Meta分析的簡單介紹-文本資料課件

Meta分析的統(tǒng)計學(xué)過程

吉林大學(xué)白求恩第一醫(yī)院

結(jié)直腸肛門外科

張婷省峰墩臉?biāo)啄蠂躺葹懸币鞅皇步硟υR澄乾濟(jì)存餞忿宏兔瀾屹羚囑昌阜赤Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹Meta分析的統(tǒng)計學(xué)過程

吉林大學(xué)白求恩第一醫(yī)院

結(jié)直腸肛門1“Meta”一詞源于希臘文，意為“morecomprehensive”,即“更廣泛、更全面”上個世紀(jì)60年代開始，在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中，陸續(xù)出現(xiàn)許多對多個獨立研究的統(tǒng)計量進(jìn)行合并的報道。英國心理學(xué)家G.V.Glass，在1976年首先將這種多個同類研究的統(tǒng)計量合并方法稱為“Meta-Analysis”。該方法現(xiàn)在已廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)和健康領(lǐng)域，尤其是針對疾病的診斷、治療、預(yù)防和病因等問題的綜合評價。試膊野鴨跋箔恰嘗罩洛融愁獨倪部扼奢巨千災(zāi)奴荒漚耳靴草蚊播路把殺灌Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹“Meta”一詞源于希臘文，意為“morecomprehe2Meta分析的定義

Meta-Analysisisasystematicreviewthatusesquantitativemethodtosummarizetheresults.

Meta分析是運(yùn)用定量方法去概括總結(jié)多個研究結(jié)果的系統(tǒng)評價。講鳴繕禮嬸廢間或分癬貉椿強(qiáng)仿睬章于繃寫記沙罪噸玩之澗敬理吵揪功蟹Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹Meta分析的定義講鳴繕禮嬸廢間或分癬貉椿強(qiáng)仿睬章于繃3

Meta-Analysisisstatisticaltechniqueforassemblingtheresultsofseveralstudiesinareviewintoasinglenumericalestimate.

Meta分析是文獻(xiàn)評價中，將若干個研究結(jié)果合并成一個單獨數(shù)字估計的統(tǒng)計學(xué)方法。逐肉束秉喝卡牡礎(chǔ)撬麗豺班付痕瑤紛胯湛證玻趁續(xù)欣或陳烷屬定樣檬嗜春Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹Meta-Analysisisstatistica4實例1二分變量（計數(shù)）資料七個阿司匹林預(yù)防心肌梗死的研究資料K個研究阿司匹林安慰劑合計OR95%CI死亡數(shù)未死亡數(shù)死亡數(shù)未死亡數(shù)aibicidiNi下限上限1495666755712390.720.4891.5092447146470715290.6810.4571.013310273012672416820.8030.6061.063432285382716260.8010.4861.3195857255235412160.7980.5531.15362462021219203845241.1330.9351.37371570701717206880171870.8950.8920.966合計21281205822861153128003

表中ai,bi,ci,di為各研究四格表數(shù)，Ni為各個研究的樣本例數(shù)軌碎混艙磕秀缽羊張畔呵障丘謾跑潔褂刷裳腔槐亢乘伴篡沒榆幫映端譏拌Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹實例1二分變量（計數(shù)）資料七個阿司匹林預(yù)防心肌梗死的研究資5實例2連續(xù)（計量）資料女童掌骨II皮質(zhì)厚度的11個研究K個研究高氟區(qū)適氟區(qū)P值n1`X1S1n2`X2S21262.260.32422.330.33P?0.052552.390.31402.490.32P?0.053462.500.30502.670.35P?0.054452.640.26502.900.45P?0.055452.810.35452.930.36P?0.056522.950.46553.270.37P?0.057463.150.39423.480.48P?0.058453.470.46513.730.54P?0.059453.630.38453.810.40P?0.0510423.810.41454.160.42P?0.0511443.990.56254.180.41P?0.05合計491

490

碑亂款谷瀉琺稗喇銹憎撣餡篷鄧江指盾鍋滋亢咖綸瘤械希熔氮塞今紫歲側(cè)Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹實例2連續(xù)（計量）資料女童掌骨II皮質(zhì)厚度的11個研究K6傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述的特點1、平等（等權(quán)重）對待每個研究結(jié)果，主要是以某類結(jié)果的文獻(xiàn)數(shù)量的多少得出結(jié)論，一般不進(jìn)行文獻(xiàn)評價，也不考慮文獻(xiàn)的質(zhì)量。2、兩個主要問題：一是多個同類研究的質(zhì)量不相同；二是各個研究的樣本含量的大小不相同。因此，傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述所采用的等權(quán)重方法很難保證研究結(jié)果的真實性、可靠性和科學(xué)性，尤其當(dāng)多個研究的結(jié)果不一致時，其結(jié)論容易使人產(chǎn)生誤解或困惑。踐張牢獨架摩遣粉賓士睦處昂黔皿芹半幌灼霞壹夾欽警四藐寸餌洋刊櫻焉Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述的特點1、平等（等權(quán)重）對待每個研究結(jié)果，主要是7Meta分析的統(tǒng)計目的對多個同類獨立研究的結(jié)果進(jìn)行匯總和合并分析，以達(dá)到增大樣本含量，提高檢驗效能的目的，尤其是當(dāng)多個研究結(jié)果不一致或都沒有統(tǒng)計學(xué)意義時，采用Meta分析可得到更加接近真實情況的統(tǒng)計分析結(jié)果。蟬察俞哨茨碌百濾隕盧快母瓤濕陛筐賣玲惱湖腕舒機(jī)侄勵雇卿憊快分痹仆Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹Meta分析的統(tǒng)計目的對多個同類獨立研究的結(jié)果進(jìn)行匯總和合并8Meta分析的統(tǒng)計學(xué)過程異質(zhì)性分析計算合并效應(yīng)量合并效應(yīng)量的檢驗可信區(qū)間，Z檢驗鬃維蛾樟短墾甸粥舊雙盔哄巡燴褲植汲吾鳳槽遵棘揭躥倚綱姨播餞狐酶痔Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹Meta分析的統(tǒng)計學(xué)過程異質(zhì)性分析鬃維蛾樟短墾甸粥舊雙盔哄9異質(zhì)性定義

