第二十二章META分析實(shí)習(xí)指導(dǎo)

第二十二章Meta分析［教學(xué)要求］了解：Meta分析的偏倚和應(yīng)用。熟悉：Meta分析的統(tǒng)計(jì)方法。掌握：Meta分析的基本含義。［重點(diǎn)難點(diǎn)］第一節(jié)Meta分析概述一、Meta分析的含義對(duì)同一研究目的或項(xiàng)目的許多研究結(jié)果，由于各學(xué)者在研究設(shè)計(jì)、對(duì)象選擇、樣本含量、指標(biāo)選擇、統(tǒng)計(jì)方法等方面不完全相同，導(dǎo)致研究結(jié)果并不完全一致，對(duì)形成最后的綜合結(jié)論產(chǎn)生重要影響。英國(guó)教育心理學(xué)家GeorgeGlass給meta分析的定義是"以綜合研究結(jié)果為目的而對(duì)大量單項(xiàng)研究結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析”。Meta分析實(shí)質(zhì)上就是匯總相同研究目的的多項(xiàng)研究結(jié)果并分析評(píng)價(jià)其合并效應(yīng)量的一系列過(guò)程，即通過(guò)綜合多項(xiàng)研究結(jié)果而提供一個(gè)量化的平均效果或聯(lián)系來(lái)回答問(wèn)題。二、Meta分析的基本步驟提出問(wèn)題，制定研究計(jì)劃可通過(guò)查閱和分析大量文獻(xiàn)而提出meta分析所研究的問(wèn)題。Meta分析課題的研究計(jì)劃包括研究目的、現(xiàn)狀、意義、方法、數(shù)據(jù)收集與分析、結(jié)果解釋、報(bào)告撰寫(xiě)等。檢索相關(guān)文獻(xiàn)一般從研究問(wèn)題入手，確定相應(yīng)的檢索詞及其之間的搭配關(guān)系，制定檢索策略和檢索范圍。篩選納入文獻(xiàn)以明確的納入和剔除標(biāo)準(zhǔn)從檢索出的文獻(xiàn)中篩選合乎要求的文獻(xiàn)。提取納入文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)信息被meta分析采用的數(shù)據(jù)信息一般包括基本信息、研究特征、結(jié)果測(cè)量等內(nèi)容，確定和選擇需要分析和評(píng)價(jià)的效應(yīng)變量。納入文獻(xiàn)的質(zhì)量評(píng)價(jià)主要考察各個(gè)研究是否存在偏倚（如選擇偏倚、失訪(fǎng)偏倚、發(fā)表偏倚等）及其影響程度。數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)處理包括：明確資料類(lèi)型、選擇恰當(dāng)?shù)男?yīng)指標(biāo)；進(jìn)行同質(zhì)性檢驗(yàn)、選擇適合的統(tǒng)計(jì)分析模型；效應(yīng)合并值的參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)；效應(yīng)合并值參數(shù)估計(jì)的圖示。敏感性分析就不同統(tǒng)計(jì)模型的選擇、質(zhì)量較差的文獻(xiàn)的剔除前后、文獻(xiàn)進(jìn)行分層的前后和納入和剔除標(biāo)準(zhǔn)的改變前后進(jìn)行比較，以了解meta分析結(jié)論的穩(wěn)定性結(jié)果的分析與討論包括異質(zhì)性及其對(duì)效應(yīng)合并值的影響、幾種設(shè)計(jì)類(lèi)型的亞組分析、各種偏倚的識(shí)別與控制和meta分析結(jié)果的實(shí)際意義。第二節(jié)Meta分析的統(tǒng)計(jì)方法Meta分析的統(tǒng)計(jì)方法包括固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型。固定效應(yīng)模型假設(shè)各獨(dú)立研究來(lái)自同一總體的樣本，各研究的效應(yīng)值只是總體參數(shù)的一次實(shí)現(xiàn)；各研究間的差異只由抽樣誤差引起，不同研究間的變異很小；一項(xiàng)個(gè)體研究?jī)?nèi)部的方差與另一項(xiàng)個(gè)體研究?jī)?nèi)部的方差相等（方差齊性）。隨機(jī)效應(yīng)模型假定各項(xiàng)研究來(lái)自不同的總體；研究間的變異較大，既包括各項(xiàng)研究?jī)?nèi)部的方差，也包括個(gè)體研究間的方差；每項(xiàng)研究有其相應(yīng)的總體參數(shù)，meta分析的合并效應(yīng)值是多個(gè)不同總體參數(shù)的加權(quán)平均。