meta分析之相关系数全流程汇总

发布网友发布时间：2024-10-01 06:35

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热心网友时间：2024-10-30 06:16

Meta分析中的相关系数评估是处理均值数据的一种方法，其处理方式与连续性或二分类数据类似，但关键在于处理相关系数和样本量的数据。在进行Meta分析时，首要步骤通常是进行Fisher z转换和计算标准误，以便于统一分析格式。

具体操作中，如图所示，通常默认进行Fisher z转换。在SPSSAU输出的结果中，会包含多个表格和图形，如森林图、异质性检验、发表偏倚分析等。在分析过程中，首要关注异质性，I2值高表示异质性严重，可通过移除异质性高的文献（如Weins 2015和Wang 2003）来降低异质性，如移除后I2值显著下降且Q检验p值大于0.1，说明异质性问题得到解决。

Meta分析的核心在于处理异质性、发表偏倚和稳健性问题。在处理异质性时，除了随机效应模型，还可以考虑亚组分析或Meta回归。发表偏倚则通过漏斗图检测，使用剪补法进行修正。敏感性检验通过逐一剔除法，若剔除某文献后效果显著变化，可能需要重新考虑分析范围。