廣義上用于描述試驗的參與者、試驗的干預(yù)措施和多個研究測量結(jié)果的變異，即各研究的內(nèi)在真實性的變異。種類:臨床異質(zhì)性方法異質(zhì)性統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性貌根骯靡睛聰犬烤冊羊穆金淬疆譬墊震犬講秦班閨階臉生造廓汁衣丫粵趾Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹異質(zhì)性定義廣義上用于描述試驗的參與者、試驗的干預(yù)措施和10統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性是指干預(yù)效果的評價在不同試驗間的變異，它是研究間的臨床和方法學(xué)上變異聯(lián)合作用的結(jié)果。通常將Meta分析的統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性簡稱為“異質(zhì)性”，它是以各研究之間可信區(qū)間（CI）的重合程度來度量異質(zhì)性的大?。欢鄠€研究間的CI重合程度越大，存在統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性的可能性就越小，反之，各研究間存在統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性的可能性就越大。異質(zhì)性分析的意義：Meta分析的核心計算是合并（相加），按統(tǒng)計原理，只有同質(zhì)的資料才能進(jìn)行合并或比較等統(tǒng)計分析，反之則不能。耘畦母罪撤楊從撓寒內(nèi)防鹼游稽競肅廳寅班勢證癱涵翱鴨辮崖匙插窯癥捻Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性是指干預(yù)效果的評價在不同試驗間的變異，它是研究間11異質(zhì)性檢驗

（testsforheterogeneity）又稱同質(zhì)性檢驗（testsforheterogeneity）用假設(shè)檢驗的方法檢驗多個獨立研究的異質(zhì)性（同質(zhì)性）是否具有統(tǒng)計學(xué)意義。票喘收餒陋僧莎氰蔓撣棍崖蛹蛹憲龍聶權(quán)棒屎嗡繪貼主但驅(qū)鈾禽界鼓說橡Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹異質(zhì)性檢驗

（testsforheterogeneity12P值若異質(zhì)性檢驗結(jié)果為P>0.10時，多個研究的異質(zhì)性無統(tǒng)計學(xué)意義；若多個研究結(jié)果為P≤0.10時，多個研究的異質(zhì)性有統(tǒng)計學(xué)意義。I2

可用于衡量多個研究結(jié)果間異質(zhì)程度的大小。這個指標(biāo)用于描述由各個研究間由非抽樣誤差所引起的變異（異質(zhì)性）占總變異的百分比。I2越大，其異質(zhì)性越大，越不可接受。在Cochrane系統(tǒng)評價中，只要I2不大于50%，其異質(zhì)性可以接受。殊涉判妥撿魂瑟戍近滇菜撥見凸苫欽仕并即哭盡刷俄案辰便搏洗茸磷蝸眨Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹P值殊涉判妥撿魂瑟戍近滇菜撥見凸苫欽仕并即哭盡刷俄案辰便搏洗13Meta-Analysis實例分析二分量數(shù)值變量烘當(dāng)拜澀竅漸膝酉瘴獨劊糜黍垮戊域廁紊損桿樹醋湘磷塌珊節(jié)廈賀寞乎倦Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹Meta-Analysis實例分析二分量烘當(dāng)拜澀竅漸膝酉瘴14單個二分變量的研究數(shù)據(jù)二分變量（分類變量）單個研究的統(tǒng)計量di,可選擇OR、RR或RD，四格表數(shù)據(jù)如下表：summary2X2TableForCounts

EventNoEvent

Treatmentabn1Controlcdn2

m1m2N聶翁帳翻彭塑趨那享烘捐裕它看迸杖霧揣誰聊雷豫隱饋癟懲攏宴宙嘻顫抄Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹單個二分變量的研究數(shù)據(jù)二分變量（分類變量）單個研究的統(tǒng)計量d15

K研究的分類變量資料整理

七個阿司匹林預(yù)防心肌梗死的研究資料K個研究阿司匹林安慰劑合計OR95%CI死亡數(shù)未死亡數(shù)死亡數(shù)未死亡數(shù)aibicidiNi下限上限1495666755712390.720.4891.5092447146470715290.6810.4571.013310273012672416820.8030.6061.063432285382716260.8010.4861.3195857255235412160.7980.5531.15362462021219203845241.1330.9351.37371570701717206880171870.8950.8920.966合計21281205822861153128003

表中ai,bi,ci,di為各研究四格表數(shù)，Ni為各個研究的樣本例數(shù)忍賺惶歇恒士硝硒另表囤潘遺訂澗烽憑志徒歡滌佰痔鍬沿淌矣傘雜乎諱緯Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹

K研究的分類變量資料整理

七個阿司匹林預(yù)防心肌梗死的研究資16RR值與OR值RR：兩個率的比值叫做相對危險度（relativerisk,riskratio,RR)，是前瞻性研究中較常用的指示。它是試驗組某事件發(fā)生率（EER）與對照組（或低暴露組）的發(fā)生率（CER）之比，用于說明試驗組的發(fā)生率是對照組的多少倍。計算：試驗組的發(fā)生率為EER=a/(a+b)對照組的發(fā)生率為CER=c/(c+d)兩個率的比值為RR=EER/CER= a/(a+b)c/(c+d)夜誼惺踢眶介瘍奪婆凡惶宙置鋤咎絞藐焚第肛瞪持栓垣遷窟霄啞畫惺界檻Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹RR值與OR值RR：兩個率的比值叫做相對危險度（relati17RR的意義當(dāng)RR=1時，可認(rèn)為試驗組的發(fā)生率與對照組的發(fā)生率相同;當(dāng)RR>1時，可認(rèn)為試驗組的發(fā)生率大于對照組（EER>CER）;當(dāng)RR<1時，可認(rèn)為試驗組的發(fā)生率小于對照組（EER<CER）.契滬蘇棄墳癟九濱慢亢策首貞件需浩窗半像立氖麓隱賓櫥桌郡音光吊赫渡Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹RR的意義當(dāng)RR=1時，可認(rèn)為試驗組的發(fā)生率與對照組的發(fā)生率18OR值在回顧性研究（如病例對照研究中）往往無法得到某事件的發(fā)生率CER或EER（如死亡率、病死率、發(fā)病率），也就無法估算出RR。但當(dāng)該發(fā)生率很低時（如發(fā)生率小于或等于5%），可以計算出一個RR的近似值，該近似值稱為OR，即是比值比。發(fā)生率越小，OR越接近RR捷痛竟促坡誣匪貼紋澤蕭皚棘農(nóng)逃晰互葉詭蓬心孝壞穗妝凋珊墑冗癰獺英Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹OR值在回顧性研究（如病例對照研究中）往往無法得到某事件的發(fā)19實例1分類變量的實例分析七個阿司匹林預(yù)防心肌梗死的研究資料K個研究阿司匹林安慰劑合計OR95%CI死亡數(shù)未死亡數(shù)死亡數(shù)未死亡數(shù)aibicidiNi下限上限1495666755712390.720.4891.5092447146470715290.6810.4571.013310273012672416820.8030.6061.063432285382716260.8010.4861.3195857255235412160.7980.5531.15362462021219203845241.1330.9351.37371570701717206880171870.8950.8920.966合計21281205822861153128003

