Meta分析的统计过程

meta 效应值计算
Meta效应值（meta-effect value）通常是指在统计学和研究合成的文献中，对于一组研究的效应值（effect sizes）进行汇总和分析的过程。

Meta分析是一种将多个独立研究的结果进行整合和综合的方法，以获得更全面、准确的结论。

Meta效应值计算涉及以下几个步骤：
一、效应值提取：从各个研究中提取相关的效应值。

效应值通常是用于度量研究结果的指标，比如风险比、比率、标准化平均差异等。

二、权重分配：为每个研究的效应值分配权重。

通常，较大的研究、研究设计更好的研究或效应值的不确定性较小的研究将被赋予较大的权重。

三、Meta效应值计算：利用加权平均等方法，将各个研究的效应值合并为一个汇总的效应值。

这个Meta效应值用于代表整体的效应。

四、不确定性评估：评估合并效应值的不确定性，通常通过计算置信区间来反映。

Meta效应值计算可以应用于各个学科，包括医学、心理学、教育研究等。

它使研究者能够更全面地了解一组独立研究的整体效应，并提供更准确的结论，同时考虑了研究的变异性和规模。

M e t a分析的完整步骤 Revised by BETTY on December 25,2020Meta分析的完整步骤，根据个人的体会，结合战友的经验总结而成，meta的精髓就是对文献的二次加工和定量合成，所以这个总结也算是对战友经验的meta 分析吧。

一、选题和立题（一）形成需要解决的临床问题：系统评价可以解决下列临床问题:1.病因学和危险因素研究;2.治疗手段的有效性研究;3.诊断方法评价;4.预后估计;5.病人费用和效益分析等。

进行系统评价的最初阶段就应对要解决的问题进行精确描述,包括人群类型(疾病确切分型、分期) 、治疗手段或暴露因素的种类、预期结果等,合理选择进行评价的指标。

（二）指标的选择直接影响文献检索的准确性和敏感性，关系到制定检索策略。

（三）制定纳入排除标准。

二、文献检索（一）检索策略的制定这是关键，要求查全和查准。

推荐Mesh联合free word检索。

（二）文献检索，获取摘要和全文国内的有维普全文VIP，CNKI，万方数据库，外文的有medline ,SD，OVID 等。

（三）文献管理强烈推荐使用endnote，procite，noteexpress等文献管理软件进行检索和管理文献。

查找文献全文的途径：在这里，讲一下找文献的过程，以请后来的战友们参考（不包括网上有电子全文的）：1.查找免费全文：（1）在pubmed center中看有无免费全文。

有的时候虽然没有显示free full text，但是点击进去看全文链接也有提供免费全文的。

我就碰到几次。

（2）在google中搜一下。

少数情况下，NCBI没有提供全文的，google有可能会找到，使用“学术搜索”。

本人虽然没能在google中找到一篇所需的文献，但发现了一篇非常重要的综述，里面包含了所有我需要的文献（当然不是数据），但起码提供了一个信息，所需要的文献也就这么多了，因为老外的综述也只包含了这么多的内容。

