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《Meta分析系列之六_间接比较及网状分析》篇一Meta分析系列之六_间接比较及网状分析Meta分析系列之六：间接比较及网状分析一、引言Meta分析是一种统计技术，用于整合和分析多个独立研究的结果。
在医学、社会科学和许多其他领域中，Meta分析已成为一种重要的研究方法。
随着研究的不断深入，间接比较及网状分析（Network Meta-analysis, NMA）逐渐成为Meta分析的重要分支。
本文将详细介绍间接比较及网状分析的原理、方法、应用及高质量范文的撰写要点。
二、间接比较及网状分析的原理和方法1. 原理间接比较是一种通过比较多个研究之间的差异来评估不同干预措施效果的方法。
而网状分析则是在间接比较的基础上，通过构建网络图来展示不同干预措施之间的直接和间接比较结果。
NMA可以同时评估多个干预措施的效果，并比较它们之间的优劣。
2. 方法（1）文献检索与筛选：根据研究目的，制定明确的文献检索策略，筛选出符合纳入标准的文献。
（2）数据提取与整理：从选定的文献中提取所需数据，包括研究设计、样本量、干预措施、结局指标等，并整理成可用于NMA的格式。
（3）构建网络图：根据提取的数据，构建干预措施之间的网络图，展示各干预措施之间的直接和间接比较关系。
（4）统计分析：采用适当的统计模型进行NMA，计算各干预措施的效果估计值和置信区间。
（5）结果解读：根据统计结果，解读各干预措施的效果及优劣，并给出结论。
三、间接比较及网状分析的应用NMA在医学、社会科学等领域具有广泛的应用价值。
例如，在医学领域，NMA可以用于评估不同药物、手术和非药物治疗方法的效果，为临床决策提供依据。
在社会科学领域，NMA可以用于评估不同政策、教育方法和培训项目的效果，为政策制定和项目实施提供参考。
四、高质量范文的撰写要点1. 引言：简要介绍Meta分析和NMA的背景、目的和意义。
2. 研究方法：详细描述文献检索策略、纳入排除标准、数据提取和整理方法、NMA的统计模型等。
•方法学•应用R软件b m e ta程序包实现贝叶斯M eta分析与M e ta回归石丰豪\孟蕊\芮明军、马爱霞〃1. 中国药科大学国际医药商学院（南京211198)2. 中国药科大学药物经济学评价研究中心（南京211198)【摘要】R软件bm eta程序包是一款通过调用IAGS软件来实现贝叶斯M eta分析和M eta回归的程序包，该程序基于“马尔可夫链-蒙特卡罗”（MCMC)算法来合并不同类型资料（二分类、连续和计数）的各种效应量 (OR、M D和IRR)。
该程序包具有命令函数参数少、提供模型丰富、绘图功能强大、易于理解和掌握等优点。
本 文将结合实例介绍展示bmeta程序包实现贝叶斯Meta分析与M eta回归的完整操作流程。
【关键词】R语言；bmeta程序包；贝叶斯Meta分析；M eta回归Perform ing Bayesian m eta-analysis and m eta-regression using bmeta package in R softwareSHIFenghao1，M ENGRui1，RUIMingjun1，M AAixia121. School of I nternational Pharmaceutical Business, China Pharmaceutical University, Nanjing 211198, P.R.China2. Pharmacoeconomic Evaluation Research Center, China Pharmaceutical University, Nanjing211198, P.R.China Correspondingauthor:MAAixia,Email:*****************【Abstract】The R software bmeta package is a package that implements Bayesian meta-analysis and meta-regression by invoking JAGS software. The program is based on the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm to combine various effect quantities (OR, MD and IRR) of different types of data (dichotomies, continuities and counts). The package has the advantages of fewer command function parameters, rich models, powerful drawing function, easy of understanding and mastering. In this paper, an example is presented to demonstrate the complete operation flow of bmeta package to implement bayesian meta-analysis and meta-regression.