Meta分析中的异质性检验方法
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第五讲 Meta-分析简介
4、合并效应量的可信区间
可信区间（confidence interval，CI）是 按一定的概率估计总体参数所在的范围 可信区间主要有估计总体参数和假设检 验两个用途
在Meta-分析中，常用可信区间进行假 设检验，95%可信区间与为0.05的假 设检验等价， 99%可信区间与为0.01 的假设检验等价 森林图就是根据各个独立研究效应量 的95%可信区间及合并效应量的95%可 信区间绘制而成
二是各个研究的样本含量的大小不相同
因此，传统文献综述所采用的等权重方法很难 保证研究结果的真实性、可靠性和科学性，尤 其当多个研究的结果不一致时，其结论容易使 人产生误解或困惑。
Meta-分析的统计目的
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 结果不一致或都没有统计学意义时，采 用Meta-分析可得到接近真实情况的统 计分析结果。
Meta-分析结论（2）
Meta-分析结果：抗高血压药物组病死率与安 慰剂组比较有统计学意义，其OR合并的95%CI横 线落在无效线左侧，故可认为抗高血压药物可 减少老年心血管疾病的病死率，即抗高血压药 物对老年心血管疾病有效。
实例二：数值变量的森林图
Meta-分析结论（1）
3个中有1个研究的95%可信区间横线与无效竖线相 交，表明该研究结果认为有饮食计划与无饮食计划 两组的健康得分的均数无差别。另2个研究的95%CI 的横线落在无效竖线的右侧，表明该两个研究认为 有饮食计划与无饮食计划两组的健康得分的均数有 差别。
指数?在revman软件中i2可用于衡量多个研究结果间异质程度的大小?若i2?50则说明存在比较明显的异质性22计算合并效应量计算合并效应量的两种统计模型?固定效应模型fixedeffectmodel适用于多个研究具有同质性无异质性时?随机效应模型randomeffectmodel适用于多个研究不具有同质性时先对异质性原因进行处理若异质性分析与处理后仍无法解决异质性可选择随机效应模型分类变量资料相对危险度rr比值比or绝对危险度rd效应指标的选择?数值变量资料加权均数差wmd标准化均数差smd3合并效应量的检验?用假设检验hypothesistest的方法检验多个独立研究的总效应量效应尺度是否具有统计学意义是否具有统计学意义其原理与常规的假设检验完全相同其原理与常规的?两种方法?u检验ztest?卡方检验chisquaretest?根据z或u值或卡方值得到该统计量下概率p值多个研究的合并效应量有统计学意义?若p?005?若p?005多个研究的合并效应量有统?若p005多个研究的合并效应量没有统计学意义4合并效应量的可信区间?可信区间confidenceintervalci是按一定的概率估计总体参数所在的范围?可信区间主要有估计总体参数和假设检验两个用途?在meta分析中常用可信区间进行假设检验95可信区间与?为005的假设检验等价99可信区间与?为001设检验等价99可信区间与?为001的假设检验等价?森林图就是根据各个独立研究效应量的95可信区间及合并效应量的95可信区间绘制而成三meta分析的森林图及临床意义森林图forestplot是由多个原始文献的效应量及其95可信区间绘制而成横坐标为效应量尺度以一条垂直的无效线横坐标刻度为1或0为中心纵坐标为原始文献的编号按照一定的顺序将各个研究结果依次绘制到图上
第17章Meta分析
第十七章Meta分析近年来，以研究证据为决策依据的循证理念逐渐渗透到了医学研究实践的众多领域。
