Stata在meta分析中的应用

1 定量资料两组比较的meta分析2 定性资料两组比较的meta分析实例：分类资料的meta分析为了探讨用Aspirin预防心肌梗塞(myocardial infarction，MI)后死亡的发生。

美国在1976——1988年问进行了7个关于Aspirin预防MI后死亡的研究，详细结果见表1，其中6项研究的结果表明Aspirin组及安慰剂组的MI后死亡率的差别无统计学意义。

只有1项结果表明Aspirin预防MI后死亡有效并且差别有统计学意义。

现根据表1提供的结果进行meta分析表1 Aspirin预防心肌梗塞死亡的临床试验结果研究发表年份Aspirin组安慰剂组总例数死亡例数总例数死亡例数MRC-119746154962467 CDP19767584477164 MRC-21979832102850126 GASP19793173230938 PARIS198AMIS1987219 ISIS-2198885870操作步骤1 把数据输入stata软件2 变量的解释Study 纳入的研究Year 年份Death1 Aspirin组的死亡人数Live1 Aspirin组的存活人数Death2 安慰剂组的死亡人数Live2 安慰剂组的死亡人数3 进行meta分析metan death1 live1 dead2 live2, or label(namevar=study, yearvar=year)结果：以上结果分成两部分(1)meta分析的合并统计量合并OR值OR=0.897,95%的可信区间(0.841,0.957)(2)给出异质性检验的结果只要异质性检验的P值不小于0.10(或者I-squared小于50%)就可以认为不存在异质性，可以用应固定效应模型(stata默认的情况)。

如果质性检验的P值小于等于0.10(或者I-squared大于50%)，则不同的组间存在异质性，应该应用随机效应模型随机效应模型的命令如下：metan death1 live1 dead2 live2, or label(namevar=study, yearvar=year) random在运行meta分析命令的同时stata输出森林图，如下：由输出的合并结果和漏斗图可以得出，合并的OR值为0.90,95%可信区间为(0.84，0.96)4 发表偏倚的检验，命令如下：(1) gen logor=log(_ES)(2)gen selogor=_selogES(3)metabias logor selogor,graph(begg)输出结果如下：发表偏倚主要看begg检验的结果，由上图可以看到发表偏倚假设检验的z值为1.20，p值为0.230>0.05，可以认为没有发表偏倚。

⼿把⼿教你⽤Stata进⾏Meta分析Meta简明教程（7）Meta简明教程⽬录1. 认识⼀下meta⽅法！ | Meta简明教程（1）2. ⼀⽂初步学会Meta⽂献检索 | Meta简明教程（2）3. 如何搞定“⽂献筛选” | Meta简明教程（3）4.Meta分析⽂献质量评价 | Meta简明教程（4）5.Meta分析数据提取| Meta简明教程（5）6.⼀⽂学会revman软件| Meta简明教程（6）Meta简明教程（7）上⼀期介绍了Revman 软件对⼆分类数据、连续型数据、诊断性试验数据、⽣存-时间数据进⾏meta分析，本期将利⽤Stata对以上数据进⾏meta分析。

⼤家可以到本公众号下载Stata软件（重磅推荐：分类最全的统计分析相关软件，了解⼀下？请关注、收藏以备⽤）Stata12.0 界⾯⼀、⼆分类数据分析数据形式例：研究阿司匹林（aspirin）预防⼼肌梗死（MI）7个临床随机对照试验，观察死亡率，数据提取如下：操作步骤1.构建数据1)启动Stata 12.0 软件后，可以直接点击⼯具栏中DataEditor (edit)按钮。

也可在在菜单栏中点击Data→Data Editor→ DataEditor (edit)，出现以下界⾯。

2）点击变量名位置，依次输⼊研究名称（research），阿司匹林组死亡数(a)，阿司匹林组存活数(b)，安慰剂组死亡数(c)，安慰剂组存活数(d)3）录⼊数据：在变量值区域输⼊数据2. 数据分析1）导⼊meta模块：在Command窗⼝中进⾏编程，⾸先需要在Stata中安装meta模块:在Command窗⼝输⼊“sscinstall metan”，选中点回车。

