其他统计分析--Meta 分析--计数资料的 Meta 分析

帮助 dmadmin Founder • 于 2016-01-29 15:34:39 • 1621 阅读

Meta 分析的统计目的是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无统计学意义时,用 Meta 分析可得到更加 接近真实情况的统计分析结果。近年来,循证医学(Evidence-based medicine)的系统评价(Systematic review)中,常用 Meta 分析。

计数资料的 Meta 分析

主要功能

1.计算单个四格表资料的 OR(odds ratio,比值比)、Peto 法 OR、RR(relative risk,相对危险度 )和 RD(rate difference,率差)及可信区间; 2.计算多个四格表资料的 OR、Peto 法 OR、RR 和 RD 的固定效应模型,以及 OR、RR 和 RD的随机效应模型,同时进行异质性检验。

  • 例:现有八个关于阿斯匹林治疗心肌梗死研究结果的数据如下表,试对该资料做 Meta 分析。

file

file

  • 该表中,a 为实验组某事件的发生数,b 为实验组某事件的不发生数,c 为对照组某事件的发生数,d 为对照组某事件的不发生数。

  • 数据输入:将上表录入云表格即可。本质上只需要四格表。

file

  • 操作步骤:在[其他统计分析]菜单中,选择[Meta 分析],再选择[计数资料的 Meta 分析],屏幕出现如图所示的对话框,将四格表资料单元格放入对话框中,用户还需在四种 Meta 分析(OR、Peto OR、RR、RD )方法中,选择一种方法;按[计算],即可见到森林图:

file

file

为了示例,再选用 Peto OR 法作森林图:

file

为了示例,再选用 RR 的随机效应模型作森林图:

file

为了示例,再选用 RD 的随机效应模型作森林图:

file

4、结果解释: Meta 分析的最重要信息是合并统计量的结果,但是,合并统计量有固定效应模型(Fixed Effect Model)和随机效应模型(Random Effect Model)之分。异质性检验(tests for heterogeneity)又称同质性检验(tests for homogeneity)可用以判定多个研究结果的总体效应是否一致。若异质性检验的 P>0.05,可认为多个研究结果的效应具有同质性,可使用固定效应模型;反之,可使用随机效应模型或做其他处理后再 Meta 分析。本例的 OR、RR、RD 的异质性检验 P<0.05,故不能使用固定效应模型处理,可使用随机效应模型的分析结果,此外,Peto 法 OR 是特指固定效应模型,无随机效应模型。该例的 OR、RR、RD三种指标随机效应模型的合并效应量的检验结果为 P<0.05 有统计学意义,可认为阿斯匹林预防心肌梗死有效。

回复数量: 0
暂无评论~~