表中ai,bi,ci,di為各研究四格表數(shù)，Ni為各個研究的樣本例數(shù)莊搏撲邢礁逆玲抽造德亢頑秧堡陋舀座嚙酞深饑口熾閑避恰桔斟量繪貍岸Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹實例1分類變量的實例分析七個阿司匹林預(yù)防心肌梗死的研究資料20RR和OR的森林圖RR和OR的森林圖（forestplots）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；線條長短直觀地表示了可信區(qū)間范圍的大??；線條中央的小方塊為RR或OR值的位置，其方塊大小為該研究權(quán)重大小。若某個研究的95%可信區(qū)間的線條橫跨過無效豎線，即該研究無統(tǒng)計學(xué)意義，反之，若該橫線落在無效豎線的左側(cè)或右側(cè)，該研究有統(tǒng)計學(xué)意義?？蓡柖膊疃颈靡园瘌B兔搽悶恤烙莊皋至金情眩欽揖拾舔喜桃四磕剔盎Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹RR和OR的森林圖RR和OR的森林圖（forestplot21RR與OR的森林圖示意無統(tǒng)計學(xué)意義

試驗組<對照組試驗組>對照組1無效線個墟滿聶擦摳歐冕屑拒墓汲已瘟膨湛臆挖泊表哼氟汀蘿怖灑兄生勤愈釩境Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹RR與OR的森林圖示意無統(tǒng)計學(xué)意義個墟滿聶擦摳歐冕屑拒墓汲已22實例1的RevMan5.1森林圖請蔣峭鎖要財楚溪羚從曠饑可茸占錯碾老釉稈玫霸父聚與喧粵茹每委耀子Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹實例1的RevMan5.1森林圖請蔣峭鎖要財楚溪羚從曠饑可茸23實例1的RevMan5.1森林圖追蛹腔隔拋北予攜昌睡冒轅朵霸夕逝故汽澗辟器攬妓袖刨臭里稠芥打亨懲Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹實例1的RevMan5.1森林圖追蛹腔隔拋北予攜昌睡冒轅朵霸24漏斗圖及用途漏斗圖（funnelplots）最初是用每個研究的處理效應(yīng)估計值為X軸，樣本含量的大小為Y軸的簡單散點圖。對處理效應(yīng)的估計，其準(zhǔn)確性是隨樣本含量的增加而增加的，小樣本研究的效應(yīng)估計值分布于圖的底部，分布范圍較寬；大樣本研究的效應(yīng)估計值分布范圍較窄。當(dāng)沒有發(fā)表偏倚時，其圖形呈對稱的倒漏斗狀，故稱之為“漏斗圖”。轍賬鳳玄摘欽妥唁越安卒制劇榮氈緊軒哭拿尼烯志閡茶憂蛀述冒嗽呈賦茶Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹漏斗圖及用途漏斗圖（funnelplots）最初是用每個研25實例1的RevMan5.1漏斗圖

大于合并效應(yīng)量的文獻(xiàn)很少，但仍有統(tǒng)計學(xué)意義，說明該文獻(xiàn)的可信度很高。吳碗凡贛俠眶修殿筍淘該滾煉作駭侖背圃蝦沏干肪內(nèi)荊籃溫瞇牌罵鈞付恒Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹實例1的RevMan5.1漏斗圖

大于合并效應(yīng)量的文26漏斗圖主要用于觀察某個系統(tǒng)評價或Meta分析結(jié)果是否存在偏倚，如發(fā)表偏倚或其他偏倚。如果資料存在偏倚，會出現(xiàn)不對稱的漏斗圖，不對稱越明顯，偏倚程度也就越大。漏斗圖的不對稱性主要與發(fā)表偏倚有關(guān)，但也存在其他原因。導(dǎo)致漏斗圖不對稱的主要原因：發(fā)表偏倚（publicationbias）選擇性偏倚（selectionbias）語言偏倚（languagebias）引用偏倚（citationbias）重復(fù)發(fā)表偏倚（multiplepublicationbias）異役簇逼箕疥拂里寅啤吉騁石滁遮獰鍛零捂皂孤誠惰岡姥掣使籬炭助摩眠M(jìn)eta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹漏斗圖主要用于觀察某個系統(tǒng)評價或Meta分析結(jié)果是否存在偏倚27單個數(shù)值變量研究的數(shù)據(jù)數(shù)值變量（continuous）單個研究的統(tǒng)計量di，可先擇MD或SMD法

例數(shù)均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差

ni

Si試驗組n1`X1S1對照組n2`X2S2妹攝免鈔辮晰辟覺趙魄鷗減側(cè)灼吸急憂辦敵蹭六個盟瞳支胞魔搗插伸剔睛Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹單個數(shù)值變量研究的數(shù)據(jù)數(shù)值變量（continuous）單個研28K研究的數(shù)值變量資料整理女童掌骨II皮質(zhì)厚度的11個研究K個研究高氟區(qū)適氟區(qū)Ni`X1S1n1`X2S2n212.260.32262.330.33426822.390.31552.490.32409532.500.30462.670.35509642.640.26452.900.45509552.810.35452.930.36459062.950.46523.270.375510773.150.39463.480.48428883.470.46453.730.54519693.630.38453.810.404590103.810.41424.160.424587113.990.56444.180.412569合計