在对研究文献做系统评价(systematic review)时，meta分析(meta-analysis)扮演了重要的角色，不同研究者所做的研究在适宜合并的情况下，用这一方法可对其结果做出定量的合并。
因此，meta分析受到人们的重视并得到了广泛的应用。
Meta分析由英国心理学家Glass在1976年首次命名。
Meta分析有广义和狭义之分。
狭义的meta分析是一种对以往独立的研究结果进行定量综合的统计学方法。
广义的meta分析不再局限为一种统计学方法，而是一个完整的科学研究过程，有完整的研究设计方案，包括提出问题，收集文献资料、提取数据、统计学处理、报告结果等一系列过程。
与一般研究不同的是，meta分析收集资料的主要对象是已经存在的研究文献，而非具体的每个研究对象的原始数据，当然meta分析并不排斥结合原始数据进行分析。
Meta分析一般针对临床研究或流行病学研究中的不确定或有争议的问题，比如：一些临床治疗方案的研究结论不一致；一些预防干预措施的收益难以确定；人群研究中对疾病病因的研究结论不明确等。
在这些情况下，需对多个研究结果做出系统评价。
随着循证医学的发展，meta 分析被公认为客观评价和合成针对某一特定问题研究证据的最佳手段，被视为最高级别的证据，成为循证决策的良好依据。
当前，常规meta分析主要用于有对照组的直接比较研究，最常见的是基于随机对照试验（randomized controlled trial，RCT）的分析，此外还有预后研究、病因研究、基因多态性、动物实验等的meta 分析。
基于原始研究类型的有队列研究、病例对照研究、群随机对照试验、自身对照试验等。
应用meta分析综合同类研究结果时，应特别注意方法的适用性，并对结论给出合理的解释。
目前，得到多数专家认同的meta分析方法主要是二分类资料效应尺度指标的合并、定量资料效应尺度指标的合并、累积效应meta分析、meta 回归分析及诊断性试验meta分析，相关系数合并等。
系统评价和Meta分析 Systematic review and Meta-analysis
合并
解释
固定效应 模型
有异质性 不合并
随机效应 模型
亚组分析
Meta回归
八、敏感性分析
检查一定假设条件下结果稳定性的方法 目的：
发现影响meta分析研究结果的主要因素； 解决不同研究结果的矛盾性； 发现产生不同结论的原因。
分层分析：
按不同研究特征，将各独立研究分为不同组 按Mental-Haenszel法进行合并分析 比较各组及其与合并效应间有无显著性差异
三、收集资料
原则：多途径、多渠道、最大限度 途径：利用多途径广泛收集资料
多种电子资源数据库 参考文献的追溯
注意未正式发表“灰色文献”（grey literature） 的收集：这些文献中可能包含阴性研究结果：
会议专题论文 未发表的学位论文 其他原因未发表的文献
临床试验注册登记系统 手工检索
专著内的章节 制药工业的报告
综述
Meta-分析
系统评价
几个概念的范围包含关系
系统评价的重要性：
应对信息时代的挑战：海量信息需要整合、避免“只见 树木不见森林”。专业人员定期对相关临床研究进行严 格总结，临床医师能更快、更准确、更方便地了解最新 医疗措施，指导临床实践，提高医疗质量； 促进成果转化： 结论更真实、可靠：被推荐为疗效评价的金标准，为临 床治疗实践提供可靠依据 节约研究成本，提高统计效能： 为临床科研提供立题依据：避免重复研究 克服传统文献综述的缺陷： 连接新旧知识的桥梁：
用meta分析软件（RevMan）中的MetaView或
SPSS、SAS、EXCEL等建立数据库；
注意对计量资料必须注明单位； 双重录入。
提取的内容：
第六章 Meta分析11.5
