R海拾遗_meta发表偏倚

Meta_发表偏倚

定义

当研究结果的发表不仅取决于研究的质量，还取决于检验的假设，以及检测到的影响的意义和方向时，就会出现发表偏倚。对于meta分析，由于发表偏倚的存在，阴性结果无法获得，会过高的估计研究的效应。

漏斗图

漏斗图是用于检查是否存在发表偏倚的图表，在没有发表偏倚的情况下，它假设大样本的研究将绘制在平均值附近，而小样本的研究将均匀分布在平均值的两侧，形成大致漏斗状的分布。

绘图函数：funnel函数

library(meta)data(Olkin1995)m1 <- metabin(ev.exp, n.exp, ev.cont, n.cont,
              data = Olkin1995, subset = c(41, 47, 51, 59),
              studlab = paste(author, year),
              sm = "RR", method = "I")funnel(m1)

检验方式

Begg’s 检验、Egger’s 检验和 Macaskill’s 检验

begg基于标准化后的效应值和方差的相关性是否具有统计意义来判断，这里的相关使用的是kendall秩相关检验，Kendall’s 相关系数的取值介于 –1 到 +1 之间，越接近于 0，说明相 关性越弱；等于 0，可认为无相关，即不存在“发表偏倚”，

Egger 检验以标准化的效应值为应变量y和以效应估计量的精度（如标准误的倒数）为自变量 x，如果回归方程的截距接近于 0，则认为发表偏倚较小，若截距等于 0，即认为不存在“发表偏倚”。

Macaskill’s 检验直接以研究效应尺度为变量y和研究的样本例数为自变量 n，拟合加权线性回归方程，若斜率接近 0，并且无统计学意义,即认为不存在“发表偏倚”。

在r中使用meta包中的metabias函数实现，通过method.bias参数指定具体的检验方法

data(Olkin1995)m1 <- metabin(ev.exp, n.exp, ev.cont, n.cont,
              data = Olkin1995, subset = 1:10,
              sm = "RR", method = "I")metabias(m1)metabias(m1, plotit = TRUE)metabias(m1, method.bias = "Begg")

sum

好久不见呀