近20多年来，Meta分析作为一种整合系列独立研究结果的方法，已经成为很多领域极其重要的研究工具，在诸如医学、药理学、流行病学、教育学、心理学、商业和生态学等许多学科中得到应用。由于Meta分析方法涉及较深奥的统计学知识，往往较难学习和理解，本书由浅入深、简明扼要地就有关Meta分析的相关主题进行了系统、广泛而深入的讨论，能使读者较快地理解和掌握该方法。本书内容包括：Meta分析在研究过程中的地位和作用；效应量和干预效应的计算方法；固定和随机效应模型整合数据的方法；研究间的变异评估分析方法和正确解释；相关概念的案例及图文解释；Meta分析中共性错误的避免；Meta分析相关争议的讨论及进一步学习的相关资源链接。 本书为读者理解Meta分析的基本思想及如何正确地应用、解释Meta分析结果提供了一个基本框架，可供研究者、临床工作者和统计工作者阅读，也可以作为医学、药理学、流行病学、教育学、心理学、商业和生态学等学科从事Meta分析人员的参考书。
样章试读
目录
- 致谢
前言
第一部分 简介
第1章 Meta分析是如何进行的
引言
单个研究
效应量
精度
研究权重
p值
综合效应
效应量
精度
p值
效应量的异质性
本章小结
第2章 为什么要进行Meta分析
引言
链激酶的Meta分析
统计学意义
效应的临床意义
效应的一致性
本章小结
第二部分 效应量和精度
第3章 概述
疗效和效应量
如何选择效应量
参数和估计值
效应量的计算概述
第4章 基于均值的效应量
引言
原始(未标准化)均值差D
计算独立分组研究中的D值
计算配对设计或前后设计研究中的D值
从报道的信息估计效应量
同一分析中包括不同设计的研究
标准化均值差(d和g)
成组设计计算的d和g
计算使用前后得分或配对组研究的d和g
在同一分析中包含不同设计的研究
反应比
本章小结
第5章 二分类数据的效应量
引言
风险比
比数比
风险差
选择一种效应量指标
本章小结
第6章 基于相关系数的效应量
引言
计算r
其他方案
本章小结
第7章 效应指标间的转换
引言
比数比的对数转换成d值
d值转换为比数比的对数
r值转换为d值
d值转换为r值
本章小结
第8章 影响精确性的因素
引言
方差、标准误和可信区间
影响精确性的因素
样本含量
研究设计
结语
本章小结
第9章 本部分小结
参考文献
第三部分 固定效应与随机效应
第10章 概述
引言
术语
示例
第11章 固定效应模型
引言
真实效应值
抽样误差的影响
固定效应模型分析
示例
本章小结
第12章 随机效应模型
引言
真实效应值
抽样误差的影响
随机效应Meta分析
τ^2的估计
估计效应值均值
例子的说明
本章小结
第13章 固定效应模型和随机效应模型的比较
引言
定义综合效应
估计综合效应
大样本研究或小样本研究中极端效应尺度
可信区间
无效假设
我们应该使用哪个模型
固定效应
随机效应
一个警告
模型不应该依赖于异质性检验的结果
结论
本章小结
第14章 示例
引言
连续性数据示例
综合数据
计算每个研究的效应量和方差
采用固定效应模型计算综合效应量
计算τ^2的估计值
采用随机效应模型计算综合效应量
二分类数据示例(第一部分)
综合数据
计算每个研究的效应量和方差
采用固定效应模型计算综合效应量
计算τ^2的估计值
采用随机效应模型计算综合效应量
相关系数数据示例(第一部分)
综合数据
计算每个研究的效应量和方差
采用固定效应模型计算综合效应量
计算τ^2的估计值
采用随机效应模型计算综合效应量
本章小结
第四部分 异质性
第15章 概述
简介
专业术语
分析实例
第16章 异质性的识别和定量
引言
真实效应变异的分解
Q统计量
基于研究内误差Q的期望值
超额变异(excess variation)
观测变异与期望变异之比
检验异质性假设
Q统计量和p值的几点结论
估计τ^2
T^2小结
Tau
对T的总结
I^2统计量
对I^2的总结
比较异质性指标
实际应用中的异质性讨论
τ^2的置信区间
I^2的可信区间
本章小结
第17章 预测区间
引言
原始研究中的预测区间
Meta分析中的预测区间
可信区间与预测区间
比较可信区间与预测区间
本章小结
第18章 实例分析2
引言
连续性资料实例分析2
计算I^2的可信区间
二分类资料实例分析2
计算I^2的可信区间
相关系数资料实例分析2
计算I^2的可信区间
本章小结
第19章 亚组分析
引言
本章节如何组织?