0.489 0.457 0.606 0.486 0.553 0.935 0.829
1.059 1.013 1.063 1.319 1.153 1.373 0.966
例2 某减肥药治疗肥胖疗效的数据资料
所收集研究结果 的编号(no) 均数 (mean 治疗组 标准差 (S) 样本量 (n) 对照组 均数 标准差 (mean) (S) 样本量 (n) 均数 差值 d 均数差值 的标准误 se P值
在医学研究中，传统的文献综述在处理 同一问题的多个结果报道时，通常是平 等（等权重方法）对待每个研究结果而 得出结论。这种文献综述主要是以某类 结果的文献数量的多少得出结论，一般 不进行文献评价，也不考虑文献的质量。
Evidence-based Medicine
传统文献综述的主要问题 传统文献的评价忽略了两个问题： 一是多个同类研究的质量不相同； 二是各个研究的样本含量的大小不相等。 因此，传统文献综述所采用的等权重方 法很难保证研究结果的真实性、可靠性 和科学性，尤其当多个研究的结果不一 致时，其结论容易使人产生误解或困惑。
《The Cochrane Library》第3页的定义。
Evidence-based Medicine
（二）Meta分析的统计目的 1. 增大样本含量，减少各种偏倚和随机误差， 提高统计检验效能，加强主要结论的说服力， 尤其是对样本量较小的临床实验研究。 • 大规模RCT消耗人力, 财力和时间 • 多数单位没有条件作大规模RCT • 多数单个RCT样本量小而不能得出准确可 靠的结论 • Meta-分析联合单个RCT，增大了样本含 量 • 高质量的Meta分析与高质量的大样本多中 心临床实验一样被认为质量最高的证据级别。
Evidence-based Medicine
Meta分析
p≤0.10时，多个研究不具有同质性，首先应进行
异质性分析和处理，若仍无法消除异质性的资料，
可选择随即效应模型。
• I²统计量：反应异质性部分在总变异中所占的比
重。 • 其取值范围定义在0~100%之间，依照I2值将异质
性分为4个程度：0~40%，为轻度异质性；40%~60%，
为中度异质性；50%~75%，为较大异质性；
meta
分析
Meta 分析 概述
• 什么是Meta分析?
• meta 分析的条件？
• Meta分析的基本步骤？
• Meta分析的结果表示？ • Meta分析的结果解释？
什么是Meta分析？
• 对具有相同目的且相互独立的研究进
行系统综述和定量分析的一种研究方
法；
•
1.一种计算“平均值”的方法
2.将所有可用资料集中以增加结果准确信
7
5
0.8
1.1
0.8
0.9
1
2.18631 Odds ratio
7. Meta分析结果解释
• 亚组分析
• 发表偏倚
• 敏感性分析
• 其他
1.亚组分析：对异质性的来源解释
• 1）当各研究间结果的异质性有统计学意义时：
– 可进行亚组分析，了解是否某亚组病人(老年或青年组)， 或某剂量更有效
– 进行Meta-回归，了解某因素是否与治疗效果有关
• 1.提出问题，制定研究计划。
• 2.检索相关文献（文献要查全）
收集相关文献 阅读标题和摘要
排除
可能符合纳入标准者 Retrieve full text 阅读全文 对照纳入标准
Exclude 排除
Not不肯定 sure
异质性分析和处理，若仍无法消除异质性的资料，
可选择随即效应模型。
• I²统计量：反应异质性部分在总变异中所占的比
重。 • 其取值范围定义在0~100%之间，依照I2值将异质
性分为4个程度：0~40%，为轻度异质性；40%~60%，
为中度异质性；50%~75%，为较大异质性；
meta
分析
Meta 分析 概述
• 什么是Meta分析?
