Comprehensive Meta Analysis(CMA) 3 - 元分析|Meta分析|Meta-Analysis|整合分析|综合分析|荟萃分析软件
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Comprehensive Meta Analysis
- 元分析软件|Meta-Analysis
Comprehensive Meta-Analysis(CMA)是一套操作界面友好,然而又非常强大的足以满足您所有研究需要的元分析软件包。
CMA 3版本更新：
3版包含一个新的用于meta回归的模块：
允许您包含任意数量的协变量(covariates)
允许您定义协变量集
允许您在模型中包含分类和连续协变量
将自动创建哑元(dummy)变量用于分类协变量
允许您在Z-distribution 或 Knapp-Hartung中选择
允许您画出回归，以及置信和预测区间
自动画出R平方模拟
允许单击导出数据到Excel
允许单击导出图形到PowerPoint和Word
集群随机(cluster-randomized)研究的效应量
随CMA授权，我们提供一个另外程序授权，以允许您计算集群随机和其它多层研究的效应量(effect-size)和变异。
一些使软件可以在Windows 7和8上工作的更好的更新
新的授权计划
我们将不再提供永久授权，从3版本开始，您可以购买程序1年或2年的租期。
从2版本升级
如果您从2版本升级，并且订购2年的租期，我们将免费提供您第3年的授权(限期供应)。
CMA 2版本更新：
使用电子表格式界面输入数据
以超过100种不同的格式输入效应量(effect size)或治疗效应(treatment effect )数据
以每个研究自己的格式输入数据。例如，一个研究输入事件数和样本量数据，另外一个输入比值比(odds ratio)和置信区间等。
在同一个分析中包含多种研究设计。从使用独立组，配对/匹配设计，或交叉试验的研究输入数据。程序将为每个设计计算标准误，允许您在同一个分析中合并不同设计。
在同一个分析中包括前瞻性(prospective )和回顾性(retrospective)研究中得到的数据
回顾性(retrospective)包括连续，二元和相关数据。程序在比值比，标准化均值差(standardized mean differences,SMD)和相关间转换。
研究间的独立子组
研究间多个结果
结果间的多个时间点
研究间的多重比较(Placebo vs A 和Placebo vs B)
固定效应(fixed effect)和/或随机效应(random effects)模型
逆方差(Inverse variance)，Mantel Haenszel或Peto加权
使用和其他程序比如RevMan或Stata同样计算算法的选项
从其他程序中导入数据，包括Stata，RevMan，Excel和SPSS
累积分析(Cumulative analyses)
重复运行分析，每次迭代添加额外的研究，显示证据如何随时间转变
敏感性分析(Sensitivity analysis)
重复运行分析，每次迭代删除一个研究，显示研究对组合效应的影响
使用方差分析(ANOVA)评估分类缓和变量(moderators)的影响
选择固定效应，混合效应，完全随机效应
使用Meta回归评估连续预测变量的影响
自动创建散点图
选择固定效应，混合模型
高分辨率图形
为研究，子组和组合效应指定符号。设置符号为常量大小或根据研究加权成比例
修改全局或图形中的每个元素的颜色。设置格式和颜色方案模板
直接导出到Word或PowerPoint或保存为文件
发表偏倚(Publication bias)
采用精确性或标准误的漏斗图(Funnel plots)
经典Fail-Safe N
Orwin Fail-Safe N
截取和填充
秩相关检验
程序生成统计量，图形，和详细的文字报告
效应大小测量
对于那些关注治疗效应或其他效应大小的研究，程序将计算比值比(odds ratio)，风险率(risk ratio)，风险差(risk difference)，标准化均值差（standardized mean difference,d），偏差校正标准差（bias-corrected standard difference ,Hedges’s g），原始均值差，相关性，风险比，速率比，等等。
进行研究，在事件或方法寻找一组的程序将计算风险，利率，或平均。
对于（如回归系数）其他措施，计划将与通用的指标。这是可用既为原始值和日志值
程序特征包括...