亚组间的固定效应模型
计算综合效应
效应比较
A组与B组比较:Z检验(方法一)
A组与B组比较:基于方差分析的Q检验(方法二)
A组和B组的比较:异质性的Q检验(方法三)
小结
定量差异大小
计算模型
在亚组内需计算τ^2
综合还是不综合
总结
τ^2的单独估计随机效应模型
计算效应
计算A组研究(随机效应,分别估计τ^2值)
计算B组研究(随机效应,分别估计τ^2值)
对10个研究进行计算(随机效应,独立估计τ^2值)
效应的比较
A组和B组的比较:Z检验(方法一)
A组和B组的比较:基于方差分析的Q检验(方法二)
A组和B组的比较:Q检验检测异质性(方法三)
综合效应差计算
τ^2的综合估计随机效应模型
估计综合τ^2值的公式
效应计算
A组的计算(随机效应,综合估计τ^2值)
B组的计算(随机效应,综合估计τ^2值)
所有10组研究的计算(随机效应,综合估计τ^2值)
效应比较
A组和B组比较:Z检验(方法一)
A组和B组比较:基于方差分析的Q检验(方法二)
A组和B组的比较:异质性Q检验(方法三)
综合效应差的计算
解释方差的比例
混合效应模型
在亚组间获得一个总效应
应该报告所有亚组间的总效应吗?
选择1:联合组间均值且忽略组间差异
选择2:联合组间均值且将组间差异建模型
选择3:在整个研究中采用独立的随机效应分析
选择间的比较
本章小结
第20章 Meta回归
引言
固定效应模型
BCG数据集
评价斜率的影响
Z检验和Q检验
关联程度的定量
不能解释的异质性,固定或随机效应模型
随机效应模型
评估斜率的影响
关联强度的定量
可以解释的方差比例
注意
本章小结
第21章 再论亚组分析和Meta回归
引言
计算模型
选择模型需要避免的错误
模型的不同
不同模型的零假设
随机效应Meta回归的一些技术考虑
多重比较
软件
亚组分析和回归分析是观察性研究
亚组分析和Meta分析的统计学效能
本章小结
参考文献
第五部分 复杂资料结构
第22章 概述
研究内多个独立的子集
研究内多个结局或时间点
研究内多个比较组
本章结构
第23章 研究内独立亚组
引言
亚组综合效应的合并
亚组作为分析单位(方法1a)
研究作为分析单位(方法1b)
计算研究别的亚组结合效应
重新生成所有研究的综合指标(方法2)
比较亚组
本章小结
第24章 研究内多个结局或多个时间点
引言
合并结局或时间点
基于结局变量的综合效应计算
多于两个结局的情形
相关对于综合效应的影响
相关系数未知的情形
研究内结局或时间点的比较
计算相关结局的方差
计算不同结局间的差
每个研究多个结局的情形
相关对于结合效应的影响
相关系数未知的情形
本章小结
参考文献
第25章 研究内的多组比较
引言
研究内多重比较的综合
处理组间的差别
本章小结
参考文献
第26章 关于复杂结构的评论
引言
综合效应
效应差别
第六部分 其他问题
第27章 概述
第28章 唱票法(vote counting)——老问题的新名字
引言
为何唱票法是错误的?
