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Stata做meta分析,最常出現(xiàn)的錯誤操作都有哪些?

2023-04-06 11:15 作者:爾云間meta分析  | 我要投稿

Stata是meta分析最常用的軟件之一,應用stata做meta分析時,也有很多需要注意的地方,一個小疏忽往往會帶來大問題,影響了統(tǒng)計分析的順利進行。今天給大家總結(jié)總結(jié)stata操作中的幾個常見問題。

1 數(shù)據(jù)錄入問題

Stata的數(shù)據(jù)錄入,很多時候都是從excel或其它文件中將數(shù)據(jù)復制,然后粘貼到數(shù)據(jù)編輯窗口的。此時,stata會有一個彈窗,提示我們:第一行是作為數(shù)據(jù)還是變量名。
這時候需要根據(jù)實際情況選擇,復制的時候,第一行是變量名,就需要選擇第二項“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!
將數(shù)據(jù)變成了變量名,補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。

圖 1 stata的數(shù)據(jù)錄入(復制粘貼數(shù)據(jù)的選擇)
圖2 Stata數(shù)據(jù)錄入的出錯問題(示例)

解決方法有兩個:1) 在stata的數(shù)據(jù)編輯窗口點擊:File→New,新建一個空白的數(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行統(tǒng)計分析的操作了。

圖3 Stata數(shù)據(jù)錄入的出錯問題(示例)
圖 4 Stata修改數(shù)據(jù)格式的命令

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

圖 5 Stata進行二分類變量meta分析的結(jié)果

2 Egger或Begg檢驗運行出錯

有不少人反映,stata在做Egger、Begg檢驗的時候報錯,命令行:metabias logRR selogRR, graph(egger)運行不了。即便使用菜單操作,也出現(xiàn)同樣的問題(圖6)。

圖 6 Stata進行Egger檢驗的報錯

其實,這是“metabias”的版本升級導致的。“metabias”是Stata完成發(fā)表偏倚檢驗的命令,最早是在1997年編寫的,那時候metabias可以做Begg檢驗和Egger檢驗,而且只要輸入1個命令,Stata就輸出2種檢驗方法的結(jié)果。
到了2009年,Harbord對原有的命令進行了修改,增加了兩種檢驗方法:Harbord test和peters test。同時,Egger和Begg檢驗的命令也有所變化。此時,Egger檢驗的命令是怎樣的呢?如下圖所示,其實命令的變化很小,只是把“graph”放在了最后。

圖 7 更新后的Egger檢驗命令及結(jié)果

3 效應值沒有轉(zhuǎn)換

90%以上的初學者都會犯這個錯誤,為什么?因為想當然。Stata的一個優(yōu)點是同時兼容菜單和命令行。有人認為命令行我搞不定,菜單我還不懂嗎?然后就開始搗鼓菜單了。Stata的菜單操作確實很簡單,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),很簡單,依次選擇試驗組的事件發(fā)生人數(shù)、試驗組的事件未發(fā)生人數(shù)、對照組的事件發(fā)生人數(shù)、對照組的事件未發(fā)生人數(shù)。

圖 8 Stata進行分類變量meta分析的數(shù)據(jù)選擇

連續(xù)資料要求輸入兩組的“樣本量、均數(shù)、標準差”,也很簡單明了,按順序選擇即可。

圖 9 Stata進行連續(xù)變量meta分析的數(shù)據(jù)選擇

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

圖 10 Stata進行效應值合并時錯誤的數(shù)據(jù)選擇

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)計學意義;然而P=0.000<0.05,提示有顯著差異。這顯然是不對的。

先取對數(shù),后進行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。

今天的分享就到這里了~遇到任何問題歡迎后臺私信哦~


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