• meta 分析的条件？
• Meta分析的基本步骤？
• Meta分析的结果表示？ • Meta分析的结果解释？
什么是Meta分析？
• 对具有相同目的且相互独立的研究进
行系统综述和定量分析的一种研究方
法；
•
1.一种计算“平均值”的方法
2.将所有可用资料集中以增加结果准确信
7
5
0.8
1.1
0.8
0.9
1
2.18631 Odds ratio
7. Meta分析结果解释
• 亚组分析
• 发表偏倚
• 敏感性分析
• 其他
1.亚组分析：对异质性的来源解释
• 1）当各研究间结果的异质性有统计学意义时：
– 可进行亚组分析，了解是否某亚组病人(老年或青年组)， 或某剂量更有效
– 进行Meta-回归，了解某因素是否与治疗效果有关
• 1.提出问题，制定研究计划。
• 2.检索相关文献（文献要查全）
收集相关文献 阅读标题和摘要
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meta分析的基本流程及质量评价
meta分析的基本流程及质量评价下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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17第十七章 Meta-分析
D-L法
Peto法
二、合并统计量的检验
1. P值合并法 （1）Fisher法
（2）Stouffer法
2.分类变量资料的OR值合并法
（1）固定效应模型
（2）随机效应模型 3.计量资料两均数差值的合并
第四节 meta-分析结果评价与注意事项 一、meta-分析结果森林图 二、报告偏倚及其评价
一、meta-分析结果森林图
（四）纳入文献的质量评价
（五）提取纳入文献的数据信息并描述特征 （六）资料的统计学处理 （七）敏感性分析 （八）结果报告和讨论
第二节 meta-分析的统计模型和异质性检验
一、meta-分析的模型类型
1.固定效应模型 2.随机效应模型 二、异质性检验和模型选择原则 1.异质性检验
2.模型选择原则 经异质性检验，结果同质，可采用固 定效应模型；结果不同质，但有必要计算合并后的统计 量，可采用随机效应模型型；如果异质性检验的统计量 在界值附近，最好同时采用上述两种模型分别进行计算 后做出分析判断。
第十七章 meta-分析
主要内容
第一节 meta-分析方法 第二节 meta-分析的统计模型和异质性检验 第三节 meta-分析的统计方法
第四节 meta-分析结果评价与注意事项
第一节 meta-分析方法
一、meta-分析的概述
二、meta-分析步骤
一、meta-分析的概述
meta-分析（meta-analysis）是对同一课题 的多项独立研究的结果进行系统的、定量的综 合性分析。它是对文献的量化综述，是以同一 课题的多项独立研究的结果为研究对象，在严 格设计的基础上，运用适当的统计学方法对多 个研究结果进行系统、客观、定量的综合分析 。其优点是通过增大样本含量来增加结论的可 信度，解决研究结果的不一致性。
PDF异质性的检验和处理
2013/8/11 Sunday
hat
临床异质性（clinical heterogeneity）：
试验对象的差异：纳入及排除标准； 干预方式差异：内置物不同，用药剂量； 结局指标差异：测量工具不同；
hat
方法学异质性（clinical heterogeneity）：
研究设计的差异：前瞻性，回顾性，随机化； 偏倚风险：分配隐藏，盲法等； 结局完整性：随访时间等；
ealing
4. 探索异质性来源敏感性分析：方法
改变研究的纳入标准、研究对象、干预措施或终点指标 纳入或排除某些含糊不清的研究 使用某些结果不太确定的研究估计值重新分析数据 对缺失数据合理分析后重新分析数据 使用不同统计方法重新分析数据 提出治疗较差的研究后再meta分析看结果稳定程度
按不同研究特征如统计方法、研究质量、样本量是否包括未发表研究等进行分层
dentifing
统计量法之二：I2检验
2013/8/11 Sunday
dentifing
统计量法之一：Q检验
Q检验的缺陷： 1、对研究个数敏感
研究个数少——检验效能低——假阴性 研究个数多——检验效能高——假阳性 故检验水准常定为α=0.10 2、只能检验是否存在异质性，而不能检验异质性的分布。
