SPSSAU_Meta荟萃分析_单个率.pdf

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Meta荟萃分析元分析异质性检验异质性分析SPSSAU

单个率Meta荟萃分析

与连续性数据或者二分类数据进行Meta分析类似，单个率Meta分析是对比率,比如死亡率，

感染率等原始文献资料数据进行综合评价。其分析与解析与连续性数据或者二分类数据类似。

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单个率Meta荟萃分析案例

Contents

1背景2

2理论2

3操作3

4SPSSAU输出结果3

5文字分析4

6剖析9

疑难解惑9

1背景

当前有五篇文献进行随机对照实验，数据如下：包括文献名称（Study）、事件数和各文献的

研究总样本量，由于案例不进行亚组分析（或Meta回归），因而没有放入Subgroup，或协变量数

据，如下图所示：

2理论

Meta分析时涉及较多的专业名词和分析步骤，具体可见连续性数据或者二分类数据帮助手

册。

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单个率Meta分析时，SPSSAU默认提供IV倒方差法进行效应量计算，并且提供单个率连续

校正方式，当率的比例非常小（接近于0）或者非常大（接近于1）时，建议使用连续校正法，

SPSSAU提供Logit校正和Log校正两种方式，通常使用Logit校正较多。连续校正是指对原始率

效应量进行转换成新的效应数字然后进行计算，待计算完成后会自动逆转换回去。Logit校正时，

其公式为ESnew=ln(ES/(1-ES))，ln指取对数，ES指率效应量，ESnew指转换后的新效应值；如

果是Log校正，其转换公式为：ESnew=ln(ES)。另外，在进行计算时，如果出现率为0，即事件

为0时，此时会自动加入0.5后进行计算，但在后续时会逆转处理。

与此同时，单个率Meta分析时的分析步骤也与其它Meta分析类似，建议查阅连续性数据或

者二分类数据帮助手册。

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3操作

本例子中操作截图如下：

4SPSSAU输出结果

Meta模型一共输出7个表格和5个图，说明如下：

表格/图名称说明

基本信息表格展示Meta模型的基本参数值信息等

效应量结果展示核心的模型结果，包括合并效应及其置信区间，以及各研究文献的

权重信息等

森林图直观展示Meta分析结果

异质性检验提供Q检验、tau2、I2、H及其置信区间、H2值等，用于异质性检验

发表偏倚检验提供Egger检验和Begg检验

漏斗图分析发表偏倚情况

Trim剪补法展示基于Trim剪补法对应的‘校正合并效应’结果

漏斗图（Trim剪补法）直观展示Trim剪补法后的漏斗图，用于分析发表偏倚情况

Meta敏感性检验查看逐一剔除法后的合并效应情况

森林图（针对敏感性检验）将敏感性检验结果使用森林图直观展示

累积Meta效应展示累积Meta效应的结果汇总

森林图（针对累积Meta效应）将累积Meta效应结果使用森林图直观展示

另需要提示的是：

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