Stata在meta分析中的应用
Stata在meta分析中的应用
1 定量资料两组比较的meta分析2 定性资料两组比较的meta分析实例：分类资料的meta分析为了探讨用Aspirin预防心肌梗塞(myocardial infarction，MI)后死亡的发生。
美国在1976——1988年问进行了7个关于Aspirin预防MI后死亡的研究，详细结果见表1，其中6项研究的结果表明Aspirin组及安慰剂组的MI后死亡率的差别无统计学意义。
只有1项结果表明Aspirin预防MI后死亡有效并且差别有统计学意义。
现根据表1提供的结果进行meta分析表1 Aspirin预防心肌梗塞死亡的临床试验结果研究发表年份Aspirin组安慰剂组总例数死亡例数总例数死亡例数MRC-119746154962467 CDP19767584477164 MRC-21979832102850126 GASP19793173230938 PARIS198AMIS1987219 ISIS-2198885870操作步骤1 把数据输入stata软件2 变量的解释Study 纳入的研究Year 年份Death1 Aspirin组的死亡人数Live1 Aspirin组的存活人数Death2 安慰剂组的死亡人数Live2 安慰剂组的死亡人数3 进行meta分析metan death1 live1 dead2 live2, or label(namevar=study, yearvar=year)结果：以上结果分成两部分(1)meta分析的合并统计量合并OR值OR=0.897,95%的可信区间(0.841,0.957)(2)给出异质性检验的结果只要异质性检验的P值不小于0.10(或者I-squared小于50%)就可以认为不存在异质性，可以用应固定效应模型(stata默认的情况)。
如果质性检验的P值小于等于0.10(或者I-squared大于50%)，则不同的组间存在异质性，应该应用随机效应模型随机效应模型的命令如下：metan death1 live1 dead2 live2, or label(namevar=study, yearvar=year) random在运行meta分析命令的同时stata输出森林图，如下：由输出的合并结果和漏斗图可以得出，合并的OR值为0.90,95%可信区间为(0.84，0.96)4 发表偏倚的检验，命令如下：(1) gen logor=log(_ES)(2)gen selogor=_selogES(3)metabias logor selogor,graph(begg)输出结果如下：发表偏倚主要看begg检验的结果，由上图可以看到发表偏倚假设检验的z值为1.20，p值为0.230>0.05，可以认为没有发表偏倚。
Stata在Meta分析中应用
Begg's funnel plot with pseudo 95% confidence limits .5
logor
0
-.5
0
.1
.2
.3
s.e. of: logor
例2 Gotzsche收集了有关短程小剂量强的松 VS安慰剂或非甾体抗炎药治疗类风湿性关 节炎的7个临床随机对照试验(RCTs)，观察 类风湿性关节炎患者的关节压痛指数 (rechie’s index)。
Experimental treatment Control treatment First author Publication year
No Mean SD No Mean SD
Jasni
1968
9 16.2
Jadad量表由 Alejandro Jadad-Bechara 制定，作为哥 伦比亚的一名医生，他还是牛津大学内纳菲尔德麻醉剂部 研究减轻疼痛的研究员。Jadad和他的组员在1996年的 《临床对照试验杂志》上发表了一篇有关盲法效应的文章 。在该文章的附录中，通过评价，给不同临床试验评分， 从最差的0分到最高的5分。Jadad认为随机对照试验是现 代医学研究的一大进步，在一本2007年写的一本书中， 他说“这是一种最简单，但又最有效、最具有革命性的研 究形式”。
Meta-analysis fixed-effects estimates (exponential form) Study ommited
MRC-1
CDP
MRC-2
GASP
PARIS
AMIS
ISIS-2
0.80
0.84
0.90
0.96
1.02
Publication bias命令： metabias logor selogor, graph(begg)
手把手教你用Stata进行Meta分析Meta简明教程（7）
⼿把⼿教你⽤Stata进⾏Meta分析Meta简明教程（7）Meta简明教程⽬录1. 认识⼀下meta⽅法！ | Meta简明教程（1）2. ⼀⽂初步学会Meta⽂献检索 | Meta简明教程（2）3. 如何搞定“⽂献筛选” | Meta简明教程（3）4.Meta分析⽂献质量评价 | Meta简明教程（4）5.Meta分析数据提取| Meta简明教程（5）6.⼀⽂学会revman软件| Meta简明教程（6）Meta简明教程（7）上⼀期介绍了Revman 软件对⼆分类数据、连续型数据、诊断性试验数据、⽣存-时间数据进⾏meta分析，本期将利⽤Stata对以上数据进⾏meta分析。
⼤家可以到本公众号下载Stata软件（重磅推荐：分类最全的统计分析相关软件，了解⼀下？请关注、收藏以备⽤）Stata12.0 界⾯⼀、⼆分类数据分析数据形式例：研究阿司匹林（aspirin）预防⼼肌梗死（MI）7个临床随机对照试验，观察死亡率，数据提取如下：操作步骤1.构建数据1)启动Stata 12.0 软件后，可以直接点击⼯具栏中DataEditor (edit)按钮。
也可在在菜单栏中点击Data→Data Editor→ DataEditor (edit)，出现以下界⾯。
2）点击变量名位置，依次输⼊研究名称（research），阿司匹林组死亡数(a)，阿司匹林组存活数(b)，安慰剂组死亡数(c)，安慰剂组存活数(d)3）录⼊数据：在变量值区域输⼊数据2. 数据分析1）导⼊meta模块：在Command窗⼝中进⾏编程，⾸先需要在Stata中安装meta模块:在Command窗⼝输⼊“sscinstall metan”，选中点回车。
结果窗⼝中出现下⾯的结果，说明已经安装了meta模块。
2）输⼊meta分析代码：在Command窗⼝输⼊ “Command窗⼝输⼊ “metan a b c d, or fixed”,点回车，完成结果分析。
Stata软件在Meta分析中异质性检验的应用
‘Ｉ‘Ｉ’Ｉ’ＬＥ ＳＴＢ一５６ ｓｂｅ２０—１．
Ｕｐｄａｔｅ ｏｆ ｇａｌｂｒ
ＤＥＳＣＲＩＰＴＩＯＮ／ＡＵＴＨＯＲ（Ｓ）
ＳＴＢ ｉｎｓｅｒｔ ｂｙ Ａｕｒｅｌｉｏ Ｔｏｂｉａｓ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｄａｄ Ｍｉｇｕｅｌ Ｈｅｒｎａｎｄｅｚ
Ａｌｉｃａｎｔｅ，Ｓｐａｉｎ Ｓｕｐｐｏｒｔ：ｂｔｅｄａｔｏｈｉａｓ＠ｃｔｖ．ｅｓ Ａｆｔｅｒ ｉｎｓｔａｌｌａｔｉｏｎ，ｓｅｅ ｈｅｌｐ ｇａｌｂｒ
ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｎｇ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ｉｎ ｍｅｔａ—ａｎａｌｙｓｉｓ
点击蓝色字体ｓｂｅ２０．１进入：
·７２８·
主堡煎堑痘堂盘查！！！！生！旦箜！！鲞箜！塑垦！垫』垦￡ｉ！！垫ｉ！！！』！！！！！！！！∑！！：！！！塑！：！
ｐａｃｋａｇｅ ｓｂｅ２０—１ ｆｒｏｍ ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｔａｔａ．ｃｏｍ／ｓｔｂ／ｓｔｂ５６
【Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ】 Ｍｅｔａ—ａｎａｌｙｓｉｓ；Ｓｔａｔａ ｓｏｆｔｗａｒｅ；Ｔｅｓｔ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ
Ｍｅｔａ分析的目的在于增大样本含量，减少随机 误差，增大检验效能。Ｍｅｔａ分析中的异质性可以定 义为估计效应量在研究间的变异或差异。异质性检 验是确定研究中合并效应量选择相应效应模型的前 提，如果研究间存在异质性，应选择随机效应模型， 否则应选用固定效应模型，因此进行异质性检验是 Ｍｅｔａ分析中的必要工作。本研究应用实例，介绍 Ｓｔａｔａ软件在Ｍｅｔａ分析中的异质性检验。该方法在 常用的Ｒｅｖｍａｎ软件中增加了Ｇａｌｂｒａｉｔｈ图法、统计 量Ｈ值，而Ｇａｌｂｒａｉｔｈ图法可从图形上直观地检验 出异常点，统计量Ｈ值可经过自由度的校正，定量 化检验异质性。文中还介绍了Ｑ统计量和Ｊ２统计