dentifing
《系统评价/meta分析理论与实践》
6
2013/8/11 Sunday
ealing
3. 探索异质性来源之meta回归：
软件实现：
• Stata软件：“metareg”宏命令； • R软件：metafor程序包中的“rma”； • Comprehensive Meta Analysis V2、Meta-Disc1.4、
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21 H 和 I2 统计量 通过对统计量 Q 进行自由度 (文献数) 的校正 ,结 果方差分布的参数估计可得 :
H=
k
Q -
1
,
H 的 95 %CI :exp (ln H ± Zα ×S E[ln ( H) ]) ,
S E[ln ( H) ] =
1 2
ln ( Q ) - ln ( k - 1) 〔7〕 (2 Q) - 2 k - 3
·487 ·
～11459) ,统计量 I2 = 751579 % 。对随访时间 、研究 541901 % ;研究年份在 1995 年以前的研究异质性 Q 年份 、染色技术和抗原等可能影响异质性因素分层后 检验 无 统 计 学 意 义 , P > 0105 , H 为 11452 , I2 为 进行异质性检验 , 结果如表 2 所示 。随访时间分层后 521584 % ;染色技术分层中 ,其他 (非 AP 法) 的层内异 层内研究间异质性 Q 检验无统计学意义 , P > 0105 , 质性 Q 检验无统计学意义 P > 0105 , H 为 11185 , I2 H 分 别 为 11563 ( 95 % CI : 21708 ～ 01902 ) 和 11489 为 281741 % , 其他各层内异质性 Q 检验均有统计学 (95 % CI : 21588 ～ 01857 ) , I2 分 别 为 591044 % 和 意义 , P < 0105 ,且有 H > 115 , I2 > 56 % 。
原理和方法
11 Q 检验〔1〕
m
∑ Q = i = 1 w M HI (ln (OR i) - ln (OR M H) ) 2
m
∑ OR M H
=
i =1
w M HIOR i
m
, w M Hi
=
V
1 a ri a ncei
,
∑w i
i =1
V ariancei =
ln (OR i) - ln (OR iL ) 2 1196
© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
Chinese Journal of Healt h Statistics ,Dec 2006 ,Vol. 23 ,No . 6
【关键词】 Meta 分析 异质性 统计学检验
Meta 分析是定量汇总具有相同目的的多个独立 研究结果 ,具有增加统计学功效 ,帮助解决各研究结果 间的不一致 并 综 合 多 个 研 究 效 应 的 平 均 水 平 等 功 能〔1〕。但是 ,当各研究间差异较大 、或者说存在明显 的异质性时 , Meta 分析的结果就不太可靠〔2〕。Meta 分析在合并效应值之前 ,首先要明确研究间是否真正 存在 异 质 性 ( 即 结 果 间 变 异 是 否 由 于 随 机 误 差 引 起)〔3〕。当研究间存在异质性时 ,可以采用随机效应 模型如 Dersimonian and Laird 法等进行效应值合并 , 但该方法并不能对异质性是否真正存在及存在的原因 进行探索〔4〕。但是 ,Meta 分析中常用异质性检验方法 Q 检验 ,检验结果不可靠〔5〕, 特别是在采用分层分析 法〔6〕研究异质性时 , Q 检验结果更不稳定 。而森林图 和 L ’Abbe 图等方法只是对异质性的描述性判断 ,不 能定量估计异质性是否存在及大小 。Meta 分析中 ,为 了能够得到更为准确可靠的合并效应值 ,必须要能确 切地检验和估计 Meta 分析中的异质性 ,因此 ,本研究 结合一个实例 ,比较经自由度 (文献数) 校正后的 I2 和 H 统计 量 与 Q 检 验 等 方 法 , 旨 在 探 讨 可 以 应 用 于 Meta 分析中异质性检验的更为可靠方法 。
统计量 Q 服从自由度为 k - 1 的卡方分布 , 如果
Q < χ2k - 1 ,0105 ,表明 P > 0105 ,即研究的异质性是由于 存在抽样误差而造成的 , 可认为研究是同质 ; 若 Q ≥