在選擇meta分析的統(tǒng)計(jì)模型時(shí)，首先要對(duì)各研究作同質(zhì)性檢驗(yàn)（homogeneitytest），若檢驗(yàn)結(jié)果不拒絕零假設(shè)，即各研究間的差異沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可采用固定效應(yīng)模型，其主要統(tǒng)計(jì)方法包括Mantel-Haenszel法、Peto法和GeneralVariance-Based法；若拒絕零假設(shè)，則認(rèn)為研究間存在異質(zhì)性，應(yīng)采用隨機(jī)效應(yīng)模型，其統(tǒng)計(jì)方法主要是DerSimonianandLaird法。利用meta分析對(duì)納入研究的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理時(shí)，首先要明確資料的類(lèi)型及結(jié)局變量，然后對(duì)待合并的多個(gè)研究進(jìn)行同質(zhì)性檢驗(yàn)，選擇適宜的統(tǒng)計(jì)分析模型。一、連續(xù)型變量資料的meta分析方法對(duì)連續(xù)型變量資料進(jìn)行meta分析可選擇標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差作為效應(yīng)變量。根據(jù)研究間的齊性情況，選擇不同的統(tǒng)計(jì)分析模型。若研究間的齊性情況好，則選擇固定效應(yīng)模型；否則，選擇隨機(jī)效應(yīng)模型，具體統(tǒng)計(jì)方法是DerSimonianandLaird法。二、分類(lèi)變量資料的meta分析方法對(duì)于分類(lèi)變量資料，主要討論四格表資料的meta分析。能夠形成四格表資料的研究方法最常見(jiàn)的有臨床隨機(jī)化試驗(yàn)、病例-對(duì)照研究、隊(duì)列研究和診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)等。這些研究的數(shù)據(jù)基本格式見(jiàn)教材表22-4。分析的效應(yīng)指標(biāo)可以是OR、RD等。通過(guò)齊性檢驗(yàn)，若研究間的齊性情況好，則選擇固定效應(yīng)模型，具體統(tǒng)計(jì)方法有Mantel-Haenszel法（簡(jiǎn)稱(chēng)M-H法）、Peto法、Fleiss法以及Generalvariance-based法；否則，選擇隨機(jī)效應(yīng)模型，具體統(tǒng)計(jì)方法是DerSimonianandLaird法。值得注意的是，有時(shí)各項(xiàng)研究并不提供四格表的原始資料，而只有RR和95%CI（RRl，RR/，此時(shí)可按照教材的公式（22-35）、（22-36）和（22-37）估計(jì)方差。第三節(jié)Meta分析的偏倚與應(yīng)用一、發(fā)表偏倚的識(shí)別與控制在meta分析中可能出現(xiàn)的偏倚主要包括抽樣偏倚、選擇偏倚和研究?jī)?nèi)偏倚。抽樣偏倚：查找有關(guān)文獻(xiàn)時(shí)產(chǎn)生的偏倚，包括發(fā)表偏倚、查找偏倚、索引偏倚、引文偏倚和語(yǔ)種偏倚等。選擇偏倚：根據(jù)文獻(xiàn)的納入和剔除標(biāo)準(zhǔn)選擇符合meta分析的文獻(xiàn)時(shí)產(chǎn)生的偏倚，包括納入標(biāo)準(zhǔn)偏倚和選擇者偏倚等。研究?jī)?nèi)偏倚：在資料提取時(shí)產(chǎn)生的偏倚。包括提取者偏倚、研究質(zhì)量評(píng)分偏倚和報(bào)告偏倚。發(fā)表偏倚是meta分析中最常見(jiàn)的偏倚，是指具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的研究結(jié)果較無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義或無(wú)效的結(jié)果被報(bào)告和發(fā)表的可能性更大。識(shí)別和控制發(fā)表偏倚的方法包括漏斗圖分析、線(xiàn)性回歸法、秩相關(guān)檢驗(yàn)法和失安全系數(shù)法。二、Meta分析的用途應(yīng)用范圍：病因?qū)W研究中因果聯(lián)系的強(qiáng)度與特異性；各種干預(yù)措施效果的程度、特異性以及衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題；衛(wèi)生策略的效果評(píng)價(jià)。應(yīng)用目的：提高統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)效能；解決單項(xiàng)研究間的矛盾，評(píng)價(jià)結(jié)果的一致性；改善對(duì)效應(yīng)量的估計(jì)；解決既往單項(xiàng)研究尚未明確的新問(wèn)題。

