SPSSAU新增加了【Meta薈萃分析】模塊。Meta薈萃分析（也稱Meta分析，元分析，異質(zhì)性分析等），其是一種綜合各種文獻(xiàn)結(jié)論，進(jìn)而匯總綜合評價的方法，通俗地看，Meta分析是將多篇類似研究的文獻(xiàn)進(jìn)行匯總，將多個文獻(xiàn)的研究結(jié)論進(jìn)行總結(jié)，并且通過一系列科學(xué)分析，從而得到科學(xué)結(jié)論的方法。常用于醫(yī)學(xué)、心理學(xué)、教育學(xué)、生態(tài)學(xué)等專業(yè)領(lǐng)域。

一、Meta分析類型

按照數(shù)據(jù)類型，Meta分析可包括多種類型，比如連續(xù)性數(shù)據(jù)進(jìn)行均值差異比較，二分類數(shù)據(jù)進(jìn)行比率差值對比（或計算優(yōu)勢比OR值，相對危險度RR值等），當(dāng)然SPSSAU中還包括單個率、相關(guān)系數(shù)、平均值，或者OR值/HR值的Meta分析等，并且提供一般倒方差法時的Meta分析。

SPSSAU的Meta分析模塊，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型，細(xì)分為8個算法，說明如下（點擊方法可直達(dá)幫助手冊說明）：

雖然看起來方法有很多種，但實際上均屬于Meta分析范疇，其內(nèi)在原理是相通的。區(qū)別在于在進(jìn)行具體研究時，不同的數(shù)據(jù)類型其標(biāo)準(zhǔn)誤計算方式是不同的，而標(biāo)準(zhǔn)誤是Meta分析中最關(guān)鍵的指標(biāo)之一。因此系統(tǒng)為方便用戶選擇與使用，將方法分的比較細(xì)。

二、Meta分析基本流程

1、分析步驟

針對Meta分析，其常見的分析步驟如下：

step1：數(shù)據(jù)整理

按SPSSAU規(guī)范格式整理好數(shù)據(jù)。

step2：異質(zhì)性分析

首先分析是否存在異質(zhì)性問題，可以通過異質(zhì)性檢驗/森林圖等多種方式進(jìn)行判斷，如果有異質(zhì)性問題則Meta模型應(yīng)該使用‘隨機效應(yīng)’模型。

step3：異質(zhì)性探索

如果存在嚴(yán)重的異質(zhì)性，深入探究異質(zhì)性問題；可通過森林圖，累積Meta，敏感性檢驗等分析異質(zhì)性問題；可通過亞組分析，Meta回歸等分析手段探索深層次的異質(zhì)性問題。step4：發(fā)表偏倚

分析是否存在發(fā)表偏倚問題：可通過漏斗圖直觀查看（較常見方式），還可通過Begg檢驗和Egger檢驗進(jìn)行分析；可進(jìn)一步使用Trim剪補法進(jìn)行發(fā)表偏倚分析，并且校正合并效應(yīng)值。

step5：Meta模型穩(wěn)健性

分析Meta模型的穩(wěn)健性情況：通常通過敏感性檢驗進(jìn)行分析，并可使用森林圖可視化敏感性檢驗結(jié)果；也可查閱累積Meat效應(yīng)，了解模型穩(wěn)健性情況等。

step6：科學(xué)結(jié)論

最終確認(rèn)科學(xué)的Meta分析結(jié)論，確保異質(zhì)性分析及探索等，確保發(fā)表偏倚問題的處理，并且模型需要具有穩(wěn)健性。

2、專業(yè)名詞說明

Meta分析涉及專業(yè)術(shù)語和名詞較多，比如效應(yīng)量、效應(yīng)量測量、Meta模型、估計方法、發(fā)表偏倚(Begg檢驗和Egger檢驗，Trim剪補法)、敏感性檢驗、累積Meta和Meta回歸，森林圖和漏斗圖等，說明如下表格所示：

3、軟件操作

以連續(xù)性數(shù)據(jù)Meta分析為例，SPSSAU操作截圖如下：

三、Meta分析關(guān)鍵點

Meta分析通常關(guān)注四大項內(nèi)容，分別是合并效應(yīng)量、異質(zhì)性問題，發(fā)表偏倚問題和穩(wěn)健性問題。接下來分別進(jìn)行說明。

1、合并效應(yīng)量

Meta分析的核心之一是對各個研究的效應(yīng)值進(jìn)行合并計算。合并效應(yīng)值可以反映干預(yù)措施的整體效果，并對研究結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性進(jìn)行評估。

