在meta分析中统计学方法一般包括固定效应和随机效应，固定效应是所有观察的变异都是由偶然机会引起的一种...
亚组分析的基本思想是:meta分析不仅涉及计算平均效应大小,而且还可以作为分析调查证据的变异工具。在亚组分析中,异质性不仅是一件麻烦事,更可能是一种有趣的事,下面我们来看看亚组分析如何在R中实现。 2 亚组分析模型 在亚组分析中,我们假设研究并非来自于同一群体,相反,我们假设他们属于不同的亚组,每个亚组具有...
下图为另一个Meta分析根据原始研究的不同特征(对照组设置、治疗方式、诊断方式等)分别进行分组,比较组间的合并效应量,并对组间及组内异质性进行检验。 敏感性分析及亚组分析在分析目的及方法上有些类似,容易混淆,两者的区别在于敏感性分析仅对剔除后剩...
例如:单组率meta分析,发表偏倚检验、敏感性分析、亚组分析怎么做? 先说重点1 对于可以用metan完成森林图的数据(也就是无极端值或偏态数据),可以实现发表偏倚检验、敏感性分析、亚组分析的操作;2 对于只能用metaprop完成森林图的数据(数据存在极端值或非正态分布),发表偏倚检验、敏感性分析都做不了(做了结果也不...
异质性,卡方,p值上图都有,跟一般的meta结果相似,下面我在告诉大家如何做亚组分析和meta回归,即寻找异质性的来源。 5. 亚组分析 执行以下操作: 👇 出现如下图的对话框: 👇 然后点击apply,再去重复森林图的操作,我不再赘述了,直接看结果。 👇 ...
一、识别差异:亚组分析可以帮助研究者识别不同子组之间的差异例如不同年龄、性别、种族或其他分类变量的子组。 二、提高精确性:通过对特定子组进行分析,研究者可以更精确地了解某一特定子组的行为或特征,而不是对整体样本进行分析。 三、控制混杂变量:在某些情况下,亚组分析可以帮助研究者控制或调整混杂变量的影响...
跟常规的回归分析解读一致,P值小于0.05,即是显著因素。 以前面的研究类型的亚组分析数据做meta回归,发现研究类型的P值为0.002<0.05,提示它是异质性的显著影响因素,这与亚组分析结果一致。 当然,有时候,我们也会得到不一致的结果。 这是因为两种方法的统计原理不同。
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探讨meta分析中的异质性来源与亚组分析、meta回归的关系。异质性来源的概念并不准确，它实际上是异质性的显著影响因素。在亚组分析时，仅凭一组有显著异质性另一组没有，无法判断异质性来源。正确的判断方式是，检查各组的组内异质性是否显著，比如按研究类型分组进行亚组分析，若队列研究、病例对照研究...