3-2--异质性检测Meta分析统计过程的
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Q检验 3.确定P值，做出推论和判断 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。
随机效应模式
异质性分析与处理方法
不做Meta分析
异质性分析与处理方法
异质性
有 异质性原因 有 亚组分析 无 随机效应模型 敏感性分析 不可行 固定效应模型 无 固定效应模型
不可行
固定效应模型
不做Meta分析
练习
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 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。
异质性的类型
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）; b. I2和H检验中的一种方法（检验异质 性的程度）。
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.
临床异质性 受试者对象不同、干预措施的差 异和结局指标的变异 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 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
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）
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 heterogeneity; 75% to 100%: considerable heterogeneity.
This describes the percentage of the variability in effect estimates that is due to heterogeneity rather than sampling error (chance).
异质性检验(heterogeneity test)
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）
固定效应模型（fixed effects model）
固定效应模型（fixed effects model）
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。
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）.
Meta分析统计过程的主要内容
刘中良 舟山市中医骨伤联合医院
Meta分析-森林图
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
异质性的概念
什么是异质性？
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
性的某些（个）研究后，重新做 Meta分析，与未排除这些（个）研 究的Meta分析结果比较，探讨被去 除的研究对合并效应的影响，通过 比较了解其异质性的来源
敏感性分析
异质性分析与ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ理方法
通过临床专业知识、统计学知识与前述 的异质性分析方法，仍然无法解释产生 异质性原因，可以采用随机效应模型 （random effect model）进行Meta分 析
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。 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
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 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
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)
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
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
关于随机效应模型与固定效应模型
D-L法是通过增大小样本资料的权重，减少大 样本资料的权重来处理资料间的异质性，而这 种处理存在着较大风险 通常小样本资料往往质量较差，偏倚较大，而 大样本资料往往质量较好，偏倚较小。因此， 经随机效应模型处理的结果，可能削弱了质量 好的大样本信息，增大了质量差的小样本信息， 故应谨慎使用随机效用模型，对其结论也应较 为委婉。
异质性分析与处理方法
首先，检查每个研究的原始数据是否正 确，检查提取数据的方法是否正确； 如果产生的异质性原因可能是由于疗程 长短、用药剂量、病情轻重、对照选择 等所以致，可使用亚组分析（subgroup analysis）；
亚组分析
异质性分析与处理方法
敏感性分析，排除可能是导致异质
随机效应模式
异质性分析与处理方法
不做Meta分析
异质性分析与处理方法
异质性
有 异质性原因 有 亚组分析 无 随机效应模型 敏感性分析 不可行 固定效应模型 无 固定效应模型
不可行
固定效应模型
不做Meta分析
练习
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 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。
异质性的类型
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）; b. I2和H检验中的一种方法（检验异质 性的程度）。
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.
临床异质性 受试者对象不同、干预措施的差 异和结局指标的变异 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 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
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）
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 heterogeneity; 75% to 100%: considerable heterogeneity.
This describes the percentage of the variability in effect estimates that is due to heterogeneity rather than sampling error (chance).
异质性检验(heterogeneity test)
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）
固定效应模型（fixed effects model）
固定效应模型（fixed effects model）
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。
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）.
Meta分析统计过程的主要内容
刘中良 舟山市中医骨伤联合医院
Meta分析-森林图
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
异质性的概念
什么是异质性？
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
性的某些（个）研究后，重新做 Meta分析，与未排除这些（个）研 究的Meta分析结果比较，探讨被去 除的研究对合并效应的影响，通过 比较了解其异质性的来源
敏感性分析
异质性分析与ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ理方法
通过临床专业知识、统计学知识与前述 的异质性分析方法，仍然无法解释产生 异质性原因，可以采用随机效应模型 （random effect model）进行Meta分 析
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。 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
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 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
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)
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
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
关于随机效应模型与固定效应模型
D-L法是通过增大小样本资料的权重，减少大 样本资料的权重来处理资料间的异质性，而这 种处理存在着较大风险 通常小样本资料往往质量较差，偏倚较大，而 大样本资料往往质量较好，偏倚较小。因此， 经随机效应模型处理的结果，可能削弱了质量 好的大样本信息，增大了质量差的小样本信息， 故应谨慎使用随机效用模型，对其结论也应较 为委婉。
异质性分析与处理方法
首先，检查每个研究的原始数据是否正 确，检查提取数据的方法是否正确； 如果产生的异质性原因可能是由于疗程 长短、用药剂量、病情轻重、对照选择 等所以致，可使用亚组分析（subgroup analysis）；
亚组分析
异质性分析与处理方法
敏感性分析，排除可能是导致异质