以連續(xù)性數(shù)據(jù)Meta分析為例，SPSSAU輸出效應(yīng)量結(jié)果如下圖：

（1）合并效應(yīng)量計算

①確定效應(yīng)量θi，根據(jù)數(shù)據(jù)類型確定單個研究的效應(yīng)量。

②計算標(biāo)準(zhǔn)誤se，不同數(shù)據(jù)類型標(biāo)準(zhǔn)誤計算公式不同。
③計算權(quán)重值w，w=1/se^2

④計算歸一化權(quán)重。

⑤計算合并效應(yīng)量θ，θ=∑(θi*wi)

注：該過程由SPSSAU自動完成，用戶只需要按規(guī)范格式輸入數(shù)據(jù)即可。

（2）合并效應(yīng)量檢驗

上表可以看出，合并效應(yīng)量-0.0266（-0.2629?~ 0.2097）95%置信區(qū)間包括數(shù)字0，即意味著合并效應(yīng)值并不會明顯偏離數(shù)字0，那么意味著實驗組和對照組并無明顯的差異。除此之外，還可通過z檢驗查看合并效應(yīng)是否明顯偏離數(shù)字0，檢查顯示z = -0.3123,?p?= 0.7704>0.1，也即說明合并效應(yīng)不會明顯的偏離數(shù)字0，也即意味著實驗組和對照組的均值并無明顯差異。

合并效應(yīng)是最終關(guān)鍵結(jié)果，但需要說明的是，Meta分析還需要確保“異質(zhì)性問題”、“發(fā)表偏倚問題”、“穩(wěn)健性問題”等均通過科學(xué)論證之后，才能認(rèn)為該結(jié)果具有科學(xué)性。

2、異質(zhì)性問題

異質(zhì)性指的是納入的不同研究之間存在的差異，可能來自于研究設(shè)計、研究對象、干預(yù)措施等方面的不同。異質(zhì)性是Meta分析中需要特別關(guān)注的一個方面，因為它會影響分析結(jié)果的可信度和準(zhǔn)確性。常用的異質(zhì)性檢驗方法：Q檢驗、I2值判斷、H值判斷等。
SPSSAU異質(zhì)性檢驗分析結(jié)果展示如下：

（1）Q檢驗

Q檢驗用于判斷效應(yīng)值偏離合并效應(yīng)值的幅度，Q值越大，說明效應(yīng)值波動越大，即異質(zhì)性越強，Q統(tǒng)計量服從自由度為k-1（k為文獻(xiàn)格個數(shù)）的卡方分布。Q統(tǒng)計量計算公式如下：

其中，wi為第i個研究的權(quán)重值；Ti為第i個研究的效應(yīng)量，Tbar為所有研究的平均效應(yīng)量。若Q檢驗顯示p值<0.05，即拒絕無異質(zhì)性問題的假定，說明資料具有異質(zhì)性問題。反之說明沒有異質(zhì)性問題，可直接使用固定效應(yīng)。

（2）I2值判斷

I2指標(biāo)衡量組件異質(zhì)性的占比情況，計算公式如下：

其中，自由度df=k-1，即文獻(xiàn)個數(shù)減1。

通常I2大于50%時認(rèn)為異質(zhì)性較高，I2大于75%時認(rèn)為異質(zhì)性過高。

（3）H值判斷

H值為Q統(tǒng)計量的平均化，該值越大，說明效應(yīng)量平均波動幅度越大，即異質(zhì)性越強。

H值計算公式如下：

通常H值小于1.2說明不存在異質(zhì)性問題；H值大于1.5說明存在異質(zhì)性；H值介于1.2和1.5之間時，如果95%區(qū)間包括1說明沒有異質(zhì)性問題，反之說明有異質(zhì)性問題。

• 提示：異質(zhì)性分析時通常結(jié)合多個指標(biāo)綜合決擇，如果出現(xiàn)指標(biāo)間結(jié)果矛盾，建議以Q檢驗或者I2值為準(zhǔn)即可。另隨機效應(yīng)時tau2值表示效應(yīng)量離散程度，其為隨機效應(yīng)時估計值，該值越大表示異質(zhì)性越強。H2值為H值平方，實質(zhì)研究中一般使用H值進(jìn)行分析。

3、發(fā)表偏倚問題

發(fā)表偏倚是指具有統(tǒng)計學(xué)顯著性研究意義的研究結(jié)果發(fā)表的可能性更大，這使得Meta文獻(xiàn)不具有隨機性，這種偏差會影響Meta分析的結(jié)果。

