meta分析統(tǒng)計(jì)過程ppt課件-在線瀏覽
2025-06-22 18:18本頁面
【正文】 o r S M D關(guān)于隨機(jī)效應(yīng)模型（ 1） 隨機(jī)效應(yīng)模型一種對(duì)異質(zhì)性資料進(jìn)行 Meta分析的方法，但是，該法不能控制混雜，也不能校正偏倚或減少異質(zhì)性，更不能消除產(chǎn)生異質(zhì)性的原因。Laird法）。 DL法主要是對(duì)權(quán)重 W進(jìn)行校正，即將各式中的 Wi按下式進(jìn)行計(jì)算： 1)1( ???ii WdW???????)()1(2iiiWWWKQD關(guān)于隨機(jī)效應(yīng)模型（ 3） DL法是通過增大小樣本資料的權(quán)重，減少大樣本資料的權(quán)重來處理資料間的異質(zhì)性，而這種處理存在著較大風(fēng)險(xiǎn)。因此，經(jīng)隨機(jī)效應(yīng)模型處理的結(jié)果，可能削弱了質(zhì)量好的大樣本信息，增大了質(zhì)量差的小樣本信息，故應(yīng)謹(jǐn)慎使用隨機(jī)效應(yīng)模型，對(duì)其結(jié)論也應(yīng)當(dāng)較為委婉。 兩種方法： ① u檢驗(yàn)（ Z檢驗(yàn)） ②卡方檢驗(yàn)（ Chisquare test） 根據(jù) Z或（ u）值或卡方值得到該統(tǒng)計(jì)量下概率（ P）值。 可信區(qū)間（ confidence interval, CI）是按一定的概率估計(jì)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％。 在 Meta分析中，常用可信區(qū)間進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)， 95％的可信區(qū)間與為。 OR與 RR的可信區(qū)間 若選擇 OR或 RR為合并統(tǒng)計(jì)量時(shí)，其95％的可信區(qū)間與假設(shè)檢驗(yàn)的關(guān)系如下： 若其 95％ CI包含了 1，等價(jià)于 P＞ ,即合并統(tǒng)計(jì)量無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 OR與 RR的計(jì)算 ％的可信區(qū)間：合并 95OR? ?)(e x p I n O RSEOR ?合并％可信區(qū)間：合并 95Pe t o O R? ?)( x p I n Pe t o O RSEOR ??合并％可信區(qū)間：合并 95RR? ?)( x p I n R RSERR ??合并WMD和 SMD的可信區(qū)間 若選擇 WMD和 SMD為合并統(tǒng)計(jì)量時(shí)，其 95％ CI與假設(shè)檢驗(yàn)的關(guān)系如下： 若其 95％ CI包含了 0，等價(jià)于 P＞ ，即合并統(tǒng)計(jì)量無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 WMD和 SMD的 CI計(jì)算 ％的可信區(qū)間：合并 95W M D)( WMDSEWMD ??合并％的可信區(qū)間：合并 95S M D)( S M DSES M D ??合并五、分類變量的實(shí)例分析 實(shí)例一 抗高血壓藥物對(duì)老年心血管疾病的治療 性研究 K個(gè)研究 抗高血壓藥 安慰劑 OR OR的 95％ CI 死亡數(shù) 治療 總數(shù) 死亡數(shù) 治療總數(shù) 下限 上限 ANBP 31 293 40 289 HNT 28 101 34 99 Kuramoto 4 44 9 47 SHEPPS 33 433 14 108 STOP 84 812 152 815 VS 9 38 25 43 合計(jì) 189 1731 274 1401 選自 Cochrance手冊(cè)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。 漏斗圖及用途 漏斗圖（ funnel plots）最初是用每個(gè)研究的處理效應(yīng)估計(jì)值為 X軸，樣本含量的大小為 Y軸的簡單散點(diǎn)圖（ scatter plots）。 RevMan中的漏斗圖 在 RevMan軟件中，漏斗圖是采用OR或 RR對(duì)數(shù)值（ log OR或 log RR）為橫坐標(biāo)， OR或 RR對(duì)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。如果資料存在偏倚，會(huì)出現(xiàn)不對(duì)稱的漏斗圖，不對(duì)稱越明顯，偏倚程度也就越大。 漏斗圖不對(duì)稱的原因 導(dǎo)致漏斗圖不對(duì)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 bias) 重復(fù)發(fā)表偏倚 (Multiple publication bias) 等等 例一的 (Funnel Plot) 六、數(shù)值變量的實(shí)例分析 實(shí)例二
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