Meta分析实战：R语言Meta包处理二分类数据详解

Meta分析实战：R语言Meta包处理二分类数据详解

引用

CSDN

等

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来源

1.

https://blog.csdn.net/weixin_46587777/article/details/137028390

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https://wenku.csdn.net/answer/861f7c0f21

3.

https://vimsky.com/examples/detail/python-ex-netCDF4-Dataset-description-method.html

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https://rdrr.io/cran/meta/man/metabin.html

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https://pages.openeuler.openatom.cn/embedded/docs/build/html/master/yocto/recipe.html

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https://www.retail-786k.org/

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https://learn.microsoft.com/zh-cn/javascript/api/%40azure/synapse-artifacts/paypalobjectdataset?view=azure-node-preview&viewFallbackFrom=azure-node-latest

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https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37831594/

在数据分析领域，Meta分析是一种强大的统计方法，用于整合多个独立研究的结果。对于二分类数据（如成功/失败、患病/未患病等），Meta分析能够提供更全面、更可靠的结论。本文将介绍如何使用R语言中的Meta扩展包进行二分类数据分析，通过Fleiss93数据集演示具体操作步骤。

Meta包简介

Meta包是R语言中专门用于Meta分析的工具包，提供了丰富的函数来处理不同类型的数据。对于二分类数据，Meta包支持多种效应量指标，如风险比（Risk Ratio, RR）、优势比（Odds Ratio, OR）、风险差（Risk Difference, RD）等。此外，它还提供了固定效应模型和随机效应模型的计算方法，以及异质性检验和结果可视化功能。

Fleiss93数据集解析

Fleiss93数据集是Meta包中的一个示例数据集，包含了多个研究的二分类数据。该数据集主要关注某种干预措施对疾病发生率的影响，数据结构如下：

• event.e：实验组事件数
• n.e：实验组总样本量
• event.c：对照组事件数
• n.c：对照组总样本量
• studlab：研究标识

数据分析演示

首先，我们需要加载Meta包并读取Fleiss93数据集：

library(meta)
data(Fleiss93)

接下来，使用metabin函数进行数据分析。这里我们选择计算优势比（OR）作为效应量指标：

meta_analysis <- metabin(event.e, n.e, event.c, n.c,
                         data = Fleiss93,
                         sm = "OR",
                         method = "Inverse",
                         studlab = paste(studlab))

• sm = "OR"：指定效应量指标为优势比
• method = "Inverse"：使用逆方差法进行加权
• studlab：添加研究标识

模型输出解释

运行上述代码后，我们可以查看模型的输出结果：

summary(meta_analysis)

输出结果包括每个研究的效应量估计、置信区间以及总体的合并效应量。此外，还提供了异质性检验的结果，如Q统计量和I²值。

异质性评估

异质性检验是Meta分析中的重要环节，用于评估不同研究结果的一致性。Meta包提供了多种方法来评估异质性，包括Cochran's Q检验和I²统计量。在我们的示例中，可以通过以下方式查看异质性结果：

meta_analysis$Q
meta_analysis$I2

结果可视化

为了更直观地展示分析结果，我们可以使用Meta包生成森林图：

forest(meta_analysis)

森林图展示了每个研究的效应量及其置信区间，同时显示了总体的合并效应量。通过观察森林图，可以直观地评估研究结果的一致性和总体趋势。

应用场景和价值

Meta分析在医学研究、社会科学、心理学等领域具有广泛的应用。通过整合多个研究的结果，Meta分析能够提供更可靠、更全面的结论，有助于发现单个研究可能无法揭示的模式和趋势。掌握Meta包的使用，对于从事相关领域研究的学者和数据分析师来说，是一项非常有价值的技能。

通过本文的介绍，相信你已经对如何使用Meta包进行二分类数据分析有了基本的了解。不妨尝试使用自己的数据进行分析，探索更多Meta包的功能和应用场景。