△通讯作者 :陈坤 , Email :ck @zju. edu. cn
χ2k - 1 ,0105 ,表明 P < 0105 ,研究间的变异超出抽样误差 所能解释的范围 ,不能认为各研究间同质 ,需考虑异质 性存在 。
法确定是否存在异质性 , 若没包含 1 则可认为存在异
质性 。
统计量 I2 值为 0 %时表示各个研究 Nhomakorabea同质来源 ,
若 I2 > 56 %提示研究间存在异质性 , I2 < 31 %则提示
可认为各个研究是同质 。
结果与分析
11 文献中的数据整理 为了便于对上述统计量的异质性检验方法说明 , 引用可手术乳腺癌骨髓播散与远处转移相关性 Meta 分析〔8〕资料进行实例分析 。数据整理如表 1 所示 ,其 中研究年份 、随访时间 、染色技术和抗原等是研究中考 虑可能对异质性影响的因素 ,这里归类是为了进一步 分层分析的需要 。 21 各种方法的异质性检验结果 该 Meta 分析中 ,全部 9 篇研究间的异质性检验 P < 0101 ,而 H 值及 95 % CI 可信区间为 21024 ( 21807
·486 ·
中国卫生统计 2006 年 12 月第 23 卷第 6 期
Meta 分析中的异质性检验方法
浙江大学医学院流行病学与卫生统计学教研室 (310031) 何寒青 陈 坤 △
【提 要】 目的 比较和探讨 meta 分析中异质性定量化的检验方法 。方法 通过比较 Q 检验以及 H 和 I2 统计量 等方法 ,结合一个实例进行分析 ,来研究 meta 分析中异质性的定量化检验方法 。结果 Q 检验容易受到样本量变化的影 响 ,而 H 和 I2 统计量经过对自由度的校正 ,不会受到文献数目变化的影响 ,异质性结果检验较为稳健 。结论 H 和 I2 统 计量计算简单 ,检验结果也稳定可靠 ,是 meta 分析中异质性检验和异质性来源研究中值得推广应用的方法 。
I2
=
H2 H2
1
×100 %
=
Q-
(k Q
1)
×100 %
(其中 k 表示纳入 Meta 分析的研究数)
统计量 H 值为 1 表示各研究间无异质性 , 一般情
况下 ,若 H > 115 提示研究间存在异质性 , H < 112 则
提示可认为各个研究是同质 ;若 H 值在 112 和 115 之
间 , 当 H 值的 95 %CI 包含 1 ,在 0105 的检验水准下无
H=
k
Q -
1
,
H 的 95 %CI :exp (ln H ± Zα ×S E[ln ( H) ]) ,
S E[ln ( H) ] =
1 2
ln ( Q ) - ln ( k - 1) 〔7〕 (2 Q) - 2 k - 3
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～11459) ,统计量 I2 = 751579 % 。对随访时间 、研究 541901 % ;研究年份在 1995 年以前的研究异质性 Q 年份 、染色技术和抗原等可能影响异质性因素分层后 检验 无 统 计 学 意 义 , P > 0105 , H 为 11452 , I2 为 进行异质性检验 , 结果如表 2 所示 。随访时间分层后 521584 % ;染色技术分层中 ,其他 (非 AP 法) 的层内异 层内研究间异质性 Q 检验无统计学意义 , P > 0105 , 质性 Q 检验无统计学意义 P > 0105 , H 为 11185 , I2 H 分 别 为 11563 ( 95 % CI : 21708 ～ 01902 ) 和 11489 为 281741 % , 其他各层内异质性 Q 检验均有统计学 (95 % CI : 21588 ～ 01857 ) , I2 分 别 为 591044 % 和 意义 , P < 0105 ,且有 H > 115 , I2 > 56 % 。
原理和方法
11 Q 检验〔1〕
m
∑ Q = i = 1 w M HI (ln (OR i) - ln (OR M H) ) 2
m
∑ OR M H
=
i =1
w M HIOR i
m
, w M Hi
=
V
1 a ri a ncei
,
∑w i
i =1
V ariancei =
ln (OR i) - ln (OR iL ) 2 1196
© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
Chinese Journal of Healt h Statistics ,Dec 2006 ,Vol. 23 ,No . 6
【关键词】 Meta 分析 异质性 统计学检验
Meta 分析是定量汇总具有相同目的的多个独立 研究结果 ,具有增加统计学功效 ,帮助解决各研究结果 间的不一致 并 综 合 多 个 研 究 效 应 的 平 均 水 平 等 功 能〔1〕。但是 ,当各研究间差异较大 、或者说存在明显 的异质性时 , Meta 分析的结果就不太可靠〔2〕。Meta 分析在合并效应值之前 ,首先要明确研究间是否真正 存在 异 质 性 ( 即 结 果 间 变 异 是 否 由 于 随 机 误 差 引 起)〔3〕。当研究间存在异质性时 ,可以采用随机效应 模型如 Dersimonian and Laird 法等进行效应值合并 , 但该方法并不能对异质性是否真正存在及存在的原因 进行探索〔4〕。但是 ,Meta 分析中常用异质性检验方法 Q 检验 ,检验结果不可靠〔5〕, 特别是在采用分层分析 法〔6〕研究异质性时 , Q 检验结果更不稳定 。而森林图 和 L ’Abbe 图等方法只是对异质性的描述性判断 ,不 能定量估计异质性是否存在及大小 。Meta 分析中 ,为 了能够得到更为准确可靠的合并效应值 ,必须要能确 切地检验和估计 Meta 分析中的异质性 ,因此 ,本研究 结合一个实例 ,比较经自由度 (文献数) 校正后的 I2 和 H 统计 量 与 Q 检 验 等 方 法 , 旨 在 探 讨 可 以 应 用 于 Meta 分析中异质性检验的更为可靠方法 。
统计量 Q 服从自由度为 k - 1 的卡方分布 , 如果
Q < χ2k - 1 ,0105 ,表明 P > 0105 ,即研究的异质性是由于 存在抽样误差而造成的 , 可认为研究是同质 ; 若 Q ≥
△通讯作者 :陈坤 , Email :ck @zju. edu. cn
χ2k - 1 ,0105 ,表明 P < 0105 ,研究间的变异超出抽样误差 所能解释的范围 ,不能认为各研究间同质 ,需考虑异质 性存在 。
法确定是否存在异质性 , 若没包含 1 则可认为存在异
质性 。
统计量 I2 值为 0 %时表示各个研究 Nhomakorabea同质来源 ,
若 I2 > 56 %提示研究间存在异质性 , I2 < 31 %则提示
可认为各个研究是同质 。
结果与分析
11 文献中的数据整理 为了便于对上述统计量的异质性检验方法说明 , 引用可手术乳腺癌骨髓播散与远处转移相关性 Meta 分析〔8〕资料进行实例分析 。数据整理如表 1 所示 ,其 中研究年份 、随访时间 、染色技术和抗原等是研究中考 虑可能对异质性影响的因素 ,这里归类是为了进一步 分层分析的需要 。 21 各种方法的异质性检验结果 该 Meta 分析中 ,全部 9 篇研究间的异质性检验 P < 0101 ,而 H 值及 95 % CI 可信区间为 21024 ( 21807
·486 ·
中国卫生统计 2006 年 12 月第 23 卷第 6 期
Meta 分析中的异质性检验方法
浙江大学医学院流行病学与卫生统计学教研室 (310031) 何寒青 陈 坤 △
【提 要】 目的 比较和探讨 meta 分析中异质性定量化的检验方法 。方法 通过比较 Q 检验以及 H 和 I2 统计量 等方法 ,结合一个实例进行分析 ,来研究 meta 分析中异质性的定量化检验方法 。结果 Q 检验容易受到样本量变化的影 响 ,而 H 和 I2 统计量经过对自由度的校正 ,不会受到文献数目变化的影响 ,异质性结果检验较为稳健 。结论 H 和 I2 统 计量计算简单 ,检验结果也稳定可靠 ,是 meta 分析中异质性检验和异质性来源研究中值得推广应用的方法 。
I2
=
H2 H2
1
×100 %
=
Q-
(k Q
1)
×100 %
(其中 k 表示纳入 Meta 分析的研究数)
统计量 H 值为 1 表示各研究间无异质性 , 一般情
况下 ,若 H > 115 提示研究间存在异质性 , H < 112 则
提示可认为各个研究是同质 ;若 H 值在 112 和 115 之
间 , 当 H 值的 95 %CI 包含 1 ,在 0105 的检验水准下无