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演示文稿异质性检验 第一页，共二十二页。 （优选）异质性检验 第二页，共二十二页。 01 02 03 04 CONTENT 02 什么是异质性？ What is heterogeneity？ 异质性由何而来？ Where dose heterogeneity come from？ 如何检验异质性？ How to test heterogeneity？ 有了异质性该怎么办？ What should we do？ 第三页，共二十二页。 01 什么是异质性？ What is heterogeneity？ PART ONE 第四页，共二十二页。 1.异质性的概念 广义：描述参与者、干预措施和一系列研究间测量结果的差异和多样性，或那些研究间的内在真实性的变异。 狭义：专指统计学异质性，用来描述一系列研究中效应量的变异程度，也表明除可预见的偶然机会外研究间存在的差异性。 04 第五页，共二十二页。 02 异质性由何而来？ Where dose heterogeneity come from？ PART TWO 第六页，共二十二页。 2.异质性的分类 06 异质性 分类 临床 异质性 统计学 异质性 方法学 异质性 第七页，共二十二页。 2.1 临床异质性 试验对象的差异：纳入及排除标准不同。 差异一 07 试验条件的差异：干预剂量、剂型、方法不同。 差异二 定义指标的差异：试验定义的暴露、结局、测量工具不同。 差异三 对照、地点….................. 差异N 第八页，共二十二页。 2.2 方法学异质性 研究设计的差异：前瞻性、回顾性、随机化对照试验。 差异一 08 偏倚风险：盲法等。 差异二 结局完整性：随访时间长短不同。 差异三 …….….................. 差异N 第九页，共二十二页。 2.3 统计学异质性 09 不同试验间被估计的治疗效应的变异，它是研究间临床和方法学上多样性的直接结果。 统计学计算一致性以数据为基础，其原理是各研究间可信区间的重合程度越，则各研究间存在统计学同质性的可能性越大，相反，可信区间的重合程度越小，各研究间存在统计学异质性的可能性越大。 临床异质性、方法学异质性和统计学异质性三种是相互独立又相互关联的，临床或方法学上的异质，不一定在统计学上就有异质性的表现，反之亦然。但寻找临床和方法学上的异质性可以提示统计学异质性的来源。 第十页，共二十二页。 03 如何检验异质性？ How to test heterogeneity？ PART THREE 第十一页，共二十二页。 3. 异质性检验方法 11 Q检验 检验方法 统计量法 图示法 I2检验 H检验 森林图 星状图（radial plot） 贝拉图（L’abbe plot） 加布尔雷斯图 概念：又叫统计量的齐性检验（一致性检验），目的是检查各个独立研究的结果是否具有可合并性。 第十二页，共二十二页。 3.1 统计量法——Q检验 12 注： Wi ：第i个研究的权重 Yi ：第i个研究的效应量 M ：所有研究的平均效应量 Q为效应量的标准化平方和，因此服从自由度为（k-1）的χ2分布。Q值越大，则p值越小（无效假设为纳入研究的效应量均相同），则异质性越大。 ? 第十三页，共二十二页。 3.1 统计量法——Q检验 13 Q检验的缺陷： 对研究个数敏感 研究个数少——检验效能低——假阴性 研究个数多——检验效能高——假阳性 只能检验是否存在异质性及异质性的大小，而不能检验异质性的分布 第十四页，共二十二页。 3.2 统计量法——I2检验 14 I2反映异质性部分在效应量总的变异种所占的比重。 I2的取值范围：0-100%；取值越大，异质性越大； 根据I2 可将异质性分为四个程度： 0:(当I2为负值时，我们将其设为0）表明没有异质性； 0-40%:轻度异质性； 40%-60%:中度异质性； 50%-90%：较大的异质性； 75%-100%：很大的异质性。 ? df:自由度，等于研究个数减一（k-1） 第十五页，共二十二页。 3.3 统计量法——H检验 通过对统计量Q进行自由度（研究个数）的校正，结果方差分布的参数估计可得： 15 H值为1表示各研究间无异质性; H＜1.2则认为研究同质； H＞1.5则提示研究间存在异质性； H为1.2-1.5之间，当H值95%置信区间包含1，在α=0.05的检验水准下无法确定是否存在异质性，若不包含1，则可认为存在异质性。 ? 第十六页，共二十二页。