Stata是meta分析最常用的軟件之一，應(yīng)用stata做meta分析時(shí)，也有很多需要注意的地方，一個(gè)小疏忽往往會(huì)帶來大問題，影響了統(tǒng)計(jì)分析的順利進(jìn)行。今天給大家總結(jié)總結(jié)stata操作中的幾個(gè)常見問題。

1 數(shù)據(jù)錄入問題

Stata的數(shù)據(jù)錄入，很多時(shí)候都是從excel或其它文件中將數(shù)據(jù)復(fù)制，然后粘貼到數(shù)據(jù)編輯窗口的。此時(shí)，stata會(huì)有一個(gè)彈窗，提示我們：第一行是作為數(shù)據(jù)還是變量名。

這時(shí)候需要根據(jù)實(shí)際情況選擇，復(fù)制的時(shí)候，第一行是變量名，就需要選擇第二項(xiàng)“Treat first row as variable names”；若第一行是數(shù)據(jù)，則選擇“Treat first row as data”，一定不能弄錯(cuò)！

將數(shù)據(jù)變成了變量名，補(bǔ)救方法就是修改變量名，并重新錄入該行數(shù)據(jù)。但是，將變量名設(shè)置成數(shù)據(jù)（如圖2所示），就不是刪除首行，并修改變量名就可以解決的。

解決方法有兩個(gè)：

1) 在stata的數(shù)據(jù)編輯窗口點(diǎn)擊：File→New，新建一個(gè)空白的數(shù)據(jù)文件，然后正確錄入數(shù)據(jù)；2) 通過命令還原數(shù)據(jù)類型。

如圖三所示，刪除首行后，TD,var3, var4, var5等數(shù)據(jù)依然是紅色的，而且數(shù)據(jù)類型不能改變，只能是“str”，也就是string。這類型的數(shù)據(jù)不能被stata用于統(tǒng)計(jì)分析?？梢越柚睢癲estring var, replace”，將其還原為byte格式。然后就可以正常地運(yùn)行統(tǒng)計(jì)分析的操作了。

如圖5所示，在轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型前，運(yùn)行“metan”命令做效應(yīng)值的合并，stata提示數(shù)據(jù)類型有誤“string variable not allowed”，進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后，meta分析的合并就順利完成了。

2 Egger或Begg檢驗(yàn)運(yùn)行出錯(cuò)

有不少人反映，stata在做Egger、Begg檢驗(yàn)的時(shí)候報(bào)錯(cuò)，命令行：metabias logRR selogRR, graph(egger)運(yùn)行不了。即便使用菜單操作，也出現(xiàn)同樣的問題（圖6）。

其實(shí)，這是“metabias”的版本升級(jí)導(dǎo)致的?！癿etabias”是Stata完成發(fā)表偏倚檢驗(yàn)的命令，最早是在1997年編寫的，那時(shí)候metabias可以做Begg檢驗(yàn)和Egger檢驗(yàn)，而且只要輸入1個(gè)命令，Stata就輸出2種檢驗(yàn)方法的結(jié)果。

到了2009年，Harbord對(duì)原有的命令進(jìn)行了修改，增加了兩種檢驗(yàn)方法：Harbord test和peters test。同時(shí)，Egger和Begg檢驗(yàn)的命令也有所變化。此時(shí)，Egger檢驗(yàn)的命令是怎樣的呢？

如下圖所示，其實(shí)命令的變化很小，只是把“graph”放在了最后。

3 效應(yīng)值沒有轉(zhuǎn)換

90%以上的初學(xué)者都會(huì)犯這個(gè)錯(cuò)誤，為什么？因?yàn)橄氘?dāng)然。

Stata的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是同時(shí)兼容菜單和命令行。有人認(rèn)為命令行我搞不定，菜單我還不懂嗎？然后就開始搗鼓菜單了。

Stata的菜單操作確實(shí)很簡(jiǎn)單，基本上都有說明或操作提示的，按要求操作就行了?？墒牵憧炊崾玖藛?？

分類變量要求輸入四格表數(shù)據(jù)，很簡(jiǎn)單，依次選擇試驗(yàn)組的事件發(fā)生人數(shù)、試驗(yàn)組的事件未發(fā)生人數(shù)、對(duì)照組的事件發(fā)生人數(shù)、對(duì)照組的事件未發(fā)生人數(shù)。

連續(xù)資料要求輸入兩組的“樣本量、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差”，也很簡(jiǎn)單明了，按順序選擇即可。

效應(yīng)值的合并，Stata要求輸入的是“Effect/CI”，也就是“效應(yīng)值和95%CI”，下方也有說明：Varsfor Effects: theta, lowerCI, upperCI（效應(yīng)值、置信區(qū)間的下限、上限）。很多人都想當(dāng)然地以為懂了，于是選擇了RR/OR/HR和95%CI（圖10）！然而，這里的“theta”是指“l(fā)ogRR”。

一起來看看用RR和95%CI做出來的結(jié)果和森林圖吧，合并結(jié)果為：0.89 (0.44,1.34)，置信區(qū)間與1有交集，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；然而P=0.000＜0.05，提示有顯著差異。這顯然是不對(duì)的。

先取對(duì)數(shù)，后進(jìn)行meta分析，結(jié)果如下：RR(95%CI)=0.98 (0.62, 1.54), P=0.2314＞0.05，無疑更為合理。