要学会对收集的资料进行分析，筛选，去除偏倚，制作森林图及漏斗图，估计一篇文章可能要花半年左右的文章，可能像博士论文那样上百页。
对于cochrane我仅仅摸到了门口，里面非常博大精深，很高兴认识这么多新同学，大家一起讨论。
在介绍题目时，我是唯一一个用汉语介绍的，当我把题目说出来时，夏老师很遗憾她不会翻译，大家哄堂大笑，不知是笑我，还是笑她，我当然可以用英语讲，只是这样大家就可以听清我的题目了。
最后，很遗憾夏老师没有选我的题目进行课堂讨论，因为我的口语不够好，不能直接与Mahesh Jarayam进行交流，好羡慕那个被选中题目的老哥，估计他一定在国外待过。
二天主要学习了检索策略、endnote之应用和revman软件管理三大块内容。
下面主要介绍检索策略，只有我讲清楚了，才是我真正学会了：1. cochrane检索策略的设计：有关传统的pubmed应用见我以前转的帖子。
Cochrane的系统评价对文献检索要求非常高，每一步都要求有记录，都需要信息检索官的参与，需要不同的修改及讨论检索策略。
（1）根据构建临床问题的国际PICO格式确定检索策略（identify concepts）e.g．insecticide-treated vs no insecticide-treated bed nets and curtains for preventing malaria比较杀虫剂和非杀虫剂对疟疾的预防（2）为每一个concepts 寻找一个关键词或mesh （medical subject headings ）一定要用头脑风暴法（brain storm ）将每一个text word 的不同写法想出来，如malaria ，有的作者有写为plasmodium ，blackwater fever 或marsh fever 。
meta分析的基本流程及质量评价
meta分析的基本流程及质量评价下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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Meta分析概述-刘关键
阿斯匹林
安慰剂
K个 研究
死亡数
未死亡数
死亡数
未死亡数
合计
OR
ai
bi
ci
di
Ni
1 49 566
67
557 1239 0.720
2 44 714
64
707 1529 0.681
3 102 730 126
724 1682 0.803
4 32 285
38
271 626 0.801
5 85 725
52
354 1216 0.798
若异质性检验检验结果为P>0.10 时，多个研究的异质性无统计学 意义；
若多个研究结果为P≤0.10时，多 个研究的异质性有统计学意义。
I 2的计算
描述多个研究间的异质性大小I2 ，
其计算公式如下：
I2 =
Q－(k－1) Q
×100%
À式中的Q为异质性检验的卡方值χ2， K为纳入Meta分析的研究个数。
实例二
女童掌骨Ⅱ皮质厚度的11个研究
K个
高氟区
适氟区
研究
n1
X1
s1
n2
X2
s2
P值
1
26
2.26
0.32
2
55
2.39
0.31
3
46
2.50
0.30
4
45
2.64
0.26
5
45
2.81
0.35
6
52
2.95
0.46
7
46
3.15
0.39
8
45
3.47
0.46
9
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若Q≥x2a,k-1，则P≤α, 拒绝H0，接受H1，可以认为各研 究的效应指标不相同，即各研究间存在异质性，这些 研究来自2个或多个不同的总体； 若Q＜x2a,k-1，则P＞α, 不拒绝H0，尚不能认为各研究 的效应指标不相同，即可以认为各研究间是同质的， 这些研究来自于同一个总体。
研究设计不同所产生的异质性：研究是否遵循 随机设计，研究过程中盲法的选择，样本大小 的设定，研究目标的不同可能导致数据收集的 倾向性而出现差异
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异质性的原因
干预措施不同所产生的异质性：包括治疗剂量 、药物剂型、给药途径、生产厂家、生产日期 和批号、辅助干预措施及患者的依从性等都可 能造成异质性
This describes the percentage of the variability in effect estimates that is due to heterogeneity rather than sampling error (chance).
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Meta分析统计过程的主 要内容
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2020年4月13日星期一
Meta分析-森林图
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异质性分析
异质性的概念 异质性产生的原因 异质性类型 异质性的检验 异质性的处理
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异质性的概念
什么是异质性？
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异质性检验(heterogeneity test)
Q检验 2.计算检验统计量Q值
Q=∑wi(θi -θ)2
Q服从自由度为（k-1）的x2分布
θi为第i个研究的效应量 θ为不同方法得到的合并效应量 =∑wii/ ∑wi
wi为第i个研究的权重系数
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异质性检验(heterogeneity test)
heterogeneity; 75% to 100%: considerable heterogeneity.
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异质性检验
•?
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异质性分析与处理方法
无异质性或I2小于50%（即异质 性较小，可以忽略）
固定效应模型（fixed effects model）
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•固定效应模型（fixed effects model ）
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关于随机效应模型与固定效应模型
固定效应模型（fixed effects model） 前提是假定全部研究结果的方向与效应大小基 本相同，即各独立研究的结果趋于一致，一致 性检验差异无显著性。因此固定效应模型适用 于各独立研究间无差异，或差异较小的研究。
统计学异质性 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
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统计学异质性
Meta分析的统计学异质性简称为“异质 性”，它是以各研究之间可信区间（CI） 的重合程度来度量异质性的大小
多个研究的CI重合程度越大，存在统计 学异质性的可能性就越小，反之，越大
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异质性检验(heterogeneity test)
A useful statistic for quantifying inconsistency I2=((Q-df)/Q)*100%
Q is the chi-squared statistic; df is its degrees of freedom（自由度）.
结局评估不同所产生的异质性：对干预结局的 定义及结果的表达方式、测量方法的不同可以 导致各研究间结局评估的差异，从而造成异质 性。
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•指标的变异
方法学异质性 试验设计和研究质量的差异引 起的，如盲法的应用和分配隐藏的运用，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
b. I2和H检验中的一种方法（检验异质 性的程度）。
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异质性检验(heterogeneity test)
Q检验
1.建立检验假设，确定检验水准 H0：各纳入研究的效应指标相等，即 H1：各纳入研究的效应指标不等或不全相等 检验水准为α，一般为0.10.
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在Meta分析过程中，纳入的多个研究尽管都 是对同一临床问题或具有相同研究假设的结果 。但是，这些研究在纳入标准和排除标准、样 本含量、质量控制等方面很可能存在许多不同 ，从而导致了统一结局指标在多个研究间的差 异
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异质性的概念
广义 描述试验的参与者、试验的干预措 施和多个研究测量结果的变异，即各研 究的内在真实性变异。
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异质性检验(heterogeneity test)
A rough guide to interpretation is as follows:
0% to 40%: might not be important; 30% to 60%: may represent moderate heterogeneity; 50% to 90%: may represent substantial
狭义 描述多个研究中效应量的变异程度 ，也可以用于描述除偶然机会外，多个 研究间存在的差异
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异质性的原因
研究对象不同所产生的异质性：不同研究的纳 入和排除标准的差异、研究对象所代表的群体 差异、研究规模的大小、研究场所不同以及对 照个体的选择所造成的差异等都有可能产生异 质性
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异质性检验(heterogeneity test)
异质性检验是Meta分析前的必要工 作，直接关系后面分析模型的选择
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异质性检验(heterogeneity test)
a. 卡方、Q检验、Galbraith 图或者 L’Abbe 图之一（检验异质性的有无）;