这样，到底找多少文献，找什么文献，心里就更有底了。

Meta分析的统计过程引言Meta分析是一种统计分析方法，用于合并和综合研究文献中的统计数据，以产生更准确、可靠和有说服力的结论。

它对多个独立研究的结果进行整合，从而提高统计成效和推广性。

本文将介绍Meta分析的统计过程，并提供相应的Markdown文本格式输出。

数据收集Meta分析的第一步是收集与研究主题相关的研究文献。

这可以通过文献检索数据库，如PubMed或Scopus进行。

收集到的文献应进行筛选，选择与研究目的最为相关的研究，以防止潜在的偏差。

数据提取在Meta分析中，需要提取每个研究的统计数据。

常见的统计数据包括均值、标准差、样本量和相应的效应量。

这些数据将用于计算汇总效应量和其可信区间。

在数据提取过程中，应注意保持数据的一致性和准确性。

效应量计算Meta分析的核心是计算汇总效应量及其误差估计。

根据具体的研究设计和效应量类型，可以选择不同的计算方法。

常见的效应量包括标准化平均差(SMD)、风险比(RR)和比率差(RD)等。

计算汇总效应量时，需要考虑各个研究的样本量权重，以提高结果的可靠性。

效应量的统计分析在Meta分析中，需要进行统计分析以评估汇总效应量的显著性。

通常使用Z检验或T检验来计算汇总效应量与零假设之间的统计差异。

此外，还可以计算Q统计量和I^2统计量，以评估研究间异质性的程度。

辅助分析可以帮助研究者更好地理解研究结果和异质性源。

效应量的可信区间估计除了汇总效应量，Meta分析还需要估计汇总效应量的可信区间。

常用的方法是计算95%的可信区间，用于描述汇总效应量的精确性。

根据不同的效应量类型，可以选择不同的估计方法，如固定效应模型或随机效应模型。

可信区间的大小将给出一个效应量真值的范围。

效应量的整合与解释Meta分析的最终目标是整合研究结果并给出结论。

通过汇总效应量和可信区间，可以得出关于研究主题的定量结论。

此外，还可以对汇总效应量的大小和方向进行解释，以帮助读者更好地理解研究结果。

系统综述：meta分析的实施步骤1. 简介Meta分析是一种系统综述的方法，通过整合多个独立研究的结果，以统计的方式评估研究之间的一致性和差异性。

Meta分析的目的是通过合并数据，提供一个更为准确和可靠的效应估计，从而为决策者提供科学依据。

2. 步骤2.1. 确定研究问题在进行meta分析之前，首先需要明确研究的目标和问题。

确定研究问题可以帮助研究者明确自己需要合并哪些研究的数据，以及需要评估什么样的效应。

2.2. 确定包含和排除标准确定包含和排除标准是指确定符合研究问题的研究并筛选出合适的研究。

通常，这些标准包括研究类型、样本量、研究设计等。

这一步骤的目的是确保所选研究的质量和可比性。

2.3. 搜索和筛选研究在这一步骤中，需要对相关数据库进行搜索，并根据确定的包含和排除标准对检索到的研究进行筛选。

筛选研究的过程可以包括初筛、全文阅读和最终筛选。

只有符合研究问题和标准的研究才会被保留下来。

2.4. 提取数据一旦确定了符合研究问题和标准的研究，就需要从每个研究中提取所需的数据。

通常，需要提取的数据包括样本量、效应量和相关的统计指标。

提取数据的过程需要按照统一的数据提取表格或表单进行。

2.5. 进行数据分析在完成数据提取后，可以开始进行数据的统计分析。

常用的分析方法包括计算效应量的加权平均、计算异质性和进行子组分析等。

这些分析方法可以帮助研究者判断研究之间的差异和一致性。

2.6. 评估偏倚风险评估偏倚风险是meta分析中非常重要的一步，它可以帮助研究者判断所选研究的质量和可信度。

常用的评估偏倚风险的工具包括Cochrane Collaboration’s risk of bias tool和Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale等。

2.7. 进行结果的解释和展示完成数据分析后，需要对结果进行解释和展示。

可以通过表格、图形和描述性文字等方式来呈现结果。

此外，还可以进行敏感性分析和亚组分析等进一步分析，以检验结果的稳定性和可靠性。

Meta分析的统计过程一、概述60年代开始，在医学文献中，陆续出现了对多个独立研究的统计量进行合并的报道。

76年G.V.Glass首先将合并统计量对文献进行综合分析研究的这类方法称为Meta-Analysis。

80年代末该方法传入我国，中文译名有荟萃分析、二次分析、汇总分析、集成分析等。

但无论何种中文译名都有不足之处。

因此，很多学者建议仍然使用〝Meta分析〞这一名称。

二、Meta分析的定义Meta-Analysis is a systematic review that uses quantitative methods to summarize the results. Meta分析是运用定量方法去概括（总结）多个研究结果的系统评价—《Evidence-Based Medicine》David Sackett等，第247页的定义。

Meta-Analysis is statistical technique for assembling the results of several studies in a review into a single numerical estimate.Meta分析是文献评价中，将若干个研究结果合并成一个单独数字估计的统计方法—《The Cochrane Library》第3页的定义。

三、Meta分析的统计目的1、传统文献综述的特点：在医学研究中，传统的文献综述在处理同一问题的多个结果报道时，通常是平等（等权重方法）对待每个研究结果而得出结论。

这种文献综述一般不进行文献评价，也不考虑文献的质量，主要是以某类文献数量的多少得出结论。

传统文献评价的结果必然存在两个问题：一是多个研究的质量不相同；二是各个研究的样本含量的大小（权重）不相等。

因此，传统文献综述的方法很难保证研究结果的真实性、可靠性和科学性，尤其当多个研究的结果不一致时，让人容易产生困惑或误解。

2、Meta分析的统计目的：对多个同类独立研究的结果进行汇总和合并分析，以达到增大样本含量，提高检验效能的目的，尤其是当多个研究结果不一致或都没有统计意义时，采用Meta分析可得到更加接近真实情况的统计分析结果。

stata在只有OR值和可信区间时的META分析过程META分析是一种统计方法，用于汇总多个相关研究的结果以获得总体效应估计。

在进行META分析时，如果只有OR值和可信区间作为原始数据，一般可以按照以下步骤进行分析：1.数据收集和筛选：收集与研究目标相关的各个研究的OR值和其对应的可信区间。

对于每个研究，要注意研究设计、样本量、研究质量等因素，并根据预先设定的纳入和排除标准进行筛选。

2. 数据转换：将每个研究的OR值和可信区间转换为对数的形式，以便进行元分析。

一般情况下，可以使用自然对数（ln）来进行转换，即将OR值取自然对数，将可信区间的下限和上限分别取对数。

3. 加权效应估计：根据每个研究的对数OR值和可信区间，计算加权平均效应和其相应的加权可信区间。

加权平均效应可以使用随机效应模型（random-effects model）或固定效应模型（fixed-effects model）来估算。

一般情况下，随机效应模型适用于不同研究间存在较大异质性的情况，而固定效应模型适用于研究间异质性较小的情况。

4.统计检验：进行统计检验，判断加权平均效应是否显著不等于零。

一般采用Z检验来进行判断，计算加权平均效应与其零假设的差异，并计算其标准误。

利用标准误计算出的Z值与临界值比较，判断加权平均效应是否显著。

5. 异质性分析：检验不同研究间的异质性水平。

常见的方法包括卡方检验和Cochran's Q检验。

如果异质性显著存在，可以进行进一步的敏感性分析，如剔除极端研究或进行亚组分析等。

6. 发表偏倚检测：检查是否存在发表偏倚（publication bias）的问题。

常见的方法包括漏斗图和Egger回归检验。

如果发现存在发表偏倚，可以进行修正后的META分析，采用trim and fill方法或Duval and Tweedie's trim-and-fill方法等。

以上是在只有OR值和可信区间的情况下进行META分析的一般步骤。