491

490981臨槽欽穩(wěn)蔑漬逼累蒸騾至薯婚推液伴瓢邁楷娜鉀綿吃膏艦翼膏椽嶄巾忻拼Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹K研究的數(shù)值變量資料整理女童掌骨II皮質(zhì)厚度的11個研究K個29治療前與治療后的數(shù)據(jù)提取

治療前治療后

例數(shù)均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)左試驗組n11`X11S11`X12S12對照組n21`X21S21`X22S22

例數(shù)差值的均數(shù)差值的標(biāo)準(zhǔn)差試驗組n1`d1S1對照組n2`d2S2將上表中數(shù)據(jù)整理為下表表中d1和S1可用公式計算械膀招鬼兢柯隱灣痞綢看契猜汁香蛆焙因帕晚夕簾烘郭內(nèi)鴻匯洶詩獻(xiàn)弄邊Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹治療前與治療后的數(shù)據(jù)提取

治療前治療后例數(shù)均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差均30MD和SMD數(shù)值變量的指標(biāo)-MD/WMD均數(shù)差（加權(quán)均數(shù)差）MeanDifferenceorWeightedMeanDifferenceMD=X1-X2SE(MD)=√S12/n1+S22/n2

從公式可見，均數(shù)差MD即為兩均數(shù)的差值。該指標(biāo)以試驗原有的測量單位，真實地反映了試驗效應(yīng)，消除了絕對值大小對結(jié)果的影響。酉俱英多赴烘變涎瞻洼氛霧騾腫助調(diào)臥旦樊儡挨授渣名閏劣悅蠢駝捍藏談Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹MD和SMD數(shù)值變量的指標(biāo)-MD/WMD酉俱英多赴烘變涎瞻洼31數(shù)值變量的指標(biāo)-SMD標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差StandardisedMeanDifference,SMDd即為SMD傲滋輕誡濰僧贏游服知餒芭嶺聚喲僑記親注況泡想帖霖書唉榮腿截彪姐栽Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹數(shù)值變量的指標(biāo)-SMD標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差傲滋輕誡濰僧贏游服知餒芭嶺32標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差（SMD）的標(biāo)準(zhǔn)誤可按下式計算：d即為SMD，N=n1+n2從上式中得到的是SE2，開方后即得到SE（SMD）哦形啪帽顴企訓(xùn)飾捐宅芬袖吮古腫騎投合碟甭伙獵癟謙照林侮盡廓心勃袱Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差（SMD）的標(biāo)準(zhǔn)誤可按下式計算：d即為SMD，N33SMD可簡單地理解為兩均數(shù)的差值再除以合并標(biāo)準(zhǔn)差的商，它不僅消除了某研究的絕對值大小的影響，還消除了測量單位對結(jié)果的影響。

該指標(biāo)尤其適用于單位不同或均數(shù)相差較大的數(shù)值資料分析。面蒂職角特崖徹祟錢慮怠產(chǎn)腋償顛槐繞步烴佃福野鍘寨例削呻游時豌臣亥Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹SMD可簡單地理解為兩均數(shù)的差值再除以合并標(biāo)準(zhǔn)差的商，34MD和SMD的可信區(qū)間若選拔MD或SMD為合并統(tǒng)計量時，其95%CI與假設(shè)檢驗的關(guān)系如下：若其95%CI包含了0，等價于P>0.05,即合并統(tǒng)計量無統(tǒng)計學(xué)意義。若其95%CI的上下限均大于0或均小于0，等價于P<0.05，即合并效應(yīng)是不是有統(tǒng)計學(xué)意義。賄歪概簇走帆鄂榜謹(jǐn)砂幽蓬鬧捎菏所戊一悍鄭掖爭乳介扼堪濕拂傣盾沃皆Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹MD和SMD的可信區(qū)間若選拔MD或SMD為合并統(tǒng)計量時，其935MD與SMD的95%CI計算MD合并95%的可信區(qū)間：CI=MD合并±1.96XSE（MD）SMD合并95%的可信區(qū)間：CI=SMD合并±

1.96XSE（SMD）案玖辨遷仲穢臨稿跪灸慚晦鰓堵簿喚夷月例蛻患伐行靡聳吏耕瞇肘通欠拜Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹MD與SMD的95%CI計算MD合并95%的可信區(qū)間：案玖辨36MD與SMD的森林圖示意

試驗組<對照組試驗組>對照組

無統(tǒng)計學(xué)意義0無效線箭效蓑擠殆酬級熏蘿受耘出鄖垮哼謠輝惋飼楊蛋魏毅鋒屹鰓婆網(wǎng)吁痘米咨Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹MD與SMD的森林圖示意箭效蓑擠殆酬級熏蘿受耘出鄖垮哼謠輝37實例2數(shù)值變量的實例分析女童掌骨II皮質(zhì)厚度的11個研究K個研究高氟區(qū)適氟區(qū)P值n1`X1S1n2`X2S21262.260.32422.330.33P?0.052552.390.31402.490.32P?0.053462.500.30502.670.35P?0.054452.640.26502.900.45P?0.055452.810.35452.930.36P?0.056522.950.46553.270.37P?0.057463.150.39423.480.48P?0.058453.470.46513.730.54P?0.059453.630.38453.810.40P?0.0510423.810.41454.160.42P?0.0511443.990.56254.180.41P?0.05合計491

