MedCalc 荟萃分析:连续测量

命令: 统计
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描述

有关MedCalc中的荟萃分析的简短概述,请参见“荟萃分析:简介”

对于连续测量研究的荟萃分析(治疗病例与对照组之间的均值比较),MedCalc使用Hedges g统计量作为固定效应模型下标准化均值差的公式。接下来,采用异质性统计量来计算随机效应模型下的汇总标准化均值差(DerSimonian&Laird,1986)。

标准化均值差Hedges g是两个均值之差除以合并的标准偏差,并针对较小的样本偏差进行校正:

对冲公式G

其中Γ伽马函数

如何输入数据

可以在电子表格中按以下方式输入不同研究的数据:

如何输入数据进行荟萃分析:连续测量

在此示例中,在第一个研究中,治疗了40例病例,相关参数的平均值为23.52,标准偏差为1.38。在40个对照病例中,平均值为20.12,标准偏差为3.36。在电子表格的下一行中,遵循其他4个研究的数据。

必填项

然后可以如下完成“元分析:连续测量”对话框:

荟萃分析:连续测量-对话框

研究:包含不同研究标识的变量。

干预组和对照组:

病例数,均值,标准差:分别包含干预组和对照组在不同研究中观察到的病例数,均值和标准差的变量。

过滤器:一种过滤器,仅在图中包括个案的选定子组。

选件

  • 林地:创建林地。
    • 相对于研究重量的标记大小:可以选择代表研究效果的标记大小,其大小根据分配给不同研究的权重而变化。您可以选择固定效果模型权重或随机效果模型权重。
    • 绘制合并效应-固定效应模型:该选项可将合并效应纳入林区固定效应模型下。
    • 地块合并效应-随机效应模型:该选项可将林木图中随机效应模型下的合并效应包括在内。
    • 用于合并效果的菱形:使用菱形代表组合效果的选项(菱形的位置代表估计的效果尺寸,菱形的宽度反映估算的精度)。
  • 漏斗图:创建漏斗图以检查是否存在发布偏差。请参阅荟萃分析:简介
结果

荟萃分析:连续测量-结果

该程序列出了各个研究的结果:阳性病例数,病例总数,CI均值为95%的标准化平均差异(SMD)。

固定效应模型和随机效应模型均给出了具有95%CI的总标准均值差。

如果值0不在95%CI之内,则SMD在5%的水平上具有统计学意义(P <0.05)。

Cohen解释SMD统计量的经验法则是:值为0.2表示影响较小,值为0.5表示中等影响,值为0.8或更大表示较大影响。

随机效应模型将倾向于给出更保守的估计(即具有更宽的置信区间),但是在没有异质性的情况下,两个模型的结果通常是一致的。请参阅荟萃分析:介绍异质性统计Cohran Q和I 2。当存在异质性时,随机效应模型应该是首选模型。

请参阅荟萃分析:简介以了解不同的出版偏见测试。

森林图

以下森林图显示了具有95%CI的不同研究的结果以及具有95%CI的总体标准化平均差异:

荟萃分析:连续测量-森林图

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