stata中meta分析之meta回归
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发布时间：2024-09-28 09:02
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时间：2024-09-29 10:59
在stata中进行meta回归分析是整合多元原始研究结果的有效方法。先前的文章讨论了安装stata16的方法，已获得不少读者的认可与支持。
今天，我将整理已掌握的meta回归知识，希望能为需要帮助的读者提供有益的指导。meta分析是指综合多个原始研究，计算并评估合并效应量的过程。这一过程旨在评估具有特定特征的文献集合，并利用统计学方法进行分析。
由于合并研究间的质量差异，导致异质性问题，我们需要对其进行评估和处理，以免错误地使用加权合并，从而得出无意义或错误的结果。此时，meta回归的运用显得至关重要。
它通过建立回归方程来揭示解释变量与结果变量之间的关系，筛选导致异质性的因素。在进行分析时，除了理解基础操作之外，还需要对数据进行特定处理，如导入数据并查看异质性来源。
在stata文件编辑器中，导入数据并运行相关代码，如进行meta回归前的转换操作。例如：
首先，利用数*算生成所需数据以适应meta分析需求。在分析前，数据中年份和地点通常以字符串形式存在，这些数据需转换为数值型，以供后续meta回归分析。
具体操作为在stata环境中选中变量，执行数据->转换字符串变量为数值变量的操作，然后根据需要转换为整型（int）或字节型（byte）。
在转换后，重新运行meta回归代码，比如：metareg lnor studyperiods region, wsse (Selnor) bsest(reml)，观察分析结果。初步检查可能存在的问题，如变量类型与要求不符，需再次调整数据类型直至结果符合预期。
分析结果显示，若发现特定变量在回归分析中具有显著性（P<0.05），则可认为该变量可能引发异质性，进而进行进一步的亚组分析。反之，若P值>0.05，表明无需进行额外的亚组分析。
利用stata的meta analysis模块简化了这一过程，包括选择适当的函数（例如metareg）及其对应的变量（如应变量lnor和协变量如研究年份、地区）。通过点击和选择，用户可以直接操作并生成分析结果。
分享个人学习心得，meta回归的实践可能并不完全标准或精确，但作为参考，有助于深入理解meta分析的核心概念和应用。虽然文字撰写需要时间，但若有读者从中受益，希望本文章能够成为一种激励。
鼓励阅读者在遇到困难时不妨尝试，以求在meta分析领域取得进步。感谢关注和支持，每一份贡献都是对我莫大的鼓励。再次提醒，学习之路需要持续努力，最终目标是掌握并熟练应用meta分析的技巧。
