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作者：解螺旋. 葉子 解螺旋原創(chuàng)

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在Meta分析中廣泛應用的三種軟件，Comprehensive Meta analysis (CMA)，Revman和Stata?？偟膩碚fCMA專門用于Meta分析，因此針對性較強；Revman比較實用，基本功能都有，且容易上手；Stata功能齊全，但大量運用命令來操作，對于習慣windows的人來說，需要時間來適應。接下來就淺談下這三種軟件在Meta分析中的具體應用。

Meta分析的第一步就是根據每一個研究的綜合數據計算綜合效應量和方差。在許多系統(tǒng)評價中，要求納入所有研究設計相同及報告結果格式相同。例如所有研究均報告二分類變量或者均值和標準差，三種軟件均接受這些格式的數據。

然而，在其他情況下，Meta分析中有的研究采用不同的設計方法（例如納入研究中有的采用完全隨機設計，而有的采用配對設計），或者納入研究報告結果的格式不盡相同（比如有的研究結果以均值和標準差及樣本量的形式，而有的研究只報告p值和樣本含量）。CMA軟件可以接受的數據格式超過100種，并可以整合或整理成同一格式進入分析。Revman和Stata軟件只能夠接受統(tǒng)一格式的數據，要求納入的所有獨立研究數據格式必須相同。

三種軟件都可以進行Meta分析中固定效應和隨機效應分析，它們也都可以得出關鍵統(tǒng)計量。例如綜合效應量及可信區(qū)間，異質性檢驗統(tǒng)計量（T2，Q,I2），并且提供足夠的信息以便研究者計算其他需要的統(tǒng)計量。如果是二分類數據，軟件采用倒方差、Mantel-Haenszel權重或peto法。

在Meta分析中，觀察當納入的研究少一個時，分析結果如何變化的，是一種非常有益的方法。三種軟件都可以實現這一功能，查看結果會如何變化。CMA和Stata可以自動化實現這一過程，重復進行分析和每次去掉不同的單個研究。

如果一些研究包含數據不止來自一個亞組、結局、時間點或者對照，這時就需要相應的方法進行分析。CMA可以定義層次結構數據（如結果中有多重結局），然后為使用者提供一個選擇，以許多結局為基礎而產生的綜合變量或者根據每一種結局分開分析。Revman可以讓研究根據不同的結局分開分析。Stata軟件固有的宏程序無法分析復雜的數據結構，針對這種情況研究者可以進行重新編程。

在許多情況下研究者需要根據校正變量將研究分類，并比較兩組或者多組研究的效應值，這三種軟件都可以做這些分析。在其他情況下，研究者需要根據連續(xù)性協(xié)變量編碼每一個研究，然后進行Meta回歸，評價效應量和協(xié)變量直接關系，CMA和Stata均可以提供這類型的分析。

森林圖是Meta分析中重要的部分，它提供統(tǒng)計量的背景資料，并將結果展示給其他人。所有軟件都可以繪制森林圖，但是不同的軟件對于圖形格式的控制不同。

采用某種方法對于發(fā)表偏倚可能產生的影響進行評價是非常重要的，CMA和Stata均可以提供全套的方法去評價發(fā)表偏倚，Revman只能夠采用漏斗圖評估發(fā)表偏倚，不能進一步提供發(fā)表偏倚的統(tǒng)計分析。

通過以上介紹我們不難發(fā)現，三種統(tǒng)計軟件各有長短，研究者需在實際研究過程中取長補短，恰當的選擇統(tǒng)計分析軟件。