【Key words 】R language; bmeta package; Bayesian meta-analysis; Meta-regressionM eta分析作为一种整合单个研究效应量进行 证据合并的常用统计方法，在循证医学中占有重要 地位叭贝叶斯M eta分析是基于贝叶斯统计发展 起来的一种的M eta分析方法，主要采用“马尔科 夫链一蒙特卡罗 ”（Markov chain Monte C arlo, MCMC)方法，因其在处理复杂随机效应、分层结 构或是稀疏数据时比频率学M eta分析方法更有优 势，目前越来越受欢迎。
Meta分析系列之五_贝叶斯Meta分析与WinBUGS软件贝叶斯统计学是一种基于贝叶斯定理的概率统计学方法，近年来在各个领域中得到了广泛的应用。
在Meta分析中，为了更准确地估计效应量，研究者们逐渐开始运用贝叶斯统计学方法进行分析。
本文将介绍贝叶斯Meta分析的基本原理和使用WinBUGS软件实现贝叶斯Meta分析的步骤。
贝叶斯Meta分析与传统Meta分析最大的区别在于对效应量的估计方法。
传统Meta分析通常使用固定效应模型或随机效应模型来估计效应量。
而贝叶斯Meta分析则采用贝叶斯统计学的方法，通过主观先验分布和观测数据来计算后验分布，从而得到效应量的后验概率分布。
这种方法不仅考虑了观测数据的信息，还结合了主观先验的知识，能够给出更全面准确的效应量估计。
实施贝叶斯Meta分析需要借助于统计软件，其中WinBUGS是应用较为广泛的一个。
WinBUGS是一个基于蒙特卡洛马尔科夫链（MCMC）的贝叶斯分析软件，可以用于执行复杂的贝叶斯统计分析。
以下将介绍使用WinBUGS软件进行贝叶斯Meta分析的步骤。
首先，我们需要准备数据和建立模型。
数据通常包括每个研究的样本容量、效应量和其标准误。
模型的建立则包括确定效应量的先验分布、数据模型和参数模型。
先验分布可以基于以往研究的知识或专家判断，数据模型和参数模型则用于描述数据的分布和参数的关系。
建立好模型后，我们可以使用WinBUGS软件来进行参数估计和推断。
其次，我们需要编写WinBUGS程序进行参数估计。
WinBUGS使用BUGS（Bayesian inference Using Gibbs Sampling）语言，通过在参数空间中构建马尔科夫链，利用MCMC方法来估计参数的后验分布。
BUGS语言的基本结构包括模型块、数据块和似然函数块。
在模型块中定义先验分布和模型关系，数据块中输入数据，似然函数块则描述如何根据模型和数据计算后验分布。
编写好WinBUGS程序后，我们可以输入数据并选择合适的MCMC迭代次数和收敛诊断方法来运行分析。
《Meta分析系列之二_Meta分析的软件》篇一Meta分析系列之二_Meta分析的软件Meta分析系列之二：Meta分析的软件一、引言Meta分析作为一种综合性的文献研究方法，已经在多个学科领域中得到了广泛的应用。
然而，Meta分析的过程涉及到大量的数据整理、统计分析等工作，这就需要借助专业的软件来辅助完成。
本文将重点介绍Meta分析的软件，以及如何利用这些软件提高Meta分析的质量。
二、Meta分析软件概述1. 常用Meta分析软件目前，市面上有很多用于Meta分析的软件，如Comprehensive Meta Analysis (CMA)、Review Manager (RevMan)、Stata等。
这些软件在功能、操作等方面有所不同，但都能有效地支持Meta分析的过程。
2. 软件功能特点(1) Comprehensive Meta Analysis (CMA)：CMA是一款功能强大的Meta分析软件，支持多种统计模型，如固定效应模型、随机效应模型等。
同时，CMA还提供了丰富的图形工具，有助于研究者直观地了解分析结果。
(2) Review Manager (RevMan)：RevMan是Cochrane协作网推出的专门用于系统评价和Meta分析的软件。
RevMan操作简便，界面友好，适合初学者使用。
(3) Stata：Stata是一款强大的统计分析软件，也支持Meta分析。
Stata的语法较为复杂，但功能丰富，适合有一定统计学基础的研究者使用。
三、软件使用方法及注意事项1. 选择合适的软件在选择Meta分析软件时，应根据自己的需求、经验水平以及软件的功能特点进行综合考虑。
对于初学者，建议选择操作简便、界面友好的软件；对于有一定统计学基础的研究者，可以选择功能更强大、灵活性更高的软件。
2. 严格按照软件操作指南进行操作在使用Meta分析软件时，应严格按照软件操作指南进行操作，避免因操作不当导致分析结果出现偏差。