结果窗⼝中出现下⾯的结果，说明已经安装了meta模块。

2）输⼊meta分析代码：在Command窗⼝输⼊ “Command窗⼝输⼊ “metan a b c d, or fixed”,点回车，完成结果分析。

《Stata在Meta分析中的应用》篇一一、引言Meta分析是一种综合多个独立研究结果的方法，旨在通过合并不同研究的数据来得出更全面、更准确的结论。

随着统计软件的发展，Stata作为一种强大的统计分析工具，在Meta分析中得到了广泛应用。

本文将介绍Stata在Meta分析中的应用，并探讨其优势和局限性。

二、Stata在Meta分析中的应用1. 数据准备与处理在Meta分析中，首先需要收集各个独立研究的数据，包括研究设计、样本大小、实验组和对照组的效应指标等。

Stata提供了强大的数据处理功能，可以方便地导入和处理这些数据。

同时，Stata还支持多种数据格式的转换和整合，使得数据准备和处理的流程更加高效。

2. 模型选择与构建Meta分析中常用的模型包括固定效应模型和随机效应模型。

Stata提供了多种Meta分析模型的选择和构建功能，用户可以根据研究特点和数据特征选择合适的模型。

此外，Stata还支持模型的扩展和调整，如考虑异质性、发表偏倚等。

3. 效应指标计算与合并效应指标是Meta分析的核心内容之一，常用的效应指标包括相对危险度、比值比、加权平均数等。

Stata提供了多种效应指标的计算和合并方法，包括固定效应法、随机效应法等。

用户可以根据需要选择合适的效应指标和合并方法，得出更准确的综合结果。

4. 结果解释与可视化Stata具有强大的结果解释和可视化功能，可以将Meta分析的结果以图表的形式展示出来，使得结果更加直观易懂。

同时，Stata还支持多种结果解释的方法，如森林图、漏斗图等，帮助用户更好地理解Meta分析的结果。

三、Stata在Meta分析中的优势1. 强大的统计分析功能：Stata具有丰富的统计分析功能，可以满足Meta分析的各种需求。

2. 操作简便：Stata的界面友好，操作简便，用户可以快速上手。

3. 数据处理能力强：Stata支持多种数据格式的转换和整合，使得数据准备和处理的流程更加高效。

《Stata在Meta分析中的应用》篇一摘要：本文将介绍Stata软件在Meta分析中的应用。

首先概述Meta 分析的概念、背景及其重要性。

然后介绍Stata软件的基本功能和其在Meta分析中的应用优势。

通过一个实际案例，详细阐述Stata在Meta分析中的具体操作步骤和结果解读。

最后，总结Stata在Meta分析中的价值和未来发展趋势。

一、引言Meta分析是一种通过综合多个独立研究结果来得出综合结论的统计方法。

在医学、社会科学等领域，Meta分析被广泛应用于证据综合和系统评价。

Stata作为一种功能强大的统计分析软件，在Meta分析中发挥着重要作用。

本文将详细介绍Stata在Meta分析中的应用。

二、Meta分析概述2.1 定义与背景Meta分析是一种通过收集、整理和综合多个独立研究结果来得出综合结论的统计方法。

它可以帮助研究者对多个研究结果进行定量综合，提高证据的可靠性和说服力。

2.2 Meta分析的重要性Meta分析在医学、社会科学等领域具有重要价值。

通过对多个研究的综合分析，可以更准确地评估干预措施的效果，为政策制定和临床实践提供有力依据。

三、Stata软件基本功能及其在Meta分析中的应用优势3.1 Stata软件基本功能Stata是一款功能强大的统计分析软件，具有数据管理、描述性统计、推断性统计等功能。