ｓｏｆｔｗａｒｅ ｓｉｍｐｌｙ ａｎｄ ｑｕｉｃｋｌｙ．Ｈ ａｎｄ １２ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ａｒｅ ｍｏｒｅ ｒｏｂｕｓｔ，ａｎｄ ｔｈｅ ｏｕｔｌｉｅｒｓ ｏｆ ｔｈｅ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ｃａｎ ｂｅ ｃｌｅａｒｌｙ ｓｅｅｎ ｉｎ ｔｈｅ Ｇａｌｂｒａｉｔｈ ｐｌｏｔ ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ｆｏｕｒ ｍｅｔｈｏｄｓ．
《2024年Stata在Meta分析中的应用》范文
《Stata在Meta分析中的应用》篇一一、引言Meta分析是一种综合多个独立研究结果的方法，旨在通过合并不同研究的数据来得出更全面、更准确的结论。
随着统计软件的发展，Stata作为一种强大的统计分析工具，在Meta分析中得到了广泛应用。
本文将介绍Stata在Meta分析中的应用，并探讨其优势和局限性。
二、Stata在Meta分析中的应用1. 数据准备与处理在Meta分析中，首先需要收集各个独立研究的数据，包括研究设计、样本大小、实验组和对照组的效应指标等。
Stata提供了强大的数据处理功能，可以方便地导入和处理这些数据。
同时，Stata还支持多种数据格式的转换和整合，使得数据准备和处理的流程更加高效。
2. 模型选择与构建Meta分析中常用的模型包括固定效应模型和随机效应模型。
Stata提供了多种Meta分析模型的选择和构建功能，用户可以根据研究特点和数据特征选择合适的模型。
此外，Stata还支持模型的扩展和调整，如考虑异质性、发表偏倚等。
3. 效应指标计算与合并效应指标是Meta分析的核心内容之一，常用的效应指标包括相对危险度、比值比、加权平均数等。
Stata提供了多种效应指标的计算和合并方法，包括固定效应法、随机效应法等。
用户可以根据需要选择合适的效应指标和合并方法，得出更准确的综合结果。
4. 结果解释与可视化Stata具有强大的结果解释和可视化功能，可以将Meta分析的结果以图表的形式展示出来，使得结果更加直观易懂。
同时，Stata还支持多种结果解释的方法，如森林图、漏斗图等，帮助用户更好地理解Meta分析的结果。
三、Stata在Meta分析中的优势1. 强大的统计分析功能：Stata具有丰富的统计分析功能，可以满足Meta分析的各种需求。
2. 操作简便：Stata的界面友好，操作简便，用户可以快速上手。
3. 数据处理能力强：Stata支持多种数据格式的转换和整合，使得数据准备和处理的流程更加高效。
《2024年Stata在Meta分析中的应用》范文
《Stata在Meta分析中的应用》篇一摘要：本文将介绍Stata软件在Meta分析中的应用。
首先概述Meta 分析的概念、背景及其重要性。
然后介绍Stata软件的基本功能和其在Meta分析中的应用优势。
通过一个实际案例，详细阐述Stata在Meta分析中的具体操作步骤和结果解读。
最后，总结Stata在Meta分析中的价值和未来发展趋势。
一、引言Meta分析是一种通过综合多个独立研究结果来得出综合结论的统计方法。
在医学、社会科学等领域，Meta分析被广泛应用于证据综合和系统评价。
Stata作为一种功能强大的统计分析软件，在Meta分析中发挥着重要作用。
本文将详细介绍Stata在Meta分析中的应用。
二、Meta分析概述2.1 定义与背景Meta分析是一种通过收集、整理和综合多个独立研究结果来得出综合结论的统计方法。
它可以帮助研究者对多个研究结果进行定量综合，提高证据的可靠性和说服力。
2.2 Meta分析的重要性Meta分析在医学、社会科学等领域具有重要价值。
通过对多个研究的综合分析，可以更准确地评估干预措施的效果，为政策制定和临床实践提供有力依据。