网状Meta 分析中敏感性分析和一致性分析在R 软件中的实现杨博文1,2，陈欣1,2，孙皓1,2，时景璞1,2*1. 中国医科大学附属第一医院临床流行病学教研室（沈阳 110001）；2. 辽宁省循证医学中心（沈阳 110001）摘要 目的 介绍网状Meta 分析的敏感性和一致性检验及其在R 软件中的应用。
方法 以实例演示的方式，采用随机效应模型与固定效应模型比较的方法实现敏感性分析，并采用R 软件metafor 包和combinat 包实现一致性分析。
结果 随机效应模型与固定效应模型所得结果相近，数据较稳健。
一致性检验结果表明，各环的可信区间均与空白值相交，说明网状Meta 分析计算结果与直接比较计算结果无明显差异，一致性较好。
结论 网状Meta 分析作为一种间接比较的分析方式，敏感性尤为重要，而一致性的引入使网状Meta 分析更准确。
通过R 软件实现网状Meta 分析的敏感性和一致性分析是一种可行的方法。
关键字 网状Meta 分析；R 软件；WinBUGS 软件；敏感性；一致性Sensitivity and Homogeneity Analysis in Network Meta-analysis Using R Soft wareYANG Bo-wen 1,2, CHEN Xin 1,2, SUN Hao 1,2, SHI Jing-pu 1,2*1. Department of Clinical Epidemiology, First Alienated Hospital, China Medical University, Shenyang 110001, China;2. Evidence-Based Medicine Center of Liaoning Province, Shenyang 110001, ChinaAbstract Objective To introduce sensitivity and homogeneity tests in network meta-analysis and its implementation in R software. Methods Using an example, we performed sensitivity analysis by comparing the random effect model with the fixed effect model. Homogeneity analysis was performed using metaphor package and combinat package in R software. Results The results of the two models were similar, and the data was steady. The results of homogeneity analysis showed that the confidential intervals in all loops were crossed over with blank value; and direct and indirect estimates of the effects in network meta-analysis were not significantly different, with good homogeneity. Conclusion Network meta-analysis is a kind of indirect comparison analysis method, and its sensitivity is especially important. The introduction of homogeneity makes network meta-analysis more accurate. Using R software for sensitivity and homogeneity analysis in network meta-analysis is a feasible method.Key words Network meta-analysis; R software; WinBUGS; Sensitivity; HomogeneityDOI: 10.7507/1672-2531.20140262作者简介：杨博文，男（1988年～），硕士研究生，以脑血管疾病与循证医学为主要研究方向。
Meta分析系列之七：非随机实验性研究、诊断性试验及动物
实验的质量评价工具
曾宪涛;庄丽萍;杨宗国;董圣杰
【期刊名称】《中国循证心血管医学杂志》
【年(卷),期】2012(4)6
【摘要】非随机实验性研究（non—randomized experimental study）和诊断准确性试验的Meta分析是临床研究重要组成部分，而临床前的动物实验的Meta 分析也日渐得到重视，其结论已成为循证决策的依据之一。