它支持多种统计方法，包括回归分析、方差分析、生存分析等。

3.2 Stata在Meta分析中的应用优势Stata在Meta分析中具有以下优势：（1）操作简便：Stata具有友好的用户界面和丰富的命令系统，使得操作简便快捷。

（2）功能全面：Stata支持多种Meta分析方法，包括固定效应模型、随机效应模型等。

（3）结果直观：Stata可以生成直观的图表和统计结果，便于结果解读。

四、Stata在Meta分析中的具体应用案例4.1 案例背景以一项关于药物治疗糖尿病效果的Meta分析为例，介绍Stata在Meta分析中的具体应用。

《Stata在Meta分析中的应用》篇一一、引言Meta分析是一种用于综合多个独立研究结果，从而得出更为准确和可靠结论的统计方法。

随着科学研究的不断发展，越来越多的学者开始使用Meta分析来整合和解释多个独立研究的结果。

Stata作为一种强大的统计分析软件，在Meta分析中发挥着重要作用。

本文旨在探讨Stata在Meta分析中的应用，并展示其优势和效果。

二、Stata在Meta分析中的优势1. 强大的数据处理能力：Stata具有强大的数据处理能力，可以方便地处理多个独立研究的数据，包括数据的导入、清洗、转换等操作。

这为Meta分析提供了重要的支持。

2. 丰富的统计方法：Stata提供了多种Meta分析方法和模型，包括固定效应模型、随机效应模型、贝叶斯模型等。

这些方法可以根据研究的具体需求进行选择，从而提高分析的准确性和可靠性。

3. 友好的操作界面：Stata的操作界面友好，易于学习和使用。

即使是没有编程基础的学者，也可以通过简单的操作完成Meta分析。

三、Stata在Meta分析中的应用实例以一项关于药物治疗糖尿病效果的Meta分析为例，我们将介绍Stata在Meta分析中的应用。

1. 数据导入与处理：首先，我们将多个独立研究的数据导入到Stata中，并进行数据清洗和转换。

这包括删除重复数据、处理缺失值、转换数据格式等操作。

2. 模型选择与设置：根据研究的具体需求，我们选择固定效应模型或随机效应模型进行Meta分析。

在模型设置中，我们需要设置效应量、置信区间、显著性水平等参数。

3. 数据分析与结果输出：在Stata中运行Meta分析程序后，我们可以得到多个研究合并后的效应量、合并效应量的置信区间以及合并效应量的P值等结果。

这些结果可以直观地展示多个独立研究的结果，并得出更为准确和可靠的结论。

四、Stata在Meta分析中的效果与评价通过实际案例的应用，我们可以发现Stata在Meta分析中具有以下优势：1. 提高了分析的准确性和可靠性：Stata提供了多种Meta分析方法和模型，可以根据研究的具体需求进行选择，从而提高分析的准确性和可靠性。

Meta分析系列之二Meta分析的软件一、本文概述随着医学和科研领域的快速发展，越来越多的研究者在面对大量的研究数据时，需要一种有效且科学的方法来进行综合分析和评价。

