目的比較和探討meta分析中異質性定量化的檢驗方法。方法通過比較Q檢驗以及H和I2統計量等方法,結合一個實例進行分析,來研究meta分析中異質性的定量化檢驗方法。結果Q檢驗容易受到樣本量變化的影響,而H和I2統計量經過對自由度的校正,不會受到文獻數目變化的影響,異質性結果檢驗較為穩健。結論H和I2統計量計算簡單,檢驗結果也穩定可靠,是meta分析中異質性檢驗和異質性來源研究中值得推廣應用的方法
2. 怎麼使用revman進行異質性分析
Meta分析-異質性解析
Meta分析是將多個具有相同研究目的的獨立結果匯總起來，綜合得到多個研究效應量的平均水平。Meta分析納入的所有研究之間存在差異性，這些差異主要來源於研究對象、研究設計、干預措施、結果測量上的異質性。其來源有兩類：一類是研究內變異，即抽樣誤差導致不同的研究雖來自相同的總體，卻表現為不同的效應。另一類是研究間變異，指研究對象來自不同的總體以及偏倚的控制等諸多方面存在差異，造成實際效應的不相同。
在運用meta分析對多個研究結果進行合並之前，必須先進行異質性分析。因為按照醫學統計學原理，只有具有同質性的資料才能進行合並或比較。通過異質性分析可以盡可能地消除導致異質性的原因，使之達到同質性，並且選擇進行效應量合並的模型。異質性分析的方法主要為Q檢驗和I2值。合並統計量時，當多個研究之間具有同質性時，使用固定效應模型，若多個研究之間存在明顯異質性時，則使用隨機效應模型。
1.常用的處理異質性的方法
(1)Meta回歸：通過建立回歸方程，來反映一個或多個解釋變數與結果變數之間的關系，從而篩選出導致異質性的重要影響因素。
(2)亞組分析：將所有數據分成更小的單元，進而在各亞組內進行比較，如按不同設計方案、研究質量、發表年代或者某亞類研究對象等分成亞組再分析。
(3)其他處理異質性的方法：包括隨機效應模型、多元回歸模型等，若異質性過大，特別在效應方向上極其不一致，不宜做Meta分析，只作一般性的統計描述。
Stata軟體和RevMan軟體均可以做異質性檢驗和亞組分析，前者還可以做Meta回歸，而後者目前暫無實現Meta回歸功能的模塊。