单个率合并的meta分析为什么总被拒稿_百度知道关注今日：28 | 主题：136914
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【求助】求率的meta分析，meta回归问题… 急切希望大师们可以帮忙解决！！！
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这个帖子发布于2年零241天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
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最近在做率的meta回归，根据mike305 的贴子用 R软件做出了森林图，漏斗图。可是异质性特别大，是99.4%。希望可以做meta回归，可是不知道怎么做，是否需要进行数据转换，如果转换了，应该怎么转换回原数据，还希望大师们能够给予帮助。
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都没有人来帮忙的吗？
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你的数据都不知道，怎么帮你啊？！
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重医学徒 你的数据都不知道，怎么帮你啊？！ 好吧，是我忽略了，不好意思。现在就上传数据，里面的samplesize是指样本量，样本量小于5000为1，大于5000为2. region的1，2，3分别代表三个地区。ratio是指性别比。感觉 里面的地区是不是应该哑变量化？但是哑变量之后就更不会做了。
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重医学徒 你的数据都不知道，怎么帮你啊？！ 希望前辈能够耐心指导，不胜感激… 因为R的基础比较弱，身边资料也有限，这个meta做得很辛苦
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我看了一下你的数据，和我平时做的不太一样~很抱歉我没法帮你了！不过，建议你看一下丁香园出版的《实用循证医学方法学》，里面有讲到如何做meta-regression！另外，你也可以在园子里面搜一下周版主关于stata的视频，里面貌似也有关于meta-regression在stata12.0中如何实现的方法！祝你好运！
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重医学徒 我看了一下你的数据，和我平时做的不太一样~很抱歉我没法帮你了！不过，建议你看一下丁香园出版的《实用循证医学方法学》，里面有讲到如何做meta-regression！另外，你也可以在园子里面搜一下周版主关于stata的视频，里面貌似也有关于meta-regression在stata12.0中如何实现的方法！祝你好运！ 谢谢您的热心指点，您说的这些我都看过了，用STATA做出了meta回归，是用原始率直接做的。但我看好多文献，异质性大的时候都进行了数据转换，然后进行meta回归。我现在有疑问就是，该怎么转换数据？转换过的数据该怎么代入回归方程？到最后再怎么转换成原始率？ 很纠结…
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那我没办法了~~
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我也遇到了和你相似的问题，不知兄台解决没有？能够给予指点一二
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滴水滴生 我也遇到了和你相似的问题，不知兄台解决没有？能够给予指点一二我最后只做亚组分析了，没有做meta回归。亚组之间比较采用卡方检验。文章已接收。
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关于丁香园如何对两篇文章进行meta分析_百度知道关注今日：28 | 主题：136914
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【求助】stata做单个率的meta回归分析
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这个帖子发布于2年零122天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
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不小心走上了单个率的meta分析这条路，我觉得算是非主流了，所幸有@、@等大神手把手的教学也算上路了，但对于单个率的meta回归分析我还是没搞懂，做的目的是想通过回归分析检验亚组间的异质性，因为单个率的meta亚组分析不比较两个亚组间的差异。想法来源于国外已发表的meta中的一段话：In a random effects meta-regression adjusting for cause of hyperprolactinemia, longer treatment duration was associated with higher proportion of persisting normoprolactinemia (P = 0.015), whereas the use of cabergoline showed a trend of effect (P =0.07).我的数据录入、菜单勾选及结果如图：因为周版主讲回归时用的是selogES，我没找到公式，用的ser，也算是标准误吧，不知道对不对？另外对于这样的亚组，也算是亚组吧（数据中tumor栏），看亚组间有没有异质性是不是就看 P&|t| 这个值是否小于0.05？如果不是，怎么比较亚组间的差异呢？第一次发帖，有不周到的地方请指明，谢谢![img]file:///C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Tencent\Users\\QQ\WinTemp\RichOle\%O`B$ZT8S53Y%JPFQKG]GWG.jpg[/img]