对于研究者
CMA极其容易学习和使用，有着清楚而且交互式的操作界面。交互式指导将带领您穿越分析中的所有步骤，让新用户在几分钟内就可以入门分析过程。
对于统计学家
CMA是由多名公认的在元分析(meta-analysis)领域的专家共同开发的，他们都在US和UK。软件包含了大量的用于数据输入，分析和显示的高级选项。
对于学校老师
通过CMA，元分析的逻辑变得栩栩如生。使用程序可以帮助解释复杂问题，比如研究权重对于组合效应的影响，异质性(heterogeneity)的含义,或者固定效应和随机效应之间的差异。
由专家团队开发
CMA是由在美国和英国的多名公认的在Meta分析(meta-analysis)领域的专家共同开发的。
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四格表数据Meta分析的简明统计方法
资源类型：pdf
资源大小：123.00KB
文档分类：医药、卫生
上传者：庞振宇
【关键词】&&&&
【出版日期】
【摘要】为临床医生进行循证医学研究时能更加方便地应用Meta分析，根据“四格表”资料的MantelHaenszel法及Peto法的Meta分析，介绍一种简便的统计方法，其统计结果与原方法完全相同。这种简明的Meta分析的方法对临床医生在作多个研究资料的综合分析时具有良好的实用性，对促进临床医生开展循证医学的研究十分有益。
【刊名】华西医科大学学报
循证医学及临床系统评价方法已逐渐成为现代医学科研方法的热点之一，Meta分析的使用也越来越多。Meta分析有固定效应模型（FixedEffectModel）和随机效应模型（RandomEffectModel）［’－’，’，’］，而这两种模型又有多种统计方法，加之数学公式与符号表达较为复杂［‘·’－‘j。这无疑增加了临床医生和科研工作者的使用难度，也不利于循征医学的推广和普及。四格表资料（计数资料）的Meta分析最常使用，如果采用固定效应模型（FixedEffectModel），则有Mantel－Haenszel、Peto等方法［’·”’‘。我们根据临床医生和科研工作者对四格表资料分析较为熟悉的特点和习惯，对四格表资料Meta分析中的固定效应模型，提出利用四格表数据的MantelHaenszel法和Peto法的简明计算方法，供临床医生和科研工作者参考。1资料现有被收集作Meta分析的三项RCT的研究资料［‘’－“‘，见表1。2方法2·IPelo法D，‘’第一步：如果对某个问题已有K个四格表数据的研究，可先将这些四格表数据汇总成表1的形式，并在此基础上列出表2的计算表。第二步：计算表2第（6）列数据，即山的理论数E；，其计算公式为：如表2中第一个研究的E；一（20＋4）（20＋8）／46一14．6087，余类推。第三步：计算表2第（7）列数据，即实际阳性数与理论数之差（a；－E；），可由第（l）列减第（6）数据算得。如表2中第一个研究的山一E；一20－．3913，余类推。第四步：计算表2第（8）列数据的平方值，即实际阳性数与理论数之差（a；－E；）的平方。如表2中第一个研究的（a；－E；）’一（5．3913）’一29．0662，余类推。第五步：计算表2第（9）列数据，即n的方差V；。其计算公式为：（st＋hi）（。i＋di）（st＋。i）＋（b；＋d卜＿，＿、V；一一一一一一一贰门一2）N．2（N．－1）—””““’如表2中第一个研究的V；一（20＋4）（8＋14）（20＋8）（4＋14）／（46’＼45）一2·7947，余类推。第六步：计算表2第（10）列数据，即（a；－E；）’／V；，它等于第（8）列数据除以第（9）列数据。如表2中第一个研究的（n－E；）’／V；一．04，余类推。第七步：计算表2第（11）列数据。即OR；计算公式为：＿＿由一＊I。，＿、O民一exp（六月）式（卜3）““”‘“”””V”””““”即OR等于第（7）列数据列数据除以第（9）列数据后，再取反自然对数。如表2第一个研究的OR一exP（547）一68834，余类推。第八步：求表2除第（1）列数据以外的其它各列所示之纵向合计。通过以上计算，做Meta分析所需的基本计算已完成，利用这些数据可完成Meta分析所有的统．．＼ry（．E．）‘＼Th计过程，如：西二＼、二二一463391、凸（a；－E；）一”’“’“”””‘“V”””““““”“”—’一’”24．123、乙V；一12．5684本例，用Peto法完成Meta分析所需三个主要统计过程如下：①同质性检验式中自由度df一K－1，其中K为研究个数。如：＿。，、＿＿＿＿‘（24．123）‘＿＿＿＿＿＿。t。