命令: | 统计 荟萃分析 连续测量 |
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:
其中Γ是伽马函数。
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:
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:
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
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: