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我們在閱讀meta分析文獻(xiàn)時，經(jīng)?？吹揭环N統(tǒng)計(jì)方法：敏感性分析。它的作用是評估m(xù)eta分析結(jié)果的穩(wěn)定性，具體的說，是評估單個研究、某類研究、部分主觀判斷對meta分析結(jié)果的影響。

相對的，敏感性分析的方法也包括以下幾個：

其中，在meta分析中最常用的是逐一剔除法。接下來，讓我們一起學(xué)習(xí)如何通過Stata實(shí)現(xiàn)敏感性分析中的逐一剔除法。

操作前準(zhǔn)備

成功安裝Stata軟件，并加載meta分析菜單、安裝meta分析相關(guān)的代碼包如果你還沒掌握這個基礎(chǔ)操作，可參考我們的另一個原創(chuàng)教程：Stata如何加載meta分析菜單和命令

敏感性分析逐一剔除法操作步驟

1 輸入數(shù)據(jù)

我們以Stata自帶的示例數(shù)據(jù)完成操作練習(xí)，運(yùn)行“help metan”調(diào)用幫助文件，并找到示例數(shù)據(jù)的鏈接，點(diǎn)擊藍(lán)色的鏈接調(diào)用數(shù)據(jù)，如下圖所示。

2 打開“逐一剔除法”的菜單操作頁面

依次選擇?User?-- Meta-Analysis --?Influence Analysis, metan-based (metaninf)

3 根據(jù)數(shù)據(jù)類型，設(shè)置相關(guān)參數(shù)

雖然示例數(shù)據(jù)包括了菜單中的三種數(shù)據(jù)類型，但二分類變量(Binary Count)和連續(xù)型變量(Continuous)的敏感性分析操作與森林圖的操作類似。本文以效應(yīng)值(Effect Size)為例，進(jìn)行操作練習(xí)。

效應(yīng)值(Effect Size)是什么數(shù)據(jù)？其實(shí)這是一類數(shù)據(jù)的指代，可以理解為是經(jīng)過差異比較后得到的效應(yīng)值，如頻數(shù)比較、回歸分析的OR/RR/HR (95%CI)；均數(shù)比較的MD (95%CI)。正如示例數(shù)據(jù)中的OR、ORlci、ORuci。

4 數(shù)據(jù)處理（對數(shù)轉(zhuǎn)換）

由于OR/RR/HR這類型數(shù)據(jù)的特殊性，進(jìn)行meta分析的相關(guān)分析（如森林圖、發(fā)表偏倚檢驗(yàn)、敏感性分析）前，必須先進(jìn)行自然對數(shù)轉(zhuǎn)換，因此，運(yùn)行以下命令：gen lnOR=ln(OR)gen lnORlci=ln(ORlci)gen lnORuci=ln(ORuci)gen selnOR=( lnORuci- lnORlci)/1.96/2

5 選擇分析參數(shù)

分別設(shè)置主菜單“Main”和二級菜單“Effect Opts”，其中模型的選擇與該數(shù)據(jù)做森林圖合并的模型一致。

6 得到圖表結(jié)果

由于我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行了自然對數(shù)轉(zhuǎn)換，而菜單操作的參數(shù)設(shè)置中，并沒有對結(jié)果進(jìn)行反自然對數(shù)轉(zhuǎn)換的選項(xiàng)，因此軟件輸出的結(jié)果圖形和表格結(jié)果(略)中，數(shù)據(jù)都是以對數(shù)形式展示。

7 完善命令，得到結(jié)果

通過Stata的命令回顧窗口“Review-Command”，我們可以調(diào)用菜單操作對應(yīng)的命令：metaninf lnOR selnOR, label(namevar=id, yearvar=year) random在此基礎(chǔ)上，在命令的最后加上“eform”，即可得到以O(shè)R值為橫坐標(biāo)的敏感性分析圖形。
運(yùn)行：metaninf lnOR selnOR, label(namevar=id, yearvar=year) random eform結(jié)果如下，該研究結(jié)局納入了20個研究，排除任意一個研究，剩余研究（19個）的合并結(jié)果都沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（95%CI包括1），與原合并結(jié)果一致（OR=1.11, 95%CI=0.92 to 1.34），說明結(jié)果穩(wěn)定。

本次的分享就到這里了，你還遇到哪些無法解決的meta分析軟件操作問題？歡迎與我們聯(lián)系，我們提供一對一咨詢，可以在線教學(xué)解答你的問題。

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