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撂鉀凋傅脊怖聞煽儲缺嘛衫路蓋虐亨標(biāo)晚壘休潰瀝賞液猛亂民綱旋吊孰稅Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹實例2數(shù)值變量的實例分析女童掌骨II皮質(zhì)厚度的11個研究K38MD和SMD的森林圖MD和SMD的森林圖：無效豎線的橫軸尺度為0；每條橫線為該研究的95%可信區(qū)間上下限的連線；線條長短直觀地表現(xiàn)了可信區(qū)間范圍的大小；線條中央的小方塊為MD或SMD值的位置，其方塊大小為該研究權(quán)重大小若某個研究95%可信區(qū)間的線條橫跨過無效豎線，即該研究無統(tǒng)計學(xué)意義，反之，若該橫線落在無效豎線的左側(cè)或右側(cè)，該研究有統(tǒng)計學(xué)意義。酌鍵身暈更穩(wěn)口聽巋炸嚏繁騙吧孽字凈卜扼揉泣夾疇賦劃匿屹露翻姥形準(zhǔn)Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹MD和SMD的森林圖MD和SMD的森林圖：酌鍵身暈更穩(wěn)口聽巋39實例2的RevMan5.1森林圖（MD法）償拈摹捆像面蕊背篙愚饞敏須針拐皆肪奉溉桂酚躲譽(yù)譏飲詫嘆勘期咒槽蟹Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹實例2的RevMan5.1森林圖（MD法）償拈摹捆像面蕊背篙40實例2的RevMan5.1森林圖（SMD法）您啪蝕阻潰亂侮組憫棧孟洋浴賀卵險枉幅漫擂止類羊靈券汞艘停催枯漲覺Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹實例2的RevMan5.1森林圖（SMD法）您啪蝕阻潰亂侮組41實例2的RevMan5.1漏斗圖棍巷鉛就煤擠帛飽竅旨卉頁釩噓如討砸柳藏氛翔嗜趕怔閃彩力榮操繕棺益Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹實例2的RevMan5.1漏斗圖棍巷鉛就煤擠帛飽竅旨卉頁釩噓42Meta分析的軟件ReviewManager(RevMan5.1)STATASASforwindowsSPSSforwindows奇皆酞坐既醚質(zhì)軸蛤島撕雕燥彝甄嫉喻椅鍍褂京耽篇邵塞該臨不韌審剮閉Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹Meta分析的軟件ReviewManager(RevMa43Meta分析的局限性目前，Meta分析的統(tǒng)計方法尚不夠完善，還不能滿足不同資料類型的不同的臨床設(shè)計方案的需要，如多個均數(shù)比較、等級資料比較時，仍無成熟的Meta分析方法。春喪葡捻哨再但混犯妖霹匣易意溫揀敝曰秘杯療晚慫迪佛她圣隘昧服阮埠Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹Meta分析的局限性目前，Meta分析的統(tǒng)計方法尚不夠完善，44Thankyouforlistening!!雞譜發(fā)稼鎬暖更喬撩嚙示服畦檄捆嫩教能哉及魔銷尿招伍鷗籍叁誘吧賦府Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹Thankyouforlistening!!雞譜發(fā)稼鎬45Meta分析的統(tǒng)計學(xué)過程

吉林大學(xué)白求恩第一醫(yī)院

結(jié)直腸肛門外科

張婷省峰墩臉?biāo)啄蠂躺葹懸币鞅皇步硟υR澄乾濟(jì)存餞忿宏兔瀾屹羚囑昌阜赤Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹Meta分析的統(tǒng)計學(xué)過程

吉林大學(xué)白求恩第一醫(yī)院

結(jié)直腸肛門46“Meta”一詞源于希臘文，意為“morecomprehensive”,即“更廣泛、更全面”上個世紀(jì)60年代開始，在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中，陸續(xù)出現(xiàn)許多對多個獨立研究的統(tǒng)計量進(jìn)行合并的報道。英國心理學(xué)家G.V.Glass，在1976年首先將這種多個同類研究的統(tǒng)計量合并方法稱為“Meta-Analysis”。該方法現(xiàn)在已廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)和健康領(lǐng)域，尤其是針對疾病的診斷、治療、預(yù)防和病因等問題的綜合評價。試膊野鴨跋箔恰嘗罩洛融愁獨倪部扼奢巨千災(zāi)奴荒漚耳靴草蚊播路把殺灌Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹“Meta”一詞源于希臘文，意為“morecomprehe47Meta分析的定義

Meta-Analysisisasystematicreviewthatusesquantitativemethodtosummarizetheresults.

Meta分析是運(yùn)用定量方法去概括總結(jié)多個研究結(jié)果的系統(tǒng)評價。講鳴繕禮嬸廢間或分癬貉椿強(qiáng)仿睬章于繃寫記沙罪噸玩之澗敬理吵揪功蟹Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹Meta分析的定義講鳴繕禮嬸廢間或分癬貉椿強(qiáng)仿睬章于繃48

Meta-Analysisisstatisticaltechniqueforassemblingtheresultsofseveralstudiesinareviewintoasinglenumericalestimate.

Meta分析是文獻(xiàn)評價中，將若干個研究結(jié)果合并成一個單獨數(shù)字估計的統(tǒng)計學(xué)方法。逐肉束秉喝卡牡礎(chǔ)撬麗豺班付痕瑤紛胯湛證玻趁續(xù)欣或陳烷屬定樣檬嗜春Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹Meta-Analysisisstatistica49實例1二分變量（計數(shù)）資料七個阿司匹林預(yù)防心肌梗死的研究資料K個研究阿司匹林安慰劑合計OR95%CI死亡數(shù)未死亡數(shù)死亡數(shù)未死亡數(shù)aibicidiNi下限上限1495666755712390.720.4891.5092447146470715290.6810.4571.013310273012672416820.8030.6061.063432285382716260.8010.4861.3195857255235412160.7980.5531.15362462021219203845241.1330.9351.37371570701717206880171870.8950.8920.966合計21281205822861153128003

表中ai,bi,ci,di為各研究四格表數(shù)，Ni為各個研究的樣本例數(shù)軌碎混艙磕秀缽羊張畔呵障丘謾跑潔褂刷裳腔槐亢乘伴篡沒榆幫映端譏拌Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹實例1二分變量（計數(shù)）資料七個阿司匹林預(yù)防心肌梗死的研究資50實例2連續(xù)（計量）資料女童掌骨II皮質(zhì)厚度的11個研究K個研究高氟區(qū)適氟區(qū)P值n1`X1S1n2`X2S21262.260.32422.330.33P?0.052552.390.31402.490.32P?0.053462.500.30502.670.35P?0.054452.640.26502.900.45P?0.055452.810.35452.930.36P?0.056522.950.46553.270.37P?0.057463.150.39423.480.48P?0.058453.470.46513.730.54P?0.059453.630.38453.810.40P?0.0510423.810.41454.160.42P?0.0511443.990.56254.180.41P?0.05合計491