Meta 分析作为一种重要的统计学方法，能够通过整合多个独立研究的结果，提供更可靠、更有说服力的证据。

然而，要进行Meta分析，除了掌握其基本原理和方法外，还需要合适的软件工具来辅助实现。

本文将详细介绍几种常用的Meta分析软件，包括其特点、适用场景以及操作步骤，帮助读者更好地选择和应用这些软件，提高Meta分析的效率和准确性。

二、Meta分析软件概览随着统计软件和计算机技术的不断发展，越来越多的专业软件被开发出来用于执行Meta分析。

这些软件不仅提高了Meta分析的效率和精度，也使得复杂的数据处理和分析过程变得相对简单和直观。

以下是对一些常用的Meta分析软件的概览。

Stata：Stata是一款功能强大的统计软件，其内置的meta命令可以方便地进行Meta分析。

Stata提供了多种Meta分析方法，包括固定效应模型、随机效应模型等，同时也支持对异质性、发表偏倚等进行检验和处理。

Stata的图形化界面使得操作更加直观，适合初学者使用。

RevMan：RevMan（Review Manager）是由Cochrane协作网开发的一款免费的Meta分析软件。

它提供了全面的Meta分析功能，包括数据输入、数据分析、图形生成等。

RevMan还支持对研究质量进行评估，提供了一系列工具和指南帮助研究者进行高质量的Meta分析。

R语言：R语言是一款开源的统计软件，其强大的编程能力和丰富的包资源使得它在Meta分析领域具有广泛的应用。

通过安装相应的包，如“metafor”“meta”等，可以轻松进行各种复杂的Meta分析。

R 语言的灵活性使得研究者可以根据需要进行自定义分析，但同时也需要一定的编程基础。

SAS：SAS是一款商业统计软件，其PROC MIED和PROC GLM过程可以用于执行Meta分析。

Stata在Meta分析中的应用Stata是一款强大且广泛使用的统计软件，能够进行多种统计分析，包括描述性统计、回归分析、生存分析、多层次模型等。

在Meta分析中，Stata具备了进行效应量合并和散点图绘制等功能，使得探究者能够更便利地进行Meta分析的各个步骤。

起首，Stata能够进行单探究效应量的计算。

探究者需要将各个独立探究的原始数据输入到Stata软件中，并进行合适的数据处理和变量定义。

然后，通过利用meta指令，Stata可以依据原始数据计算出每个探究的效应量和其对应的标准误差。

而不同效应量的选择可以依据探究的详尽目标和特点进行。

其次，Stata能够进行效应量合并和效应量模型的构建。

效应量合并是Meta分析的核心步骤之一，用于将各个独立探究的效应量整合成一个总体效应量。

Stata提供了多种合并效应量的方法，包括固定效应模型和随机效应模型。

探究者可以依据数据的异质性和探究的特点选择不同的合并方法。

通过利用meta指令，Stata 可以进行效应量合并，并为合并效应量提供置信区间和显著性检验的结果。

此外，Stata还能够进行Meta回归和亚组分析。

Meta回归是一种用于探究影响效应量异质性的方法，可以依据不同探究的特征进行回归分析，来寻找可能导致异质性的因素。

Stata可以通过利用metareg指令进行Meta回归分析，并提供回归系数和显著性检验的结果。

亚组分析是一种用于探究可能的效应量差异的方法，可以将探究样本按照一定的特征分组，然后对不同亚组进行效应量比较。

Stata可以通过利用metan指令进行亚组分析，并提供亚组间效应量比较的结果。

最后，Stata还能够进行散点图绘制和敏感性分析。

散点图是一种直观展示不同探究效应量的方法，可以反映出总体效应量和各个探究效应量之间的干系。

而敏感性分析是一种用于评估总体效应量稳健性的方法，可以通过排除某些特殊探究或改变分析策略来检验分析结果的稳定性。

Stata可以通过利用metareg指令和metainf指令进行散点图绘制和敏感性分析，并提供直观和可靠的结果。

Meta分析系列之二:Meta分析的软件Meta分析系列之二: Meta分析的软件概述：Meta分析是一种系统回顾和整合已有研究结果的方法，能够提供更全面、准确、有力的证据，以支持决策制定、理论构建和进一步研究。

为了进行Meta分析，研究者需要借助于各种软件来处理大量的数据和进行统计分析。

本文将重点介绍几种常用的Meta分析软件，包括RevMan、Comprehensive Meta-Analysis (CMA)、Stata和R等，探讨它们的优势和适用场景。

一、RevManRevMan是Cochrane合作组织开发的一款免费软件，旨在支持系统评价和Meta分析。

它是用于系统评价和Meta分析的标准工具，具有简洁、易用的特点。

RevMan提供了多种数据输入方式，包括手动输入和导入Excel等文件，可对不同研究的结果进行整合和汇总。

此外，RevMan还提供了丰富的统计功能，如提供不同效应量的计算和绘制森林图等。

RevMan的用户界面友好，能够帮助研究者一步步完成Meta分析的各个流程，同时还提供了多语言支持，方便不同地区和国家的研究者使用。

二、Comprehensive Meta-Analysis (CMA)CMA是一款运行在Windows平台上的商业Meta分析软件，具有广泛的应用范围。

CMA不仅具备RevMan的功能，还提供了更多高级的统计分析和图形展示选项。

例如，CMA可以进行荟萃分析和医学经济学分析，包括计算合并风险比、计算敏感性分析和绘制漏斗图等。

此外，CMA还具有逼真的三维图形功能，可以帮助研究者更直观地展示统计结果。

CMA的用户界面较为复杂，对统计数据和分析方法的理解要求较高，适合有一定经验的研究者使用。

三、StataStata是一种统计分析软件，也可以用于进行Meta分析。

Stata具有强大的数据处理和统计分析功能，适用于各个学科领域的研究。

Stata可以直接读取和处理不同格式的数据文件，如Excel、CSV、SPSS等，方便研究者进行数据清洗和整理。