［案例討論參考答案］見(jiàn)教材表22-8的資料。研究者直接將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行合并分析是不恰當(dāng)?shù)模驗(yàn)槊總€(gè)作者在應(yīng)用病例對(duì)照研究時(shí)研究設(shè)計(jì)、對(duì)象選擇、樣本含量、指標(biāo)選擇、統(tǒng)計(jì)方法等方面可能不完全相同，因此應(yīng)該考慮各研究間可能存在的偏倚和異質(zhì)性，通過(guò)綜合分析得到恰當(dāng)?shù)慕Y(jié)論。研究者雖然作了各研究間結(jié)果的異質(zhì)性檢驗(yàn)，但未作具體分析即采用了固定效應(yīng)模型的統(tǒng)計(jì)分析方法，從異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看顯然是不妥當(dāng)?shù)?，異質(zhì)性檢驗(yàn)Q=26.41，P<0.05，說(shuō)明3項(xiàng)研究結(jié)果間存在異質(zhì)性，因此應(yīng)該選擇隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行分析。根據(jù)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果，計(jì)算過(guò)程和結(jié)果如下:1）計(jì)算各項(xiàng)研究的OR.:3項(xiàng)研究的OR值分別為10.22、1.86和43.5。2）用M-H法估計(jì)ORmh值ORMHZEorT.ORMHZEorT.TITTi58.826.62=8.883）計(jì)算異質(zhì)性檢驗(yàn)的Q值Q=Z虬Un(OR)-ln(ORJTimhi=0.03+10.40+2.01=12.444)計(jì)算校正因子D若QVk-1，則D=0；若QNk-1，則按下式計(jì)算D：Q-(k-1)]Z牛

D=i——fybc)2z(b乙〒-yIkTiJ本例Q=12.44Nk-1=3-1=2，應(yīng)按照上式計(jì)算校正因子。_Q-(k-1)'~T112.44-G-1)]x6.62—ifybe￥yfb￡TT"TkTfyE]2-yfbkTJi5)用DerSimonian-Laird法計(jì)算權(quán)重(w.)i=3.046.622-21.131W='D+(1/虬)Ti6)用DerSimonian-Laird法計(jì)算合并的OR值2wln(OR))1.70OR=expi-=exp()=8.16DLF|乙wI0.81i7)計(jì)算95%CI、expln(OR)土1.96/.JZw^=exp(ln(8.16)土fybc)2z(b乙〒-yIkTiJ本例Q=12.44Nk-1=3-1=2，應(yīng)按照上式計(jì)算校正因子。_Q-(k-1)'~T112.44-G-1)]x6.62—ifybe￥yfb￡TT"TkTfyE]2-yfbkTJi5)用DerSimonian-Laird法計(jì)算權(quán)重(w.)i=3.046.622-21.13與HBV感染之間存在聯(lián)系。［電腦實(shí)驗(yàn)及結(jié)果解釋?zhuān)輰?shí)驗(yàn)22-1連續(xù)型變量的固定效應(yīng)模型程序22.1均數(shù)之差的Meta分析（固定效應(yīng)模型）SAS程序及說(shuō)明仃號(hào)程序說(shuō)明01DATAa;建立數(shù)據(jù)集a；定義并輸入變量，分別代表每項(xiàng)研究中藥物組與02INPUTn1ix1is1in2ix2is2i;對(duì)照組的例數(shù)、均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差；03spi=SQRT(((n1i-1)*s1i**2+(n2i-1)*s2i**2)/(n1i+n2i-2));計(jì)算每項(xiàng)研究的合并方差；04di=(x1i-x2i)/spi;計(jì)算每項(xiàng)研究的標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差；05wi=2*(n1i+n2i)/(8+di**2);06wid=wi*di;wid2=wi*di**2;計(jì)算各研究的權(quán)重；07s_num=5;08CARDS;09241.270.70251.630.70331.290.96301.750.93441.282.41402.211.94351.321.85361.911.80431.221.70411.981.75;定義研究數(shù)；15DATAb;SETa;建立數(shù)據(jù)集b,讀入數(shù)據(jù)集a中數(shù)據(jù)；