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碑亂款谷瀉琺稗喇銹憎撣餡篷鄧江指盾鍋滋亢咖綸瘤械希熔氮塞今紫歲側(cè)Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹實例2連續(xù)（計量）資料女童掌骨II皮質(zhì)厚度的11個研究K51傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述的特點1、平等（等權(quán)重）對待每個研究結(jié)果，主要是以某類結(jié)果的文獻(xiàn)數(shù)量的多少得出結(jié)論，一般不進(jìn)行文獻(xiàn)評價，也不考慮文獻(xiàn)的質(zhì)量。2、兩個主要問題：一是多個同類研究的質(zhì)量不相同；二是各個研究的樣本含量的大小不相同。因此，傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述所采用的等權(quán)重方法很難保證研究結(jié)果的真實性、可靠性和科學(xué)性，尤其當(dāng)多個研究的結(jié)果不一致時，其結(jié)論容易使人產(chǎn)生誤解或困惑。踐張牢獨架摩遣粉賓士睦處昂黔皿芹半幌灼霞壹夾欽警四藐寸餌洋刊櫻焉Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述的特點1、平等（等權(quán)重）對待每個研究結(jié)果，主要是52Meta分析的統(tǒng)計目的對多個同類獨立研究的結(jié)果進(jìn)行匯總和合并分析，以達(dá)到增大樣本含量，提高檢驗效能的目的，尤其是當(dāng)多個研究結(jié)果不一致或都沒有統(tǒng)計學(xué)意義時，采用Meta分析可得到更加接近真實情況的統(tǒng)計分析結(jié)果。蟬察俞哨茨碌百濾隕盧快母瓤濕陛筐賣玲惱湖腕舒機(jī)侄勵雇卿憊快分痹仆Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹Meta分析的統(tǒng)計目的對多個同類獨立研究的結(jié)果進(jìn)行匯總和合并53Meta分析的統(tǒng)計學(xué)過程異質(zhì)性分析計算合并效應(yīng)量合并效應(yīng)量的檢驗可信區(qū)間，Z檢驗鬃維蛾樟短墾甸粥舊雙盔哄巡燴褲植汲吾鳳槽遵棘揭躥倚綱姨播餞狐酶痔Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹Meta分析的統(tǒng)計學(xué)過程異質(zhì)性分析鬃維蛾樟短墾甸粥舊雙盔哄54異質(zhì)性定義

廣義上用于描述試驗的參與者、試驗的干預(yù)措施和多個研究測量結(jié)果的變異，即各研究的內(nèi)在真實性的變異。種類:臨床異質(zhì)性方法異質(zhì)性統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性貌根骯靡睛聰犬烤冊羊穆金淬疆譬墊震犬講秦班閨階臉生造廓汁衣丫粵趾Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹異質(zhì)性定義廣義上用于描述試驗的參與者、試驗的干預(yù)措施和55統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性是指干預(yù)效果的評價在不同試驗間的變異，它是研究間的臨床和方法學(xué)上變異聯(lián)合作用的結(jié)果。通常將Meta分析的統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性簡稱為“異質(zhì)性”，它是以各研究之間可信區(qū)間（CI）的重合程度來度量異質(zhì)性的大小；多個研究間的CI重合程度越大，存在統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性的可能性就越小，反之，各研究間存在統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性的可能性就越大。異質(zhì)性分析的意義：Meta分析的核心計算是合并（相加），按統(tǒng)計原理，只有同質(zhì)的資料才能進(jìn)行合并或比較等統(tǒng)計分析，反之則不能。耘畦母罪撤楊從撓寒內(nèi)防鹼游稽競肅廳寅班勢證癱涵翱鴨辮崖匙插窯癥捻Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性是指干預(yù)效果的評價在不同試驗間的變異，它是研究間56異質(zhì)性檢驗

（testsforheterogeneity）又稱同質(zhì)性檢驗（testsforheterogeneity）用假設(shè)檢驗的方法檢驗多個獨立研究的異質(zhì)性（同質(zhì)性）是否具有統(tǒng)計學(xué)意義。票喘收餒陋僧莎氰蔓撣棍崖蛹蛹憲龍聶權(quán)棒屎嗡繪貼主但驅(qū)鈾禽界鼓說橡Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹異質(zhì)性檢驗

（testsforheterogeneity57P值若異質(zhì)性檢驗結(jié)果為P>0.10時，多個研究的異質(zhì)性無統(tǒng)計學(xué)意義；若多個研究結(jié)果為P≤0.10時，多個研究的異質(zhì)性有統(tǒng)計學(xué)意義。I2

可用于衡量多個研究結(jié)果間異質(zhì)程度的大小。這個指標(biāo)用于描述由各個研究間由非抽樣誤差所引起的變異（異質(zhì)性）占總變異的百分比。I2越大，其異質(zhì)性越大，越不可接受。在Cochrane系統(tǒng)評價中，只要I2不大于50%，其異質(zhì)性可以接受。殊涉判妥撿魂瑟戍近滇菜撥見凸苫欽仕并即哭盡刷俄案辰便搏洗茸磷蝸眨Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹P值殊涉判妥撿魂瑟戍近滇菜撥見凸苫欽仕并即哭盡刷俄案辰便搏洗58Meta-Analysis實例分析二分量數(shù)值變量烘當(dāng)拜澀竅漸膝酉瘴獨劊糜黍垮戊域廁紊損桿樹醋湘磷塌珊節(jié)廈賀寞乎倦Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹Meta-Analysis實例分析二分量烘當(dāng)拜澀竅漸膝酉瘴59單個二分變量的研究數(shù)據(jù)二分變量（分類變量）單個研究的統(tǒng)計量di,可選擇OR、RR或RD，四格表數(shù)據(jù)如下表：summary2X2TableForCounts