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invfeng 不小心走上了单个率的meta分析这条路，我觉得算是非主流了，所幸有@、@等大神手把手的教学也算上路了，但对于单个率的meta回归分析我还是没搞懂，做的目的是想通过回归分析检验亚组间的异质性，因为单个率的meta亚组分析不比较两个亚组间的差异。想法来源于国外已发表的meta中的一段话：In a random effects meta-regression adjusting for cause of hyperprolactinemia, longer treatment duration was associated with higher proportion of persisting normoprolactinemia (P = 0.015), whereas the use of cabergoline showed a trend of effect (P =0.07).我的数据录入、菜单勾选及结果如图：因为周版主讲回归时用的是selogES，我没找到公式，用的ser，也算是标准误吧，不知道对不对？另外对于这样的亚组，也算是亚组吧（数据中tumor栏），看亚组间有没有异质性是不是就看 P&|t| 这个值是否小于0.05？如果不是，怎么比较亚组间的差异呢？第一次发帖，有不周到的地方请指明，谢谢![img]file:///C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Tencent\Users\\QQ\WinTemp\RichOle\%O`B$ZT8S53Y%JPFQKG]GWG.jpg[/img]遇到问题可以现在版内寻找答案如果还有问题，你可以
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单个率做meta回归的话，假如数据中提供了r和 n 标准误可通过如下公式计算 generate ser=sqrt(r*(1-r)/n) 再利用回归分析就可以了分析协变量了，注意这个是回归分析，一般要就r是满足正态的。
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mike305 单个率做meta回归的话，假如数据中提供了r和 n 标准误可通过如下公式计算 generate ser=sqrt(r*(1-r)/n) 再利用回归分析就可以了分析协变量了，注意这个是回归分析，一般要就r是满足正态的。 老师的意思是用不着取对数，直接用r、ser和协变量来做就可以了？我试了一下能出数据，现在还有2个问题请教，就是老师说的r要满足正态，一般数据基本不可能，有校正的方法吗，另外一个问题，得出来的p值是否可以解读为某一协变量间，即输入数据时的“1”组和“2组”之间的差异？其实我就是想比较亚组间的差异性，得出一个p值。 metareg r tumor, wsse(ser) bsest(reml)Meta-regression
Number of obs
18REML estimate of between-study variance
.01951% residual variation due to heterogeneity
I-squared_res
79.94%Proportion of between-study variance explained
Adj R-squared
11.79%With Knapp-Hartung modification------------------------------------------------------------------------------
[95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------
.6893479------------------------------------------------------------------------------
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回归分析细扣起来是Y要正态的，两个亚组率的比较看看可能区间有没有重合，或是把两个亚组值再合并一次，异质性的Q检验就是差别的比较。
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mike305 回归分析细扣起来是Y要正态的，两个亚组率的比较看看可能区间有没有重合，或是把两个亚组值再合并一次，异质性的Q检验就是差别的比较。老师，我按您说的把两个亚组合并后的值，就是下面的study1,2，只有率和95CI，可信区间是有重合的，然后再合并，得到结果如下，Heterogeneity chi-squared =
11.81 (d.f. = 1) p = 0.001，是不是就可以解读为两个亚组之间差异性显著了？太简单了，有种不真实感。。也没看到有文献这样比较亚组间的差异啊
[95% Conf. Interval]
% Weight---------------------+---------------------------------------------------1
47.81---------------------+---------------------------------------------------D+L pooled ES
100.00---------------------+--------------------------------------------------- Heterogeneity calculated by formula
Q = SIGMA_i{ (1/variance_i)*(effect_i - effect_pooled)^2 } where variance_i = ((upper limit - lower limit)/(2*z))^2 Heterogeneity chi-squared =
11.81 (d.f. = 1) p = 0.001
I-squared (variation in ES attributable to heterogeneity) =
Estimate of between-study variance Tau-squared =
Test of ES=0 : z=
8.65 p = 0.000
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为什么不真实呢？introduction to meta-analysis 推荐的就是这种方法。
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丁香园准中级站友
你用 META-ANALYST 这个软件， 试一下
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看了你们的讨论感觉受益良多，这里有个问题，请教一下@ 大神，就是怎么在R软件中实现战友@提到的这种分析呀？能提供一下r软件进行下图所示分析的相关公式吗？多谢老师！[img]file:///C:\Users\海丰\AppData\Roaming\Tencent\Users\\QQ\WinTemp\RichOle\{2YHR_GXQ2YRYVR(FXWKJFE.png[/img]
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