判斷方法：

發(fā)表偏倚問題可通過漏斗圖直觀查看（較常見方式），還可通過Begg檢驗和Egger檢驗進(jìn)行分析，也可進(jìn)一步使用Trim剪補法進(jìn)行發(fā)表偏倚分析，并且校正合并效應(yīng)值。

（1）漏斗圖

漏斗圖時，橫坐標(biāo)為效應(yīng)量，縱坐標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)誤差值（并且縱坐標(biāo)進(jìn)行逆向），如果說各散點介于漏斗內(nèi)兩側(cè)并且基本上呈現(xiàn)出對稱狀態(tài)，那么意味著沒有發(fā)表偏倚問題。

（2）Egger檢驗和Begg檢驗

• Egger檢驗：如果其對應(yīng)的p值大于0.05，則認(rèn)為不存在發(fā)表偏倚，反之說明可能存在發(fā)表偏倚。

• ?Begg檢驗：如果其對應(yīng)的p值大于0.05，則認(rèn)為不存在發(fā)表偏倚，反之說明可能存在發(fā)表偏倚。

（3）Trim剪補法

Trim剪補法時剪去漏斗圖中不對稱項，并且沿漏斗圖中心兩側(cè)填補上被剪切部分，并且基于剪補后數(shù)據(jù)重新進(jìn)行效應(yīng)量計算，以校正異質(zhì)性問題帶來的效應(yīng)量偏差。表格中列出的第1行為真實數(shù)據(jù)結(jié)果，第2行為填補后的校正數(shù)據(jù)結(jié)果；如果兩行結(jié)果完全一致，則意味著并沒有進(jìn)行填補處理。

4、穩(wěn)健性問題

Meta分析的穩(wěn)健性通常通過敏感性檢驗進(jìn)行分析，使用逐一剔除檢驗法進(jìn)行研究。在逐一剔除法中，將每篇研究依次剔除，并重新進(jìn)行合并分析。每行表示移除該項后剩余項的研究Meta合并效應(yīng)量結(jié)果、95%區(qū)間、效應(yīng)量是否為0的z檢驗結(jié)果及I2指標(biāo)值。
SPSSAU敏感性檢驗結(jié)果展示如下：

綜合上表格來看，各個效應(yīng)量值對應(yīng)的95%置信區(qū)間均包括數(shù)字0，即意味著合并效應(yīng)不顯著偏離數(shù)字0（實驗組和對照組均值差無明顯差異）這一結(jié)論，具有穩(wěn)健性。與此同時，上表格還可以看到，‘Hartman 2008’這篇文獻(xiàn)被移除后，I2值僅為13.80%，意味著該文獻(xiàn)可能帶來了明顯的異質(zhì)性問題（因為將其移除后I2明顯由61.89%下降為13.80%）。
還可使用森林圖直觀展示敏感性檢驗結(jié)果，如下圖，圖中可以看到，逐一移除單獨一篇文獻(xiàn)后，合并效應(yīng)并沒有發(fā)表非常明顯的改變，因而也意味著本案例數(shù)據(jù)通過敏感性檢驗，合并效應(yīng)結(jié)果具有良好的穩(wěn)健性。

四、疑難解惑

• 如果不滿足異質(zhì)性檢驗時如何辦?

如果基本沒有異質(zhì)性問題，那么建議使用固定效應(yīng)即可，當(dāng)然此時使用隨機效應(yīng)也可以；如果說異質(zhì)性問題不太嚴(yán)重，那么直接使用隨機效應(yīng)模型即可；如果說異質(zhì)性問題非常嚴(yán)重，建議進(jìn)一步查看導(dǎo)致異質(zhì)性問題的原因并且處理后分析使用。

• 如果不滿足發(fā)表偏倚怎么辦？

如果漏斗圖發(fā)表散點不在漏斗內(nèi)側(cè)并且明顯不對稱，那么建議使用剪補法，并且最終使用修正后的合并效應(yīng)結(jié)果。當(dāng)然也可找出導(dǎo)致不對稱的文獻(xiàn)，并且移除該文獻(xiàn)后再次分析。

• 如果沒有通過敏感性檢驗怎么辦？

SPSSAU中，敏感性檢驗使用逐一剔除法，綜合對比和分析結(jié)論上的變化等。當(dāng)然還可以有其它處理方法，比如一次性剔除兩篇文獻(xiàn)等，建議綜合對比決擇等。如果剔除某一文獻(xiàn)后合并效應(yīng)發(fā)表非常明顯的變化，可考慮將該文獻(xiàn)不納入分析范圍。