大家好，我是小麥。每天都有小伙伴在各平臺（公眾號、知乎、QQ群、培訓(xùn)班）跟我交流meta分析的問題。近十年的時間，我發(fā)現(xiàn)新手學(xué)習(xí)meta分析幾乎都有這些通病。

1 剛接觸meta分析，無法提出具體的問題

建議：多點(diǎn)干貨、少提“格局”很大的問題。先花點(diǎn)時間了解和學(xué)習(xí)，然后就具體的操作、流程、方法，說明你已經(jīng)做了哪些工作，遇到的具體問題是什么。沒有人愿意跟一個小白洋洋灑灑地講一大堆meta分析的知識，然后他說“哦，我知道了，謝謝。我對xx還不太明白，你能再詳細(xì)講講嗎”。

也有人提出類似的問題“誰能教我寫meta分析啊，師兄姐只告訴讓寫，根本不教如何寫，提取數(shù)據(jù)各種頭大”。這種情況我建議多看幾篇與自己的選題相似的meta分析文獻(xiàn)，參考別人提取了哪些數(shù)據(jù)，然后再思考為什么要提取這些數(shù)據(jù)，最終確定自己要提取什么數(shù)據(jù)。遇到具體的提取問題再提問，這樣也便于別人給你提供參考意見。

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2 不懂得利用軟件的報(bào)錯提示和幫助文件

建議：留意一些你可能覺得不太重要的信息。其實(shí)Stata或R軟件對用戶還是比較友好的，至少在操作有誤時，軟件會提醒錯誤的原因，像上面的截圖，已經(jīng)提示“xxx不是命令名稱或命令名稱的縮寫”，點(diǎn)擊末尾的r(199)也有相關(guān)介紹。

可是，很多人不是沒理解這句話的意思，就是“我看懂了這句話的意思，但怎么解決？”。

這句話提示我們的是，使用的“xxx”命令要么是拼寫有誤，要么是沒有安裝代碼包。剩下的就是逐個排查這兩個問題：先確認(rèn)命令是否無誤，如果是，那就是沒有代碼包。

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3 生搬硬套教程

建議：注意觀察細(xì)節(jié)，大膽假設(shè)、小心求證。很多人學(xué)習(xí)新的知識、技能，都是完全照搬教程，特別是統(tǒng)計(jì)分析的操作代碼?？墒?，教程使用的軟件版本、數(shù)據(jù)，跟你實(shí)際操作時是完全一樣的嗎？這就需要我們自己判斷。

Stata做二分類數(shù)據(jù)的森林圖，作圖的同時，軟件自動生成“_ES”，其實(shí)就是OR或RR值（Stata14以前的版本都是），要進(jìn)行發(fā)表偏倚檢驗(yàn)，就需要做對數(shù)轉(zhuǎn)換。

可是，Stata14以后，軟件輸出的“_ES”就是OR/RR的對數(shù)值，不需要再進(jìn)行對數(shù)轉(zhuǎn)換了。

有人會想，我怎么知道軟件修改了？沒錯，我們或許沒有關(guān)注軟件的更新?？墒牵灰菍W(xué)習(xí)過高中數(shù)學(xué)，應(yīng)該知道負(fù)數(shù)是不能計(jì)算自然對數(shù)的。此時，我們就要有敏銳的思維，驗(yàn)證一下“_ES”是否為對數(shù)值，這個其實(shí)并不難。

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4 總是追求“好結(jié)果”

建議：根據(jù)實(shí)際情況，選擇更為客觀、合理的操作。

效應(yīng)指標(biāo)的選擇是有一定標(biāo)準(zhǔn)的，連續(xù)型變量的meta分析，在度量衡單位一致的情況下，就應(yīng)該用WMD，這樣便于結(jié)果的解釋更具體。而不是根據(jù)異質(zhì)性大小而選擇其他效應(yīng)量。

同理，二分類變量的meta分析，病例對照研究只能用OR，隊(duì)列研究和RCT優(yōu)先選擇RR，這都是研究類型以及效應(yīng)量指標(biāo)的特點(diǎn)決定的。

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