R中rmeta程序包是R语言专门进行meta分析的一个程序包,当然类似的meta分析程序包在R语言中非常多,比如 meta,metafor等网页链接。
。cochrane是rmeta程序包里面自带的一个用于meta分析的演示数据库。该数 据库是7个随机对照实验的数据,该数据库拥有5个变量(name,ev.trt,n.trt,ev.ctrl,n.ctrl),7个观察值(对应7个随机 对照实验)网页链接。
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提取码:qj7sMeta分析(Meta-analysis)是用于比较和综合针对同一科学问题研究结果的统计学方法,其结论是否有意义取决于纳入研究的质量,常用于系统综述中的定量合并分析。与单个研究相比,通过整合所有相关研究,可更精准地估计医疗卫生保健的效果,并有利于探索各研究证据的一致性及研究间的差异性。而当多个研究结果不一致或都无统计学意义时,采用Meta分析可得到接近真实情况的统计分析结果。
1 在R命令框输入以下命令: install.packages("rmeta") #安装rmeta程序包 library(rmeta) data(cochrane) #加载演示数据库 cochrane #显示数据库cochrane 2 计算fixed effect model 固定效应模型,输入以下命令: model.FE <- meta.MH(n.trt,n.ctrl,ev.trt,ev.ctrl, names=name,data=cochrane) summary(model.FE) 3 计算random effect model 随机效应模型,输入以下命令: model.RE <- meta.DSL(n.trt,n.ctrl,ev.trt,ev.ctrl, names=name,data=cochrane) summary(model.RE) 4 绘制森林图,输入以下命令: tabletext<-cbind(c("","Study",model.FE$names,NA,"Summary"),c("Deaths","(steroid)",cochrane$ev.trt,NA,NA), c("Deaths","(placebo)", cochrane$ev.ctrl, NA,NA), c("","OR",format(exp(model.FE$logOR),digits=2),NA,f。
1 R语言meta分析森林图会在不同的数据输入时发生变化。
2 原因是因为森林图是根据输入的数据生成的,不同数据的数量、样本大小、效应大小等因素都会影响森林图的生成。
同时,不同的参数设置也会影响森林图的生成。
3 如果想要让森林图保持不变,最好的方法是使用相同的数据和参数设置,这样就可以保证生成的森林图始终一致。
排除偏倚之用。小样本所得的离散度较大,因此常处于漏斗图的底部,大样本离散度则较小,因此处于顶部。正常情况下应该是顶小而底大,如果不是这样,则可能存在较大偏倚。该种偏倚多由发表偏倚造成。