在前面的章节中，【总页数】4页(P496-499)
【作者】曾宪涛;庄丽萍;杨宗国;董圣杰
【作者单位】442000,十堰,湖北医药学院附属太和医院口腔医学中心;复旦大学附属肿瘤医院中西医结合科,上海医学院肿瘤学系;复旦大学附属公共卫生临床中心中医科;苏州大学附属第一医院骨科
【正文语种】中文
【中图分类】R4
【相关文献】
1.Meta分析系列之九:Meta分析的质量评价工具 [J], 曾宪涛;黄伟;田国祥
2.Meta分析系列之三:随机对照试验的质量评价工具 [J], 曾宪涛;包翠萍;曹世义;刘菊英
3.解读AMSTAR-2——基于随机和(或)非随机对照试验系统评价的质量评价工具
[J], 葛龙;潘蓓;潘佳雪;李亚男;吴奕婷;郭述金;温庆辉;田金徽
4.非随机对照试验和诊断性试验准确度系统评价的新挑战 [J], Mike Clarke;刁骧（译）;李幼平（审校）
5.Meta分析系列之四:观察性研究的质量评价工具 [J], 曾宪涛;刘慧;陈曦;冷卫东因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
如何使用WinBugs做贝叶斯统计如何使用WinBugs做贝叶斯统计1. 点选图示,进入WinBugs,开启 (1)新的程式编辑视窗or (2)已存在的程式功能表列:File-New 功能表列:File-Open2. 撰写程式:程式包含三部份.(1) Model:建构贝氏统计模式,设定各参数的prior distribution及各参数间的关系等.(2) Data:以list指令起始,列出各参数的样本观察值及样本个数(N= ).(3) Initial value:同样运用list指令,列出各参数的起始值.ps:上述三大部份的程式撰写顺序并不会影响程式执行结果例:Seeds: random effects logistic regression (下图为WinBugs Examples 中Seeds的例子)Model:ri ~ Binomial(pi, ni)logit(pi) = α0 + α1x1i + α2x2i + α12x1ix2i + bibi ~ Normal(0, τ)在功能表列选取File → Save as 即可将程式储存於指定的档案夹内这是状态列Initial valueDataBayesian modelPrior distribution的设定3. 执行程式Step 1 在功能表列中点选:Model → Specification,开启Specification Tool 视窗Step 2 Check model:选取Model程式中的关键字"model ",按下Specification T ool视窗的check model键,若此部份程式的语法及定义无误,则:(1) Specification T ool 视窗的 compile 及 load data 键将会浮现,即可供执行点选；(2) WinBugs左下角的状态列将会显示'model is syntactically correct'Step 3 Load data:选取Data程式中的关键字" list ",按下Specification Tool视窗的load data 键若资料型式无误,则WinBugs左下角的状态列将会显示' data loaded '可选择一次simulate数个chainsStep 4 Compile Model:直接按下Specification T ool视窗的compile 键,若程式无误,则WinBugs左下角的状态列将会显示' model compiled 'Step 5 Load initial values:选取Initial value程式中的关键字" list ",按下load inits 键,若WinBugs左下角的状态列显示:(1) ' initial values loaded: model initialized ' 表示资料型式无误,接续Step6.(2) ' initial values loaded: model contains uninitialized nodes ' 若程式没有缺漏,会出现这样的讯息,则有两种可能:(Ⅰ) 当只simulate一个chain时,出现上述的讯息表示程式中尚有一些参数还未定义起始值,会发生这样的状况,有时是因为未提供起始值之参数(如Seeds例子中的:sigma) 与其他参数间 (如:tau) 具有函数对应关系,(如:sigma <- 1 / sqrt(tau))；在此情况下,须再按下 gen inits 键,让WinBugs依参数间的对应关系,自动为剩馀未定义起始值的参数生成一个起始值,执行後,WinBugs左下角的状态列将会显示' initial values generated: model initialized '.