swi1+wi;swidl+wid;swid21+wid2;id=_N_;IF_N_=s_numTHENDO;swi=swi1;swid=swid1;swid2=swid21;END;PROCSORT;BYDESCENDINGid;DATAc;SETb;hbd=swid/swi;df=s_num-1;q=swid2-(swid**2)/swi;p1=1-PROBCHI(q,df);low=hbd-(1.96/(swi**0.5));up=hbd+(1.96/(swi**0.5));chisq=(swid**2)/swi;p=1-PROBCHI(chisq,df);PROCPRINT;VARn1ix1is1in2ix2is2idispiwiwidwid2;VARswiswidswid2hbdqp1lowupchisqp;RUN;運(yùn)行結(jié)果：Output窗口：Obsnlixlislin2ix2is2idi計(jì)算效應(yīng)合并值；計(jì)算同質(zhì)性檢驗(yàn)的自由度df;計(jì)算同質(zhì)性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量q；計(jì)算q對(duì)應(yīng)的P值；計(jì)算效應(yīng)合并值95%置信區(qū)間的下限；計(jì)算效應(yīng)合并值計(jì)算效應(yīng)合并值；計(jì)算同質(zhì)性檢驗(yàn)的自由度df;計(jì)算同質(zhì)性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量q；計(jì)算q對(duì)應(yīng)的P值；計(jì)算效應(yīng)合并值95%置信區(qū)間的下限；計(jì)算效應(yīng)合并值95%置信區(qū)間的上限；計(jì)算效應(yīng)合并值假設(shè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量chisq；計(jì)算chisq對(duì)應(yīng)的P值；調(diào)用PRINT過(guò)程輸出結(jié)果；指定輸出變量；運(yùn)行程序；spiwiwidwid2swiTOC\o"1-5"\h\z351.321.85361.911.80-0.323321.8248117.5211-5.664931.83159.441.282.41402.211.94-0.422912.1990320.5408-8.686993.67385.331.290.96301.750.93-0.486330.9458615.2977-7.439773.61820.241.270.70251.630.70-0.514290.7000011.8580-6.098383.13631.Obsswidswid2hbdqp1lowupchisqp-36.925216.2416-0.430770.335500.98741-0.64246-0.2190715.9061.0031477................................實(shí)驗(yàn)22-2連續(xù)型變量的隨機(jī)效應(yīng)模型行號(hào)0102程序DATAa1;INPUTn1ix1is1in2ix2is2i;行號(hào)0102程序DATAa1;INPUTn1ix1is1in2ix2is2i;03spi=SQRT(((n1i-1)*s1i**2+(n2i-1)*s2i**2)/(n1i+n2i-2));建立數(shù)據(jù)集a1；定義并輸入變量，分別代表每項(xiàng)研究中藥物組與對(duì)照組的例數(shù)、均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差；計(jì)算每項(xiàng)研究的合并方差；04di=(x1i-x2i)/spi;計(jì)算每項(xiàng)研究的標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差；05wi=n1i+n2i;wid=wi*di;計(jì)算每項(xiàng)研究權(quán)重；06wid2=wi*di**2;07s_num=5;定義研究數(shù)；08CARDS;09135.04.7