本例：Xz一463391一千：卡夫十一003908，目由度”“”““”’——”“I2弓684－’—————”——～df一3－l—2。P＞O．OS，无统计学意义，可认为三项研究具有同质性。②ORg。的计算③OR。。95％可信区间的计算本例95％可信区间为3．92～11．85。其95％可信区间大于1，可认为三个研究的合并效应有统计学意义④OR《＃的检验，采用x‘检验，其公式为：自由度df—l＿＿＿，＿，（24．1230）’如本例：丁一一方＜三二十一46．3。，、v。。12．5684“－’－P＜0．001，可认为三项研究的合并效应有统计学意义。2·2Mantel－Haenszel法［‘·’1第一步：列表1所示的四格表数据汇』总表。在此基础上列出表3的计算表格。第H步：计算表3中第（8）列数据，即各个单项研究的O瓦。计算公式为：＿＿a八／N；a八＿，。，、OR；一？！．－－－－－一一po式（2－l）‘biC；／Nib；Ci。”—“”如表3第一个研究的O民二6．57二8．749，余类推。第三步：求ORg。。它是由表3第（6）列合计数除以第（7）列合计数所得的商。列于表3第（8）列的合计处。其公式为：如本例：＊＊g。一j】五百一8·928第四步：计算表3第（9）列数，即ORg。的自然对数值。第（9）列数一In（ORe井）第五步：计算表3第（IO）列数，即8；的理论数Ei，计算同前述公式（l－l）：第六步：计算表3第（l）列数，即方差V；，计算同前述公式（12）：第七步：计算表3第（12）列数，即权重W；，计算公式如下：Wi—l／（二十手十二十十）式（2－3）“’”ahCd”””“”‘如表3第一个研究的民一1／（l／20＋l／4＋l／8＋1／14）一见0144第八步：计算表3第（13）列数，即民（InOR）和表3第（14）列数，即W刀no民）‘第（13）列数一W；（Ino民）一第（9）列数＼第（12）列数第（14）列数一W；（InOR／一第（9）列数的平方＼第（12）列数第九步：求表3除第（8）列数和第（9）列数以外的其它各列之纵向合计。通过以上计算，做Meta分析所需的基本计算已完成，利用这些数据可完成Meta分析所有的统计过程，如：ZW．（InOR／一4O．7355、ZW；InOR—18．6046、XW；一8．5164、OR合并一8．928。本例，用Mantel－Haenszel法完成Meta分析所需三个主要统计过程如下：①同质性检验的计算X’一zw＊nOR）’－（ZW；InOR／／ZW；式（2－4）本例：X’一4O7355－（186O46）’／8．5164一O．0926自由度df一K－1，其中K为研究个数；如本例自由度df—3－1—2。P＞0．05，无统计学意义，可认为三个研究具有同质性。②效应尺度ORg。的计算③0＊合。的检验，采用f检验，其公式为：（28i－ZK）’＿，。，、x’一二二7十二二式（2－5）“ZV；”””“””自由度df一l，如本例：】。；一71ZE；一46．877P＜0．001，可认为三个研究的合并效应有统计学意义。④ORg＃95％的可信区间计算exptlnOR（l土1．96／N）j式（2－6）一exptZ．1892X（l土1．96／Hi．－》一4．34本例95％可信区间为4．34。其95％可信区间大于1，可认为三个研究的合并效应有统计学意义。3讨论本文所述的计算公式中，公式门一1）和公式（1－2）是从两种方法的基本公式［‘”］中根据四格表数据推导而来，与原公式完全等价。公式（2－3）是权重W；的常用算法［‘·’·’］，其余公式都是原式，只是各篇文章和书籍所用符号不统一而已。从上述计算中可看出，同一资料采用MantelHaenszel法和Peto法两种方法计算所得结果不同，这是由于Mantel－Haenszel法和Peto法两方法的数学公式推导不同，而并非计算误差所致。关于Mantel－Haenszel法和Peto法两法的特点很多文章和书籍都有比较和讨论［””’1，当各样本例数较小时，两法计算结果有较大的差异，随样本例数的增大两法计算结果逐渐趋于相同。临床医生和科研工作者利用目前最常用的电子表格软件Microsoft－Excel，按上述步骤进行计算既简单又方便。即使需要分析的研究数目较多，利用Microsoft－Excel的拖动柄功能可快速地得到结果。本文例子的计算均是在Microsoft－Excel中完成。因此，本法有利于临床医生和科研工作者对Meta分析方法的实际应用。四格表数据Meta分析的简明统计方法@刘关键$华西医科大学附属第一医院临床流行病学教研室!成都,610041
@王家良$华西医科大学附属第一医院临床流行病学教研室!成都,610041
@康德英$华西医科大学附属第一医院临床流行病学教研室!成都,610041