三、Stata软件基本功能及其在Meta分析中的应用优势3.1 Stata软件基本功能Stata是一款功能强大的统计分析软件，具有数据管理、描述性统计、推断性统计等功能。
它支持多种统计方法，包括回归分析、方差分析、生存分析等。
3.2 Stata在Meta分析中的应用优势Stata在Meta分析中具有以下优势：（1）操作简便：Stata具有友好的用户界面和丰富的命令系统，使得操作简便快捷。
（2）功能全面：Stata支持多种Meta分析方法，包括固定效应模型、随机效应模型等。
（3）结果直观：Stata可以生成直观的图表和统计结果，便于结果解读。
四、Stata在Meta分析中的具体应用案例4.1 案例背景以一项关于药物治疗糖尿病效果的Meta分析为例，介绍Stata在Meta分析中的具体应用。
《2024年Stata在Meta分析中的应用》范文
《Stata在Meta分析中的应用》篇一一、引言Meta分析是一种用于综合多个独立研究结果，从而得出更为准确和可靠结论的统计方法。
随着科学研究的不断发展，越来越多的学者开始使用Meta分析来整合和解释多个独立研究的结果。
Stata作为一种强大的统计分析软件，在Meta分析中发挥着重要作用。
本文旨在探讨Stata在Meta分析中的应用，并展示其优势和效果。
二、Stata在Meta分析中的优势1. 强大的数据处理能力：Stata具有强大的数据处理能力，可以方便地处理多个独立研究的数据，包括数据的导入、清洗、转换等操作。
这为Meta分析提供了重要的支持。
2. 丰富的统计方法：Stata提供了多种Meta分析方法和模型，包括固定效应模型、随机效应模型、贝叶斯模型等。
这些方法可以根据研究的具体需求进行选择，从而提高分析的准确性和可靠性。
3. 友好的操作界面：Stata的操作界面友好，易于学习和使用。
即使是没有编程基础的学者，也可以通过简单的操作完成Meta分析。
三、Stata在Meta分析中的应用实例以一项关于药物治疗糖尿病效果的Meta分析为例，我们将介绍Stata在Meta分析中的应用。
1. 数据导入与处理：首先，我们将多个独立研究的数据导入到Stata中，并进行数据清洗和转换。
这包括删除重复数据、处理缺失值、转换数据格式等操作。
2. 模型选择与设置：根据研究的具体需求，我们选择固定效应模型或随机效应模型进行Meta分析。
在模型设置中，我们需要设置效应量、置信区间、显著性水平等参数。
3. 数据分析与结果输出：在Stata中运行Meta分析程序后，我们可以得到多个研究合并后的效应量、合并效应量的置信区间以及合并效应量的P值等结果。
这些结果可以直观地展示多个独立研究的结果，并得出更为准确和可靠的结论。
四、Stata在Meta分析中的效果与评价通过实际案例的应用，我们可以发现Stata在Meta分析中具有以下优势：1. 提高了分析的准确性和可靠性：Stata提供了多种Meta分析方法和模型，可以根据研究的具体需求进行选择，从而提高分析的准确性和可靠性。
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、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。
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1 定量资料两组比较的meta分析
2 定性资料两组比较的meta分析
实例：
分类资料的meta分析
为了探讨用Aspirin预防心肌梗塞(myocardial infarction，MI)后死亡的发生。
美国在1976——1988年问进行了7个关于Aspirin 预防MI后死亡的研究，详细结果见表1，其中6项研究的结果表明Aspirin组与安慰剂组的MI后死亡率的差别无统计学意义。
只有1项结果表明Aspirin预防MI后死亡有效并且差别有统计学意义。
现根据表1提供的结果进行meta分析
表1 Aspirin预防心肌梗塞死亡的临床试验结果
研究发表年份
Aspirin组安慰剂组
总例数死亡例数总例数死亡例数