136.53.810304.91.7506.12.3113522.53.42524.910.7122012.51.472012.31.661386.50.7687.381.4114;15DATAa2;SETa1;建立數(shù)據(jù)集a2，i買(mǎi)入數(shù)據(jù)集a1中數(shù)據(jù)；16swi1+wi;swid1+wid;swid21+wid2;17id=_N_;18IF_N_=s_numTHENDO;19swi=swi1;swid=swid1;20swid2=swid21;21END;22PROCSORT;BYDESCENDINGid;23DATAa3;SETa2;24hbd=swid/swi;計(jì)算效應(yīng)的加權(quán)均數(shù)；25sd2=(swid2/swi)-hbd**2;計(jì)算效應(yīng)的加權(quán)方差；26se2=4*s_num/swi*(1+hbd**2/8);計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤；27chisq=s_num*sd2/se2;df=s_num-1;計(jì)算同質(zhì)性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量chisq和自由度df；28p=1-PROBCHI(chisq,df);計(jì)算chisq對(duì)應(yīng)的P值；29IFsd2>se2THENsdel=SQRT(sd2-se2);計(jì)算隨機(jī)效應(yīng)模型的s；30ELSEsdel=0;31low=hbd-1.96*sdel;計(jì)算隨機(jī)效應(yīng)模型效應(yīng)合并值95%置信區(qū)間下限;32up=hbd+1.96*sdel;計(jì)算隨機(jī)效應(yīng)模型效應(yīng)合并值95%置信區(qū)間上限;33sdf=se2**0.5/s_num**0.5;計(jì)算固定效應(yīng)模型的，-；d34flow=hbd-1.96*sdf;計(jì)算固定效應(yīng)模型效應(yīng)合并值95%置信區(qū)間下限;35fup=hbd+1.96*sdf;計(jì)算固定效應(yīng)模型效應(yīng)合并值95%置信區(qū)間上限;36PROCPRINT;調(diào)用PRINT過(guò)程輸出結(jié)果；37VARn1ix1is1in2ix2is2idispiwiwidwid2;指定輸出變量；38VARswiswidswid2hbdlowupchisqpflowfupsd2se2sdf;39RUN;運(yùn)行結(jié)果：Output窗口：運(yùn)行程序；Obsnlixlislin2ix2is2idispiwiwidwid2swiswidswid2186.50.7687.381.41-0.776951.1326316-12.43129.6585222-81.800946.0898

234520353013134.95.0.47.401.704.70201225245013.301..9010.6.1026.503660.127561.70-0.326147..30-0.572232.80-0.3509845678835879.09707.27376405.102460-19.568480-45.778226-9.12550.65096.3821.26.19563.2028...........Obs1-0.hbdlow36847-0.36847-0up.36847chisqp3.920570.41686-0.63379flow-0.10316fup0.071840sd2se20.0916190.13537sdf................實(shí)驗(yàn)22-3分類(lèi)資料的固定效應(yīng)模型程序22-3分類(lèi)資料的Meta分析的固定效應(yīng)模型SAS程序及說(shuō)明（Peto法）行號(hào)程序說(shuō)明01DATAa;02INPUTnainbincindi;u匕03ori=(nai*ndi)/(nbi*nci);04m1i=nai+nci;n1i=nai+nbi;05n2i=nci+ndi;m2i=nbi+ndi;06ti=nai+nbi+nci+ndi;07ei=(m1i*n1i)/ti;08s_num=5;建立數(shù)據(jù)集a；定義并輸入每項(xiàng)研究中治療組和對(duì)照組的發(fā)生數(shù)和未發(fā)生數(shù)變量；計(jì)算每項(xiàng)研究的。