Meta分析解决的首要任务

Meta分析最主要问题：异质性的处理前面我们已经说过，meta简单理解就是把同类的研究数据进行合并，如何判定...





Meta分析最主要问题：异质性的处理

前面我们已经说过，meta简单理解就是把同类的研究数据进行合并，如何判定同类，可以依据P-I-C-O-S原则，但统计分析上也有判定标准。

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通常异质性的统计学检验包括图示法和统计学检验法。

一、图示法：如下森林图，每条横线代表一个研究效应量的95%可信区间的范围，如果线条在垂直方向上没有交叉，或者分割较远，一般研究的异质性就比较大，下图中的1、3和4分割太远。



二、统计指标法

（一）Q检验

Q检验计算的是卡方值和P值，判断标准为P值，P>0.1，则认为异质性较小，可以接受，可以合并分析。

（二）I2检验:

I2

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