MRC-1 1974 615 49 624 67 CDP 1976 758 44 771 64 MRC-2 1979 832 102 850 126 GASP 1979 317 32 309 38 PARIS 1980 810 85 406 52 AMIS 1980 2237 246 2257 219 ISIS-2 1988 8587 1570 8600 1720 操作步骤
1 把数据输入stata软件
2 变量的解释
Study 纳入的研究
Year 年份
Death1 Aspirin组的死亡人数
Live1 Aspirin组的存活人数
Death2 安慰剂组的死亡人数
Live2 安慰剂组的死亡人数
3 进行meta分析
metan death1 live1 dead2 live2, or label(namevar=study, yearvar=year)
结果：
以上结果分成两部分
(1)meta分析的合并统计量
合并OR值 OR=0.897,95%的可信区间(0.841,0.957)
(2)给出异质性检验的结果
只要异质性检验的P值不小于0.10(或者I-squared小于50%)就可以认为不存在异质性，可以用应固定效应模型(stata默认的情况)。
如果质性检验的P值小于等于0.10(或者I-squared大于50%)，则不同的组间存在异质性，应该应用随机效应模型
随机效应模型的命令如下：metan death1 live1 dead2 live2, or label(namevar=study, yearvar=year) random
在运行meta分析命令的同时stata输出森林图，如下：
由输出的合并结果和漏斗图可以得出，合并的OR值为0.90,95%可信区间为(0.84，0.96)
4 发表偏倚的检验，命令如下：
(1) gen logor=log(_ES)
(2) gen selogor=_selogES
(3) metabias logor selogor,graph(begg)
输出结果如下：
发表偏倚主要看begg检验的结果，由上图可以看到发表偏倚假设检验的z值为1.20，p值为0.230>0.05，可以认为没有发表偏倚。
进行发表偏倚检验时stata同时给出的漏斗图如下
5 结论
合并OR小于1，95%的可信区间不包括1，所以示Aspirin有预防心肌梗塞后死亡的作用
数值变量资料的meta分析
Gotzsche收集了有关短程小剂量强的松VS．安慰剂或非甾体抗炎药治疗类风湿性关节炎的7个临床随机对照试验(RCTs)，观察类风湿性关节炎患者的关节压痛指数(rechie’S index)，数据如表2。
表2 7个研究类风湿性关节炎患者关节压痛指数
试验名称发表
年份
试验组对照组
例数均数标准差例数均数标准差
Jasni 1968 9 16.2 8.7 9 38.1 12.8 Dick 1970 24 17.6 8.0 24 40.7 13.0 Lee 1973 21 30.5 16.5 21 41.4 19.8 Berry 1974 12 13.0 11.0 12 23.7 11.1 Lee 1974 18 14.6 12.4 18 26.4 15.1 Stenber 1992 21 6.3 1.7 21 11.1 2.1 Geital 1995 20 10.8 4.7 20 16.3 7.7 1 在stata数据编辑器中建立数据文件
2 变量名称
study 纳入的研究
year 研究的年份
n1 试验组的样本含量
mean1 试验组的均数
sd1 试验组的标准差
n2 对照组的样本含量
mean2 对照组的均数
sd2 对照组的标准差
3 进行meta分析
metan n1 mean1 sd1 n2 mean2 sd2, label(namevar=study, yearvar=year)
输出的结果
判断异质性的方法同上面定性资料的meta，有上图可以看到，不同的组间存在异质性，所以应该应用随机效应模型
应用随机效用模型以后输出的结果如下
stata同时输出森林图如下
4 进行发表偏倚的检验
Stata命令：metabias _ES _seES,graph(begg)检验结果(结果的解释同分类资料的meta分析)
漏斗图如下：
由以上分析可以得到没有发表偏倚的存在5 结论
合并的效用值为-1.378，95%CI为(-1.951,-0.805)，不包括0，可以得到短程小剂量强的松有减少类风湿性关节炎患者的关节压痛指数的作用。