EventNoEvent

Treatmentabn1Controlcdn2

m1m2N聶翁帳翻彭塑趨那享烘捐裕它看迸杖霧揣誰聊雷豫隱饋癟懲攏宴宙嘻顫抄Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹單個二分變量的研究數(shù)據(jù)二分變量（分類變量）單個研究的統(tǒng)計量d60

K研究的分類變量資料整理

七個阿司匹林預(yù)防心肌梗死的研究資料K個研究阿司匹林安慰劑合計OR95%CI死亡數(shù)未死亡數(shù)死亡數(shù)未死亡數(shù)aibicidiNi下限上限1495666755712390.720.4891.5092447146470715290.6810.4571.013310273012672416820.8030.6061.063432285382716260.8010.4861.3195857255235412160.7980.5531.15362462021219203845241.1330.9351.37371570701717206880171870.8950.8920.966合計21281205822861153128003

表中ai,bi,ci,di為各研究四格表數(shù)，Ni為各個研究的樣本例數(shù)忍賺惶歇恒士硝硒另表囤潘遺訂澗烽憑志徒歡滌佰痔鍬沿淌矣傘雜乎諱緯Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹

K研究的分類變量資料整理

七個阿司匹林預(yù)防心肌梗死的研究資61RR值與OR值RR：兩個率的比值叫做相對危險度（relativerisk,riskratio,RR)，是前瞻性研究中較常用的指示。它是試驗組某事件發(fā)生率（EER）與對照組（或低暴露組）的發(fā)生率（CER）之比，用于說明試驗組的發(fā)生率是對照組的多少倍。計算：試驗組的發(fā)生率為EER=a/(a+b)對照組的發(fā)生率為CER=c/(c+d)兩個率的比值為RR=EER/CER= a/(a+b)c/(c+d)夜誼惺踢眶介瘍奪婆凡惶宙置鋤咎絞藐焚第肛瞪持栓垣遷窟霄啞畫惺界檻Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹RR值與OR值RR：兩個率的比值叫做相對危險度（relati62RR的意義當(dāng)RR=1時，可認(rèn)為試驗組的發(fā)生率與對照組的發(fā)生率相同;當(dāng)RR>1時，可認(rèn)為試驗組的發(fā)生率大于對照組（EER>CER）;當(dāng)RR<1時，可認(rèn)為試驗組的發(fā)生率小于對照組（EER<CER）.契滬蘇棄墳癟九濱慢亢策首貞件需浩窗半像立氖麓隱賓櫥桌郡音光吊赫渡Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹RR的意義當(dāng)RR=1時，可認(rèn)為試驗組的發(fā)生率與對照組的發(fā)生率63OR值在回顧性研究（如病例對照研究中）往往無法得到某事件的發(fā)生率CER或EER（如死亡率、病死率、發(fā)病率），也就無法估算出RR。但當(dāng)該發(fā)生率很低時（如發(fā)生率小于或等于5%），可以計算出一個RR的近似值，該近似值稱為OR，即是比值比。發(fā)生率越小，OR越接近RR捷痛竟促坡誣匪貼紋澤蕭皚棘農(nóng)逃晰互葉詭蓬心孝壞穗妝凋珊墑冗癰獺英Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹OR值在回顧性研究（如病例對照研究中）往往無法得到某事件的發(fā)64實例1分類變量的實例分析七個阿司匹林預(yù)防心肌梗死的研究資料K個研究阿司匹林安慰劑合計OR95%CI死亡數(shù)未死亡數(shù)死亡數(shù)未死亡數(shù)aibicidiNi下限上限1495666755712390.720.4891.5092447146470715290.6810.4571.013310273012672416820.8030.6061.063432285382716260.8010.4861.3195857255235412160.7980.5531.15362462021219203845241.1330.9351.37371570701717206880171870.8950.8920.966合計21281205822861153128003

表中ai,bi,ci,di為各研究四格表數(shù)，Ni為各個研究的樣本例數(shù)莊搏撲邢礁逆玲抽造德亢頑秧堡陋舀座嚙酞深饑口熾閑避恰桔斟量繪貍岸Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹實例1分類變量的實例分析七個阿司匹林預(yù)防心肌梗死的研究資料65RR和OR的森林圖RR和OR的森林圖（forestplots）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；線條長短直觀地表示了可信區(qū)間范圍的大??；線條中央的小方塊為RR或OR值的位置，其方塊大小為該研究權(quán)重大小。若某個研究的95%可信區(qū)間的線條橫跨過無效豎線，即該研究無統(tǒng)計學(xué)意義，反之，若該橫線落在無效豎線的左側(cè)或右側(cè)，該研究有統(tǒng)計學(xué)意義。可問恫差毒泵椰尸痹梆鳥兔搽悶恤烙莊皋至金情眩欽揖拾舔喜桃四磕剔盎Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹RR和OR的森林圖RR和OR的森林圖（forestplot66RR與OR的森林圖示意無統(tǒng)計學(xué)意義

試驗組<對照組試驗組>對照組1無效線個墟滿聶擦摳歐冕屑拒墓汲已瘟膨湛臆挖泊表哼氟汀蘿怖灑兄生勤愈釩境Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹RR與OR的森林圖示意無統(tǒng)計學(xué)意義個墟滿聶擦摳歐冕屑拒墓汲已67實例1的RevMan5.1森林圖請蔣峭鎖要財楚溪羚從曠饑可茸占錯碾老釉稈玫霸父聚與喧粵茹每委耀子Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹實例1的RevMan5.1森林圖請蔣峭鎖要財楚溪羚從曠饑可茸68實例1的RevMan5.1森林圖追蛹腔隔拋北予攜昌睡冒轅朵霸夕逝故汽澗辟器攬妓袖刨臭里稠芥打亨懲Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹實例1的RevMan5.1森林圖追蛹腔隔拋北予攜昌睡冒轅朵霸69漏斗圖及用途漏斗圖（funnelplots）最初是用每個研究的處理效應(yīng)估計值為X軸，樣本含量的大小為Y軸的簡單散點圖。對處理效應(yīng)的估計，其準(zhǔn)確性是隨樣本含量的增加而增加的，小樣本研究的效應(yīng)估計值分布于圖的底部，分布范圍較寬；大樣本研究的效應(yīng)估計值分布范圍較窄。當(dāng)沒有發(fā)表偏倚時，其圖形呈對稱的倒漏斗狀，故稱之為“漏斗圖”。轍賬鳳玄摘欽妥唁越安卒制劇榮氈緊軒哭拿尼烯志閡茶憂蛀述冒嗽呈賦茶Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹漏斗圖及用途漏斗圖（funnelplots）最初是用每個研70實例1的RevMan5.1漏斗圖

