有時，我們檢索到了我們認為合格的文獻，但是面對文章中復雜的數(shù)據，再加上語言的差異(以筆者現(xiàn)在的英語水平)，有時候束手無策，不能提取到合格的文獻，甚至會錯過一些合格的高質量的文獻。本文將介紹一下二分類數(shù)據和連續(xù)型數(shù)據的提取以及轉化。

一 二分類數(shù)據

收集二分類結局數(shù)據最可靠的方式是收集每組實驗組和對照組明確經歷和未經歷結局的數(shù)量。理論上這相當于收集的總數(shù)和發(fā)生結局的數(shù)量，有的事件的人數(shù)需要從百分比中計算，需要知道實驗組和對照組的總人數(shù)。如果受試者總人數(shù)和發(fā)生事件數(shù)量無法提取，但可能會報告效應值及其95%的置信區(qū)間，這種數(shù)據可采用倒方差法納入Meta分析。

筆者認為，二分類數(shù)據的效應值是OR，RR等，只要文章能提供計算效應值的數(shù)據或者直接提供效應值(包括標準誤，95%的置信區(qū)間等)即可。

二 連續(xù)型數(shù)據

連續(xù)型數(shù)據的Meta分析的效應指標是均數(shù)差值(MD或WMD)或標準化均數(shù)差值(SMD)，需要每個研究提供實驗組和對照組結局指標的均值(Mean)，實驗組和對照組結局指標的標準差(Standard deviation)，實驗組和對照組測量結局的參與者人數(shù)(N)。但是由于由于各個納入文獻的差異大，質量也參差不齊，以及一些指標很難符合正態(tài)分布，可能難以或無法從數(shù)據匯總中直接獲得必要的信息，需要我們去提取和轉化。

1.從標準誤獲得準差

已知實驗組和對照組的標準誤和樣本數(shù)，標準差可以通過均數(shù)的標準誤乘以樣本量的平方根獲得(這個知道標準誤的公式怎么來的就很簡單了)：

SD=SE*(N)^1/2

2.從可信區(qū)間獲得標準差

(1)如果樣本量很大(即每一組大于100)。

每一組的標準差等于可信區(qū)間長度除以3.92再乘以樣本量的平方根(95%的可信區(qū)間)：

SD=(UL-LL)/3.92*(N)^1/2

對于90%可信區(qū)間應當用3.29代替3.92，而對于99%可信區(qū)間應當用5.15代替。

(2)中等規(guī)模樣本量（即介于60與100之間），可使用t分布或標準正態(tài)分布(Z分布)。評價者應當尋找使用何種的證據，如果使用不方便的話可使用t分布，也就是接下來要介紹的方法3。

(3)如果樣本量很小(即每一組少于60)。

可信區(qū)間應當使用一個t分布值來計算。例如樣本量為25的95%可信區(qū)間的t值，可通過鍵入=tinv(1-0.95,25-1)在Microsoft Excel電子表格的單元格里而獲得(結果是2.0639)，上述公式中的除數(shù)3.92將改為2×2.0639=4.128。當然也可以通過查t界值表。