Meta分析中各研究偏倚的量化分析

摘要：

目的 研究Meta分析中如何对各个研究的偏倚进行量化并进行估计.方法 在随机效应模型中,假设纳入Meta分析中各个研究的效应量服从不同形状参数的偏正态分布,通过引入形状参数对偏倚进行量化,再利用马尔科夫估计和极大似然估计对总体效应量、表征偏倚的参数以及异质性方差进行估计.结果 在模拟计算中,当效应量yi服从不同形状参数的偏正态分布时,总体效应量较效应量yi服从正态分布时更接近真实值;形状参数不同的偏态分布下研究间异质性对总体效应量的影响比形状参数相同的偏态分布和正态分布下研究间异质性对总体效应量的影响小;在实例分析中,总体效应量估计值的95％置信区间的长度比效应量yi服从正态分布时的短.结论 由于将各个研究的偏倚纳入Meta分析随机效应模型中,通过将各个研究的偏倚进行量化,进而去除因偏倚引起的异质性对总体效应量造成的影响,使得总体效应量的估计值更接近真实值.

关键词：Meta分析、偏正态分布、极大似然估计、偏倚、异质性、合并效应量

所属期刊栏目：16

在线出版日期：2016-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1112-1116