日；計(jì)算每項(xiàng)研究的行、列合計(jì)；計(jì)算每項(xiàng)研究的頻數(shù)合計(jì)；計(jì)算每項(xiàng)研究中某事件發(fā)生數(shù)的期望值;定義研究數(shù)；09CARDS;49566675574471464707272903227701DATAa;02INPUTnainbincindi;u匕03ori=(nai*ndi)/(nbi*nci);04m1i=nai+nci;n1i=nai+nbi;05n2i=nci+ndi;m2i=nbi+ndi;06ti=nai+nbi+nci+ndi;07ei=(m1i*n1i)/ti;08s_num=5;151617;DATAb;SETa;czi=nai-ei;vi=m1i*m2i*n1i*n2i/((ti**2)*(ti-1));建立數(shù)據(jù)集上讀入數(shù)據(jù)集3中數(shù)據(jù)；計(jì)算每項(xiàng)研究中某事件實(shí)際發(fā)生數(shù)與期望值之差；計(jì)算每項(xiàng)研究中某事件發(fā)生數(shù)的方差；計(jì)算同質(zhì)性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量q；計(jì)算q對(duì)應(yīng)的P值；q=saevi-(sczi**2/svi);p1=1-PROBCHI(ABS(q),s_num-1);END;PROCSORT;BYDESCENDINGid;DATAc;SETb;lnor=sczi/svi;aei=czi/vi;sczi1+czi;svi1+vi;saei1+aei;saevi1+czi**2/vi;id=_N_;IF_N_=s_numTHENDO;sczi=sczi1;svi=svi1;saei=saei1;saevi=saevi1;建立數(shù)據(jù)集c計(jì)算同質(zhì)性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量q；計(jì)算q對(duì)應(yīng)的P值；q=saevi-(sczi**2/svi);p1=1-PROBCHI(ABS(q),s_num-1);END;PROCSORT;BYDESCENDINGid;DATAc;SETb;lnor=sczi/svi;30orp=EXP(lnor);計(jì)算合并的OR；p31chisq=sczi**2/svi;計(jì)算ORp對(duì)應(yīng)的為2值；32p=1-PROBCHI(chisq,1);計(jì)算X2對(duì)應(yīng)的P值；33low=EXP((sczi-1.96*(svi**0.5))/svi);計(jì)算OR的95%置信區(qū)間下限;p34up=EXP((sczi+1.96*(svi**0.5))/svi);計(jì)算OR的95%置信區(qū)間上限;p35PROCPRINT;調(diào)用PRINT過(guò)程輸出結(jié)果；36VARnainbincindiorieicziaeiviqp1指定輸出變量；chisqporplowupsczisaeisvi;37RUN;運(yùn)行程序；運(yùn)行結(jié)果：Output窗口:Obsnainbincindiorieicziaeiviqp1185725523540.7981491.258-6.2582-0.2312827.05890.597480.9633421027301267240.80287112.780-10.7800-0.2186749.2971..327290322770.8059329.877-2.8770-0.2150413.3790..444714647070.6807653.541-9.5409-0.3800025.1075..549566675570.7197157.579-8.5787-0.3261326.3048..Obschisqporplowupsczisaeisvi110.2492.0013674360.763780.647620.90078-38.0348-1.37112141.1472345實(shí)驗(yàn)22-4分類(lèi)資料的固定效應(yīng)模型程序22-4分類(lèi)資料的Meta分析固定效應(yīng)模型SAS程序及說(shuō)明(Generalvariance-based法)行號(hào)程序說(shuō)明01DATAa;建立數(shù)據(jù)集a；02INPUTnainbincindi;定義并輸入每項(xiàng)研究中治療組和對(duì)照組的發(fā)生數(shù)和未發(fā)生數(shù)變量；03m1i=nai+nci;n1i=nai+nbi;計(jì)算每項(xiàng)研究的行、列合計(jì)；04n2i=nci+ndi;m2i=nbi+ndi;05ti=nai+nbi+nci+ndi;計(jì)算每項(xiàng)研究的頻數(shù)合計(jì)；06cai=nai/n1i;coi=nci/n2i;計(jì)算危險(xiǎn)度；07rdi=abs(cai-coi);計(jì)算危險(xiǎn)度的差值；08vrdi=m1i*m2i/(n1i*n2i*ti);計(jì)算每項(xiàng)研究的方差；09wi=1/vrdi;wirdi=wi*rdi;計(jì)算每項(xiàng)研究的權(quán)重；10s_num=5;定義研究數(shù)；11CARDS;12182106826498613348127320461014490167834883415157998188876163461340312768

