經(jīng)常有人會問這樣的問題，meta分析沒有異質(zhì)性，還要不要做亞組分析、敏感性分析？

為什么會有這樣的問題，難道是因為大家在學(xué)習(xí)meta分析的時候只看到了：有顯著的異質(zhì)性，需要用亞組分析探討異質(zhì)性來源，做敏感性分析評估合并結(jié)果的穩(wěn)定性？可是，反過來不一定成立??！

異質(zhì)性高=需要做亞組分析/敏感性分析，并不代表：異質(zhì)性不高=不需要做亞組分析/敏感性分析。

舉個例子，很多人在入職的時候會去做體檢，但不代表入職后（再次到其他公司入職前）就不做體檢了。因為體檢的作用很多，不僅僅是為了評估身體狀況符合入職的要求。同理，亞組分析和敏感性分析也如此。

亞組分析

其主要作用有兩個：探討異質(zhì)性來源、評估分組因素對結(jié)果的影響。

下面的亞組分析森林圖，納入研究間存在顯著的異質(zhì)性（I2=74%，P<0.0001），顯然要做亞組分析，此時的重點是探討異質(zhì)性來源。按高危（High risk）、低危人群（Low risk）分組，分組后前者無顯著異質(zhì)性，后者的異質(zhì)性依然顯著，說明風(fēng)險高低并不是異質(zhì)性來源之一。同時，兩個亞組的合并結(jié)果均有統(tǒng)計學(xué)意義，且RR<1，與總合并結(jié)果一致，說明鈣補充劑對孕婦預(yù)防先兆子癇有保護作用，而且對低危和高危人群都有效。

然而，下面的這個meta分析，納入研究間無顯著異質(zhì)性（I2=6.5%），也做了亞組分析，其目的就是評估研究類型對結(jié)果的影響。病例對照研究的合并結(jié)果有統(tǒng)計學(xué)意義，然而隊列研究沒有，說明研究類型對合并結(jié)果有顯著影響。

這個結(jié)果怎么解讀和下結(jié)論呢？作者做了一個很好的示范：盡管總的合并結(jié)果有統(tǒng)計學(xué)意義，病例對照研究的合并結(jié)果也顯著，但是由于隊列研究的方法學(xué)質(zhì)量更高、證據(jù)等級也高于病例對照研究，因此作者更相信隊列研究的結(jié)果，認為當(dāng)前沒有足夠的證據(jù)支持咖啡的攝入會增加前列腺癌的發(fā)生風(fēng)險。

敏感性分析

有的人認為敏感性分析的作用是為了找到異質(zhì)性來源，其實不然，敏感性分析的出發(fā)點是探討結(jié)果的穩(wěn)定性。正因如此，Stata、R等軟件做敏感性分析，默認輸出的只有逐一剔除法（敏感性分析方法的一種）的合并結(jié)果，而不會給出異質(zhì)性檢驗結(jié)果。

那么什么時候要做敏感性分析呢？在我看來，所有的meta分析都可以做敏感性分析。驗證結(jié)果的穩(wěn)定性十分必要，穩(wěn)定性好，增加合并結(jié)果的可信度；反之，進一步探討結(jié)果不穩(wěn)健的原因，給出一個更客觀、謹慎的結(jié)論。所以說，做敏感性分析與異質(zhì)性的大小無關(guān)。

可是，為什么會有人通過敏感性分析查找異質(zhì)性來源呢？這又是一個錯誤理解meta分析相關(guān)理論（納入文獻的異質(zhì)性高，則不適合做meta分析）的例子：既然異質(zhì)性顯著，那就逐一剔除，異質(zhì)性顯著降低的就是異質(zhì)性來源，排除后繼續(xù)做meta分析。如果這個方法可行，那所有的meta分析文章，都不會出現(xiàn)有顯著異質(zhì)性的結(jié)果了。

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這個方法不可取的原因在于：混淆了“異質(zhì)性”與“統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性”，前者包括統(tǒng)計學(xué)、臨床、方法學(xué)異質(zhì)性。統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性在某程度上可反映臨床、方法學(xué)異質(zhì)性，但也有特殊情況（臨床、方法學(xué)異質(zhì)性顯著，但統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性不顯著）。

嚴格來說，在制定納入排除標(biāo)準后就可以決定要不要做亞組分析，因為這個時候已經(jīng)可以判斷納入研究間可能存在哪些臨床、方法學(xué)的差異。因此，統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性的高低，不是做不做亞組分析的理由，臨床、方法學(xué)異質(zhì)性才是。通過亞組分析，評估研究類型、性別、地區(qū)等因素對統(tǒng)計學(xué)異質(zhì)性的影響，對合并結(jié)果的影響。