@洪旗$华西医科大学附属第一医院临床流行病学教研室!成都,610041Meta分析;;四格表数据;;Mantel－Haenszel法;;Peto法为临床医生进行循证医学研究时能更加方便地应用Meta分析，根据“四格表”资料的MantelHaenszel法及Peto法的Meta分析，介绍一种简便的统计方法，其统计结果与原方法完全相同。这种简明的Meta分析的方法对临床医生在作多个研究资料的综合分析时具有良好的实用性，对促进临床医生开展循证医学的研究十分有益。1 王天爵,赵树安.Meta-analysis在临床流行病学中的应用.中国
卫生统计,):58
2 富振英.有关流行病学研究中基本指标之一──危险度.药物
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3 富振英.Meta -analysis研究资料的统计分析方法(一).药物流
行病学杂志,):220
4 张风雨,富振英.Meta-analysis研究资料的统计分析方法(二).
药物流行病学杂志,):38
5 徐勇勇.Meta分析常见资料类型及统计方法.中华预防医学杂
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7方积乾,徐勇勇,余松林等.《医学统计学与电脑实验》.上海:上
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[C].全国第三届心脑血管疾病学术会议.2003.
,):185-188.
[C].全国第三届心脑血管疾病学术会议.2003.
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为您提供专业的写作服务!关于对只有二分类效应量和可信区间的META分析
Meta分析时，虽然数据类型有各种，算法不同，其实归根结底都要得到效应量及其标准误，如果只有效应量和可信区间，可以根据效应量及可信区间求出标每个研究的准误，如以RR为例，其对数标准误为se=(loguci-logRR)/1.96，UCI是区间中的最高值，获得每个研究的RR及其标准误，就比较容易进行Meta分析了。
如RR假设其可信区间为95%，则stata 命令如下：
gen selogrr=(log(uci)-log(rr))/1.96
gen logrr=log(rr)
metan logrr selogrr,eform by(group) label(namevar=study)
一篇英文文献这样写：If 95 percent confidence limits are given instead of
standard errors and the limits are arithmetically symmetric about
the rates, i.e., if R - LR = UR - R, the standard errors may be
estimated as SE =(UR - RL)/3.92, where LR and UR are the upperand
lower confidence limits. If 95 percent confidence limits are given
and the limits appear proportionally symmetric about the rates,
i.e., if U/R = R/LR, the standard errors for the_ rates may be
estimated as SE =R[log(UR/LR)/3.92].
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多分类数据meta分析
我看到有分析超重、肥胖（BMI分组）与疾病死亡率的meta分析，对照组是正常体重，这种3*2表格的数据的meta分析是怎么实现的？是分别整理成2*2表格吗？比如：超重和正常体重2*2表格、肥胖和正常体重2*2表格。还是有什么软件或者方法可以直接实现3*2表格数据的分...
我有更好的答案
一些数据，他会服从卡方分布，卡方检验是用来处理一个因素两项或多项分类的实际观察频数和理论频数是否一致的问题，说白了就是有无显著差异。如过计算出来的卡方值小于理论卡方值，那么就可以拒绝H0，说明差异显著。这个测验中分类项数是
采纳率：90%
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