17;18DATAb;建立數(shù)據(jù)集b；IFN=1THENDO19UNTIL(LAST);20SETaEND=LAST;21swirdi+wirdi;swi+wi;svrdi+vrdi;22END;SETa;讀入數(shù)據(jù)集a中數(shù)據(jù)；23rdg=swirdi/swi;計(jì)算合并的危險(xiǎn)度差值；24ri2=rdi-rdg;計(jì)算每項(xiàng)研究危險(xiǎn)度差值與合并危險(xiǎn)度差值之差;25wri2=wi*(ri2**2);26vrdg=1/swi;27DATAc;建立數(shù)據(jù)集c；IFN=1THENDO28UNTIL(LAST);29SETbEND=LAST;30swri2+wri2;31END;SETb;32DATAd;SETc;建立數(shù)據(jù)集d,讀入數(shù)據(jù)集c中數(shù)據(jù)；33q=swri2;計(jì)算同質(zhì)性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量q；34p=1-PROBCHI(q,s_num-1);計(jì)算q對(duì)應(yīng)的P值；35low=rdg-1.96/SQRT(swi);計(jì)算合并危險(xiǎn)度差值的95%置信區(qū)間下限；36up=rdg+1.96/SQRT(swi);計(jì)算合并危險(xiǎn)度差值的95%置信區(qū)間上限；37PROCPRINT;調(diào)用PRINT過(guò)程輸出結(jié)果；38VARnainbincindirdiwiwirdi;指定輸出變量；39VARrdgqplowup;40RUN;運(yùn)行程序；運(yùn)行結(jié)果：Output窗口:ObsnainbincindirdiwiwirdirdgqPlowup118210682649860.0656004264.07279.7230.0594065.800850.214520.0452910.073521234812732046100.0359323091.13111.0700.0594065.800850.214520.0452910.073521349016783488340.0684014078.10278.9480.0594065.800850.214520.0452910.07352141579981888760.0407614217.86171.9240.0594065.800850.214520.0452910.073521534613403127680.0836693631.09303.8110.0594065.800850.214520.0452910.073521實(shí)驗(yàn)22-5分類(lèi)資料的隨機(jī)效應(yīng)模型程序22-5分類(lèi)資料的Meta分析隨機(jī)效應(yīng)模型程序及說(shuō)明（DerSimonian-LairdV^彳亍號(hào)程序說(shuō)明01OPTIONSNODATENONUMBER;指定輸出結(jié)果中不包含日期和頁(yè)碼；02DATAr1;建立數(shù)據(jù)集r1；03INPUTaibicidi;定義并輸入四格表變量；ori=ai*di/(bi*ci);ti=ai+bi+ci+di;x=(bi*ci)/ti;x2=x**2;x1=x*ori;CARDS;31234598133912053137951481057304312732855184917;DATAr2;IF_N_=1THENDOUNTIL(LAST);SETr1END=LAST;y+x;y1+x1;y2+x2;END;SETr1;ormh=y1/y;q1=x*(LOG(ori)-LOG(ormh))**2;DATAr3;IF_N_=1THENDOUNTIL(LAST);SETr2(KEEP=q1)END=LAST;q+q1;END;SETr2;k=6;IF(q>=(k-1))THENd=(q-k+1)*y/(y**2-y2);ELSEd=0;wi=1/(d+(1/x));zi=wi*LOG(ori);DATAr4;IF_N_=1THENDOUNTIL(LAST);SETr3(KEEP=wizi)END=LAST;swi+wi;szi+zi;END;SETr3;LABELl='95%CI下限'u='95%CI上限'；ordl=EXP(szi/swi);l=EXP(LOG(ordl)-1.96/SQRT(swi));u=EXP(LOG(ordl)+1.96/SQRT(swi));PROCPRINTDATA=r4;TITLE'表1';RUN;PROCPRINTDATA=r4(FIRSTOBS=1OBS=1)ROUNDLABEL;TITLE'表2';RUN;計(jì)算每項(xiàng)研究的。