实例分析
均数(mean)±标准差(SD)的meta分析合成
图片是在内蒙额济纳拍的胡杨林
图片左中有一些高的树也有一些低的树
假如那么多棵高的树我们类比为在实验中获得的良性病变的一些指标： 均数(mean)±标准差(SD) 研究1
假如那么多棵矮的树我们类比为在实验中获得的恶性病变的一些指标： 均数(mean)±标准差(SD) 研究1
图片右中有一些高的树也有一些矮的树
假如那么多棵高的树我们类比为在实验中获得的良性病变的一些指标： 均数(mean)±标准差(SD) 研究2
假如那么多棵矮的树我们类比为在实验中获得的恶性病变的一些指标： 均数(mean)±标准差(SD) 研究2
研究3，研究4.......
meta之后我们可以得到什么呢?---- WMD---加权均数差（高的树的高度究竟比矮的树高多少啊? 究竟差别有没有统计学意义啊？注意这时候的样本量是所有入选研究的总的样本量。）
使用软件STATA
数据收集格式
| NO. | N (benign) | ADC mean (benign) | ADC SD (benign) | N (malignant) | ADC mean (malignant) | ADC SD (malignant) |
|---|
| 1 | 31 | 1.94 | 0.35 | 18 | 0.82 | 0.2 |
| 2 | 12 | 0.32 | 0.05 | 15 | 0.19 | 0.03 |
| 3 | 20 | 1.21 | 0.17 | 16 | 0.92 | 0.2 |
| 4 | 18 | 2.23 | 0.21 | 27 | 1.04 | 0.03 |
| 5 | 30 | 1.46 | 0.64 | 15 | 0.92 | 1.3 |
| 6 | 23 | 1.75 | 0.41 | 22 | 1.11 | 0.33 |
| 7 | 47 | 0.7 | 0.2 | 100 | 0.45 | 0.11 |
| 8 | 21 | 1.42 | 0.58 | 43 | 1.46 | 0.5 |
| 9 | 30 | 1.8 | 0.312 | 20 | 1.3 | 0.241 |
| 10 | 44 | 1.42 | 0.26 | 31 | 0.91 | 0.17 |
| 11 | 10 | 0.646 | 0.368 | 23 | 1.241 | 0.4 |
| 12 | 26 | 1.76 | 1.84 | 20 | 1.31 | 1.42 |
步骤：
（1）进入软件
（2）输入数据
（3）复制粘贴输入上述数据后
（4）关掉数据输入窗口，进入命令窗口
输入下述命令进行合成——得到结果
metan var2 var3 var4 var5 var6 var7,nostandard random label(namevar=var1)
上面结果中需要记录的数值
WMD---加权均数差
WMD及95%置信区间 0.420（0.182 to 0.658）
Z=3.46 p=0.001
什么是森林图呢？
定义：是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中，以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1或0)为中心，用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间(confidenceinterval，CI)，用一个棱形（或其它图形）描述了多个研究合并的效应量及可信区间。它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果，是Meta分析中最常用的结果表达形式（搜狗百科）。
（5）保存生成的森林图
meta分析中漏斗图的作用是什么?
排除偏倚之用。小样本所得的离散度较大,因此常处于漏斗图的底部,大样本离散度则较小,因此处于顶部。 正常情况下应该是顶小而底大,如果不是这样,则可能存在较大偏倚。该种偏倚多由发表偏倚造成。
漏斗图的绘制
输入命令 metafunnel _ES _seES
好了，今天就写到这里了，谢谢大家关注。