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【连载6】一起学习如何用Stata实现meta分析吧----Meta回归的菜单操作

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楼主 watanuo
watanuo
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这个帖子发布于10年零161天前,其中的信息可能已发生改变或有所发展。
【前言】
meta回归命令的最新版是2.6.1,发布日期是08年11月4日,hlp帮助文件的发布日期也是08年10月,只有菜单对话框的版本尚停留在03年。因此强大的命令功能很难得以发挥,而且对话框是基于旧版本,也与新版不对应。
于是小弟根据2.6.1版的ado命令文件,为菜单重写程序添加了两个新的选项卡,将新版命令文件的功能囊括其中,这样就大大方便了我们的操作。
本楼层的附件即为小弟写的增强版对话框、ado命令文件以及hlp帮助文件。安装方法很简单,只要直接拷贝到stata目录下的ado/updates下即可使用。为防止出现错误操作,请在复制前备份您的原文件。

  • metareg (menu enhanced).rar(17.48k)
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2009-07-07 23:06 浏览 : 29108 回复 : 68
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ahzzr3711 编辑于 2013-09-14 09:05
  • • 丁香早知道 - 12.12 | 副主任医生开滴滴养家糊口,主任收入有多低?

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楼主 watanuo
watanuo
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  • 3楼
对meta回归我的个人理解是,首先这个东东是回归;其次,它是对meta的回归。就回归而言,是一个析因与预测的模型,因此meta回归是对meta的一种析因或预测的模型。当然,目前就meta回归的研究仍以析因为主。
提到回归,就必然有需要析因的应变量。在meta回归中,通常是对合并效应量(如连续变量)或其对数值(如二分类变量)的析因,也就是来找出影响合并效应量的因素有哪些。
与普通回归不同的是,普通回归的每个观测通常是个体,因此自变量和协变量是个体属性,如研究身高、体表面积对体重的影响;而meta分析的每个观测是一个“研究”或“试验”,因此meta回归的协变量是每个“研究”或“试验”的综合属性或平均属性,如每项研究的年份、每项研究的样本量、每项研究的身高标准差、每项研究的平均身高等,总之是可以代表观测属性的一个量。
如图依次点击“User -> Meta-Analysis -> Regression(metareg)”即可打开meta回归的对话框,来看一下需要什么量吧。对话框的“Depandent(y)”标明这里需要填入应变量,就本例而言,应变量是这个合并的效应量smd,也就是来研究那些因素会影响到这个合并效应量。第二行是“Covariates”,也就是协变量,需要研究那些因素影响到合并效应量,可以选择单项,也可选择多项,我们先进行单因素分析,暂时先选duration。第三行是“Within-study Varibility”,是每项研究见的变异,通常使用“Std. Error”,也就是合并量对数的标准误。
下面的“BS Method”对应四种算法,其中三种为Meta回归的算法,ML会调用旧有命令进行Meta-Analysis回归计算。
2009-07-07 23:08
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watanuo 编辑于 2009-07-08 07:35
  • • 丁香早知道 - 12.13 | 外科医生做不上手术,每月工资只有900块
楼主 watanuo
watanuo
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对于多因素的meta回归,我们可以在协方差的变量列表中选择需要研究的多因素,例如本例研究“abstract”等5项因素对于合并效应量的影响,如图在协变量中选择此5项协变量,输出如图的结果。可见模型的F统计量为6.57,P=0.0460<0.05,模型有统计学意义。且τ2(即结果中tau2)、残差的I2为0,校正R2为100%,说明此5项协变量可以全部解释研究间变异,并且提示其中至少有一项协变量会影响到合并效应量。
并且可以发现模型中只有协变量“abstract”对合并效应量的影响有统计学意义。
2009-07-07 23:11
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watanuo 编辑于 2009-07-08 08:37
  • • R语言入门及绘图(二)
楼主 watanuo
watanuo
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安装好了新命令和新菜单,就开始Meta回归了~
by the way,Meta回归和Meta-Analysis回归是有一定区别的,这在Stata的相关资料中曾有说明,但新版的metareg命令不支持Meta-Analysis回归,会调用旧版本实现部分功能,稍后会提及。
本贴所有计算均基于2.6.1版的ado,若与您的ado命令文件版本不同,则可能与您的计算结果略有不同,望注意。

下图为本例所使用的数据,共十个变量十个观测。
2009-07-07 23:08
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watanuo 编辑于 2009-07-08 09:00
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