唱票法是一个普遍的问题
无效假设之外
本章小结
第29章 Meta分析的检验效能分析
引言
概念性问题
背景
Meta分析与原始研究的效能分析
固定效应模型下的效能
随机效应模型下的效能
检验的不同情形
检验主效应的效能
亚组比较和Meta回归的效能
异质性检验或拟合优度检验的效能
何时进行效能分析
考虑精度而不是效能
原始研究中的效能分析
确定效应量的范围
确定精度的范围
确定检验水准的范围
实例
Meta分析的效能分析
主效应的效能分析
固定效应模型
实例
随机效应模型
实例
关于随机效应模型
异质性检验的效能分析
不假定Meta分析模型时的异质性检验的效能
实例
随机效应模型中异质性检验效能
本章小结
参考文献
第30章 发表偏倚
引言
研究缺失的问题
有统计学意义的研究更有可能发表
发表的研究更可能被纳入Meta分析
其他偏倚来源
处理偏倚的方法
引例
基本假设
图示数据
漏斗图
有偏倚存在的证据吗
是否整个效应仅是偏倚的假象
Rosenthal’s失安全数
Orwin’s失安全数
偏倚的影响多大
Duval和Tweedie的修剪填补法(Trim and Fill)
仅分析大规模研究
实例分析结果小结
资料概述
有偏倚存在的证据吗
观察到的关联可能仅是偏倚的结果吗
偏倚对风险比可能有什么影响
一些重要的警告
小型研究效应
结语
本章小结
参考文献
第七部分 效应量相关问题
第31章 概述
第32章 为何用效应量而不用p值
引言
p值和效应量的关系
区别是重要的
p值常常被误解
叙述性评价和Meta分析
本章小结
第33章 Simpson悖论
引言
包皮环切和HIV感染风险
悖论的例子
本章小结
参考文献
第34章 逆方差方法的推广
引言
其他效应量
简单描述统计
物理常数
其他类型资料的两组研究
三组研究
回归系数
估计效应量的其他方法
适合研究资料类型的调整的方法
分析研究间变异的更好方法
个体水平资料的Meta分析
标准Meta分析方法分析个体水平资料
统一分析所有的个体水平资料
Bayes方法
本章小结
参考文献
第八部分 其他方法
第35章 概述
第36章 基于方向和p值的Meta分析方法
引言
唱票法
符号检验
合并p值
本章小结
第37章 用于两分类资料的其他方法
引言
Mantel-Haenszel法
一步法计算比数比
本章小结
第38章 心理测量Meta分析
引言
心理测量Meta分析
伪效应的消弱作用
Meta分析方法
实例分析
心理测量Meta分析的方差解释
假象校正和Meta回归比较
伪效应值的信息来源
如何评价异质性
当没有预先假定的协变量时
当有预先假定的协变量时
心理测量Meta分析的结果报告
结语
本章小结
参考文献
第九部分 Meta分析实际应用中相关议题的讨论
第39章 概述
第40章 什么时候进行Meta分析是合适的?
引言
待合并的研究符合一致性要求吗
可以合并不同设计类型的研究吗
随机试验和观察性研究
成组、配对和群组设计的研究
我能合并那些结果报告形式不同的研究吗
Meta分析至少需要多少个研究
本章小结
参考文献
第41章 Meta分析结果的报告
引言
研究间效应一致吗?
计算模型
森林图
敏感性分析
本章小结
参考文献
第42章 累积Meta分析
引言
为什么要进行累积Meta分析
累积Meta分析作为教育的工具
确认数据中的模式
显示累积合成结果而不是分析方法
累积Meta分析用于评估预测
本章小结
第43章 对Meta分析的批评
引言
一个数字不能概括一个研究领域
批评
回应
文件抽屉问题违背了Meta分析原理
批评
回应
苹果和橙子的合并
批评
回应
垃圾入,垃圾出
批评
回应
重要的研究被忽视
批评
回应
Meta分析和随机化试验不一致
批评
回应
Meta分析的误用
批评
回应
传统综述比Meta分析更好吗
结语
本章小结
参考文献
第十部分 资源和软件
第44章 Meta分析应用软件
本章概要
引言
软件
三种软件Meta分析例子
软件功能介绍
计算综合效应量和方差
实现Meta分析
敏感性分析
绘制森林图
复杂数据格式
亚组分析和Meta回归
发表偏倚
视觉和感觉
COMPREHENSIVE META-ANALYSIS(CMA)2.0
数据输入
分析
产生森林图
敏感性分析
研究中的亚组和复杂数据的分析
亚组分析和Meta回归
发表偏倚分析
与其他软件相比
相关信息
REVMAN 5.0
数据导入
分析
产生森林图
敏感性分析
进行亚组分析和Meta回归
发表偏倚分析
与其他软件相比
相关信息
STATA 10.0
数据导入
分析
产生森林图
敏感性分析
发表偏倚分析
与其他软件相比
本章小结
第45章 参考书网站和专业组织
关于系统评价的书
关于Meta分析的书
期刊,Meta分析专刊
网站
The James Lind图书馆
comprehensive meta analysis
The Cochrane Collaboration
The Campbell Collaboration
The Human Genome Epidemiology Network
参考文献
附表索引
附图索引
京公网安备 11010102004214号