3-meta分析的統(tǒng)計過程(編輯修改稿)
2024-10-24 18:55 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 的可信區(qū)間,可信區(qū)間（confidence interval, CI）是按一定的概率估計總體參數(shù)（總體均數(shù)、總體率）所在的范圍（區(qū)間），如：95％的CI,是指總體參數(shù)在該范圍（區(qū)間）的可能性為95％。 可信區(qū)間主要有估計總體參數(shù)和假設(shè)檢驗兩個用途。,?,在Meta分析中，常用可信區(qū)間進(jìn)行假設(shè)檢驗，95％的可信區(qū)間與為0.05的假設(shè)檢驗等價。 此外，森林圖即是根據(jù)各個獨(dú)立研究的95％可信區(qū)間及合并效應(yīng)量的95％可信區(qū)間繪制的。,?,OR與RR的可信區(qū)間,若選擇OR或RR為合并統(tǒng)計量時，其95％的可信區(qū)間與假設(shè)檢驗的關(guān)系如下： 若其95％CI包含了1，等價于P＞0.05,即合并統(tǒng)計量無統(tǒng)計學(xué)意義。 若其95％CI的上下限均大于1或均小于1，等價于P＜0.05,即合并效應(yīng)量有統(tǒng)計學(xué)意義。,?,WMD和SMD的可信區(qū)間,若選擇WMD和SMD為合并統(tǒng)計量時，其95％CI與假設(shè)檢驗的關(guān)系如下： 若其95％CI包含了0，等價于P＞0.05，即合并統(tǒng)計量無統(tǒng)計學(xué)意義。 若其95％CI的上下限均大于0或均小于0，等價于P＜0.05，即合并效應(yīng)量有統(tǒng)計學(xué)意義。,?,五、分類變量的實(shí)例分析,?,實(shí)例一 抗高血壓藥物對老年心血管疾病的治療 性研究,選自Cochrance手冊摘要和Cochrance圖書館,?,OR和RR的森林圖,OR和RR的森林圖（forest plots）,無效線豎線的橫軸尺度為1，每條橫線為該研究的95％可信區(qū)間上下限的連線，其線條長短直觀地表示了可信區(qū)間范圍的大小，線條中央的小方塊為OR值的位置，其方塊大小為該研究權(quán)重大小。若某個研究95％可信區(qū)間的線條橫跨為無效豎線，即該研究無統(tǒng)計學(xué)意義，反之，若該橫線落在無豎線的左側(cè)或右側(cè)，該研究有統(tǒng)計學(xué)意義。,?,,?,?,漏斗圖及用途,漏斗圖（funnel plots）最初是用每個研究的處理效應(yīng)估計值為X軸，樣本含量的大小為Y軸的簡單散點(diǎn)圖（scatter plots）。 對處理效應(yīng)的估計，其準(zhǔn)確性是隨樣本含量的增加而增加，小樣本研究的效應(yīng)估計值分布于圖的底部，其分布范圍較寬；大樣本研究的效應(yīng)估計值分布范圍較窄，當(dāng)沒有發(fā)表偏倚時，其圖形呈對稱的倒漏斗狀，故稱之為“漏斗圖”。,?,RevMan中的漏斗圖,在RevMan軟件中，漏斗圖是采用OR或RR對數(shù)值（log OR或log RR）為橫坐標(biāo)，OR或RR對數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)誤的倒數(shù)1/SE(logRR)為縱座標(biāo)繪制的，然后，以真數(shù)標(biāo)明橫座標(biāo)的標(biāo)尺，而以SE (log RR)標(biāo)明縱座標(biāo)的標(biāo)尺。,?,漏斗圖的用途,漏斗圖主要用于觀察某個系統(tǒng)評價或Meta分析結(jié)果是否存在偏倚，如發(fā)生偏倚或其他偏倚。如果資料存在偏倚，會出現(xiàn)不對稱的漏斗圖，不對稱越明顯，偏倚程度也就越大。漏斗圖的不對稱性主要與發(fā)表偏倚有關(guān)，但也可能存在其他原因。,?,漏斗圖不對稱的原因,導(dǎo)致漏斗圖不對稱的主要原因有： 選擇性偏倚（Selection bias） 發(fā)表偏倚(Publication bias) 語言偏倚(Language bias) 引用偏倚(Citation b
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