日和頻數(shù)合計(jì);建立數(shù)據(jù)集r2；計(jì)算M-H法估計(jì)的ORmH＜；計(jì)算統(tǒng)計(jì)量Q；建立數(shù)據(jù)集r3；定義研究的項(xiàng)數(shù);定義校正因子。；計(jì)算權(quán)重；建立數(shù)據(jù)集r4；計(jì)算DerSimonian-Laird法的合并OR值；計(jì)算合并彼的95%置信區(qū)間下限；計(jì)算合并彼的95%置信區(qū)間上限；調(diào)用PRINT過(guò)程輸出r4中數(shù)據(jù)；定義標(biāo)題；調(diào)用PRINT過(guò)程輸出r4中第1行觀測(cè)值，保留2位有效位，用標(biāo)簽代替變量名；定義標(biāo)題；運(yùn)行程序；04050607080910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243運(yùn)行結(jié)果：Output窗口：表1Obs1wi0.96949zi1.43704swi8.21582szi7.09181q10.47151q10.1146ai31bi2ci345di98ori4.40290ti476x1.4495820.673641.534888.215827.091811.6340410.1146133912059.761903120.8750030.967491.836068.215827.091811.4044310.114631379516.670891641.4451241.677851.554968.215827.091810.0008610.1146481057302.526321453.9310351.924190.611978.215827.091811.9806010.1146431273281.374431565.6153862.003160.116898.215827.091814.6231810.1146551849171.060091396.34532Obsx2x1yy1y2ormhkdluordl12.10136.3823519.661448.939992.20402.4891360.341621.196484.697322.3707120.76568.5416719.661448.939992.20402.4891360.341621.196484.697322.3707132.08849.6402419.661448.939992.20402.4891360.341621.196484.697322.37071415.45309.9310319.661448.939992.20402.4891360.341621.196484.697322.37071531.53257.7179519.661448.939992.20402.4891360.341621.196484.697322.37071640.26316.7266219.661448.939992.20402.4891360.341621.196484.697322.37071表2Obswiziswisziq1qaibicidioritixx210.971.448.227.090.4710.11312345984.44761.452.1Obsx1yy1y2ormhkd95%CI下限95%CI上限ordl16.3819.6648.9492.22.4960.341.24.72.37［思考與練習(xí)的參考答案］一、簡(jiǎn)答題1、Meta分析是以綜合研究結(jié)果為目的而對(duì)大量單個(gè)研究結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的方法，meta分析實(shí)質(zhì)上就是匯總相同研究目的的多個(gè)研究結(jié)果并分析評(píng)價(jià)其合并效應(yīng)量的一系列過(guò)程，即通過(guò)綜合多個(gè)研究結(jié)果而提供一個(gè)量化的平均效果或聯(lián)系來(lái)回答問(wèn)題。2、Me