Meta分析中异质性检验peto法中I2统计量与Q检验效能

Meta分析中异质性检验的传统方法是Q检验，缺陷体现在受纳入研究数的影响明显：囊纳入的研究数较少时，其检验效能低（及时存在异质性，Q检验也可能无统计意义）；当纳入的研究数多时，即使不存在异质性，QAJ检验也可能有统计学意义。另外Q检验法仅考虑了样本大小的贡献性，没有考虑研究质量的作用。

在Q检验的基础上，Higgins等提出了异质性定量化描述的I2统计量，定义为：

I2 =H2−1

H2∗100%= Q−(K−1)

Q

∗100%(K表示纳入meta

分析的研究数)

其中，H = √Q

K−1

,

I2是一个衡量多个研究效应间差异程度大小的质保，描述由于研究间所致的变异（而非抽样误差所引起的变异）占总变异的百分比。I2判定异质性划分是：I2 = 0 时，表面研究间的变异仅由于抽样误差造成；当I2 在0.25 和0.5 之间时，则认为存在中度异质性；当I2 > 0.5时将被认为存在高度异质性。有学者认为I2统计量就是利用了自由度矫正了纳入研究数对Q值得影响，其值大小不会随研究数变化而变化，异质性检验结果也更稳健可靠。