(Ⅱ) 当simulate 两个以上的chains时,这个讯息代表至少有一个chains 的参数尚未定义起始值;同样地,亦可按下 gen inits 键,自动生成起始值,或者回到程式,自行定义起始值.Step 6 关闭Specification Tool视窗4. Monitor 感兴趣的参数Step 1 在功能表列中点选:Inference → Samples,开启Sample Monitor Tool 视窗Step 2 在node方块中输入想要monitor的参数,如:在Seeds范例中,欲generate posteriorsamples的参数为:alpha0,alpha1,alpha2,alpha12,tau,sigma,此步骤便是在node方块中输入这些参数名称,每输入一个参数名称,便按一次set 键,待完全键入後,关闭此视窗.ps:由於此步骤之作用仅在monitor参数,视窗中之beg,end,thin 或chains皆不会有任何作用,亦即更改其中的数值皆不会对output有任何影响,在此先省略不谈,之後在simulated value时将会对这些指令之功用提出简略的说明.……5. Update the ModelStep 1 在功能表列中点选:Model → Update,开启Update Tool 视窗Step 2 在update方块中键入想要generate posterior samples 的样本数,如:3000笔,按下update 键,则iteration将由0 run 至3000,WinBugs左下角的状态列将会显示generate posterior samples所需的时间,如:' updates took 1 s ',执行完後关闭Update T ool 视窗. refresh=100 表示在iteration方块中,将会以100为单位,显示正在update的进度,refresh值愈小,将愈加重其显示的量,则update速度会变慢.若thin方块中之数值改为5,表示每隔5笔收一笔资料,共收3000笔,以整个Markov chain来看,WinBugs会保留的样本是第5, 10, 15,…, 15000笔资料6. 显示simulated values (posterior samples)Step 1 在功能表列中点选:Inference → Samples,开启Sample Monitor Tool 视窗Step 2 Sample Monitor Tool视窗内各个选项的执行程序与作用:(1) 由於之前曾在此视窗中monitor各个参数,因而现在若欲同时显现所有monitor 参数的结果,则可在node 方块中键入'*',以代表全体参数;若仅需部分参数的posterior samples及其统计推论结果,则在node方块中输入该参数名即可.(2) Burn in:为降低起始值的影响,选取递回後较稳定的资料,因此在分析时常常需要Burn in 前面较不稳定的资料。
《Meta分析系列之五_贝叶斯Meta分析与WinBUGS软件》篇一Meta分析系列之五_贝叶斯Meta分析与WinBUGS软件Meta 分析系列之五：贝叶斯Meta分析与WinBUGS软件一、引言Meta分析是一种系统性的研究方法，旨在综合多个独立研究的结果，从而得到一个更为准确和稳定的结论。
而贝叶斯Meta分析，作为一种新兴的Meta分析方法，结合了贝叶斯统计的理论与Meta分析的实际应用，可以更加全面地评估和处理异质性问题，并提供更准确的研究结果。
本文将详细介绍贝叶斯Meta分析的原理和步骤，并探讨WinBUGS软件在贝叶斯Meta分析中的应用。
二、贝叶斯Meta分析的原理与步骤1. 原理贝叶斯Meta分析基于贝叶斯统计理论，通过结合先验信息和样本信息，对总体参数进行估计。
在Meta分析中，贝叶斯方法可以更好地处理研究间的异质性，同时还可以根据不同研究的特点进行灵活的建模和调整。
2. 步骤（1）确定研究问题和搜索策略。
（2）收集并筛选相关研究的数据和结果。
（3）选择合适的统计模型，如固定效应模型或随机效应模型。
（4）建立贝叶斯模型，确定先验分布和后验分布。
（5）进行模型拟合和参数估计，得出后验概率和参数的置信区间。
（6）根据后验分布和结果，对研究结论进行解释和推断。
三、WinBUGS软件在贝叶斯Meta分析中的应用WinBUGS软件是一款基于贝叶斯理论的统计软件，可以用于处理各种复杂的统计问题，包括Meta分析。
在贝叶斯Meta分析中，WinBUGS软件可以用于建立贝叶斯模型、进行模型拟合和参数估计等操作。
以下是WinBUGS软件在贝叶斯Meta分析中的应用步骤：1. 导入数据：将收集到的研究数据导入WinBUGS软件中。
2. 构建模型：根据研究特点和数据类型，构建合适的贝叶斯模型。
这包括选择合适的先验分布、确定模型结构和参数等。
3. 进行拟合：利用WinBUGS软件的拟合功能，对建立的模型进行拟合和参数估计。
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。