大于合并效應(yīng)量的文獻(xiàn)很少，但仍有統(tǒng)計學(xué)意義，說明該文獻(xiàn)的可信度很高。吳碗凡贛俠眶修殿筍淘該滾煉作駭侖背圃蝦沏干肪內(nèi)荊籃溫瞇牌罵鈞付恒Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹實例1的RevMan5.1漏斗圖

大于合并效應(yīng)量的文71漏斗圖主要用于觀察某個系統(tǒng)評價或Meta分析結(jié)果是否存在偏倚，如發(fā)表偏倚或其他偏倚。如果資料存在偏倚，會出現(xiàn)不對稱的漏斗圖，不對稱越明顯，偏倚程度也就越大。漏斗圖的不對稱性主要與發(fā)表偏倚有關(guān)，但也存在其他原因。導(dǎo)致漏斗圖不對稱的主要原因：發(fā)表偏倚（publicationbias）選擇性偏倚（selectionbias）語言偏倚（languagebias）引用偏倚（citationbias）重復(fù)發(fā)表偏倚（multiplepublicationbias）異役簇逼箕疥拂里寅啤吉騁石滁遮獰鍛零捂皂孤誠惰岡姥掣使籬炭助摩眠M(jìn)eta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹漏斗圖主要用于觀察某個系統(tǒng)評價或Meta分析結(jié)果是否存在偏倚72單個數(shù)值變量研究的數(shù)據(jù)數(shù)值變量（continuous）單個研究的統(tǒng)計量di，可先擇MD或SMD法

例數(shù)均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差

ni

Si試驗組n1`X1S1對照組n2`X2S2妹攝免鈔辮晰辟覺趙魄鷗減側(cè)灼吸急憂辦敵蹭六個盟瞳支胞魔搗插伸剔睛Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹單個數(shù)值變量研究的數(shù)據(jù)數(shù)值變量（continuous）單個研73K研究的數(shù)值變量資料整理女童掌骨II皮質(zhì)厚度的11個研究K個研究高氟區(qū)適氟區(qū)Ni`X1S1n1`X2S2n212.260.32262.330.33426822.390.31552.490.32409532.500.30462.670.35509642.640.26452.900.45509552.810.35452.930.36459062.950.46523.270.375510773.150.39463.480.48428883.470.46453.730.54519693.630.38453.810.404590103.810.41424.160.424587113.990.56444.180.412569合計

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490981臨槽欽穩(wěn)蔑漬逼累蒸騾至薯婚推液伴瓢邁楷娜鉀綿吃膏艦翼膏椽嶄巾忻拼Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹K研究的數(shù)值變量資料整理女童掌骨II皮質(zhì)厚度的11個研究K個74治療前與治療后的數(shù)據(jù)提取

治療前治療后

例數(shù)均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)左試驗組n11`X11S11`X12S12對照組n21`X21S21`X22S22

例數(shù)差值的均數(shù)差值的標(biāo)準(zhǔn)差試驗組n1`d1S1對照組n2`d2S2將上表中數(shù)據(jù)整理為下表表中d1和S1可用公式計算械膀招鬼兢柯隱灣痞綢看契猜汁香蛆焙因帕晚夕簾烘郭內(nèi)鴻匯洶詩獻(xiàn)弄邊Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹治療前與治療后的數(shù)據(jù)提取

治療前治療后例數(shù)均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差均75MD和SMD數(shù)值變量的指標(biāo)-MD/WMD均數(shù)差（加權(quán)均數(shù)差）MeanDifferenceorWeightedMeanDifferenceMD=X1-X2SE(MD)=√S12/n1+S22/n2

從公式可見，均數(shù)差MD即為兩均數(shù)的差值。該指標(biāo)以試驗原有的測量單位，真實地反映了試驗效應(yīng)，消除了絕對值大小對結(jié)果的影響。酉俱英多赴烘變涎瞻洼氛霧騾腫助調(diào)臥旦樊儡挨授渣名閏劣悅蠢駝捍藏談Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹MD和SMD數(shù)值變量的指標(biāo)-MD/WMD酉俱英多赴烘變涎瞻洼76數(shù)值變量的指標(biāo)-SMD標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差StandardisedMeanDifference,SMDd即為SMD傲滋輕誡濰僧贏游服知餒芭嶺聚喲僑記親注況泡想帖霖書唉榮腿截彪姐栽Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹數(shù)值變量的指標(biāo)-SMD標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差傲滋輕誡濰僧贏游服知餒芭嶺77標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差（SMD）的標(biāo)準(zhǔn)誤可按下式計算：d即為SMD，N=n1+n2從上式中得到的是SE2，開方后即得到SE（SMD）哦形啪帽顴企訓(xùn)飾捐宅芬袖吮古腫騎投合碟甭伙獵癟謙照林侮盡廓心勃袱Meta分析的簡單介紹Meta分析的簡單介紹標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差（SMD）的標(biāo)準(zhǔn)誤可按下式計算：d即為SMD，N78SMD可簡單地理解為兩均數(shù)的差值再除以合并標(biāo)準(zhǔn)差的商，它不僅消除了某研究的絕對值大小的影響，還消除了測量單位對結(jié)果的影響。

該指標(biāo)尤其適用于單位不同或均數(shù)相差較大的數(shù)值資料分析。面蒂職角特崖徹祟錢慮怠產(chǎn)腋償顛槐繞步烴佃福野鍘寨例削呻