元分析和meta分析区别？两个指标如何比较meta

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元分析和meta分析区别？

元分析（meta-analysis )统计方法是对众多现有实证文献的再次统计，通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式，进行再一次的统计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。

元分析程序输入参数包括：各个观察到的相关系数（已有研究文献中变量间的相关计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。

Meta分析是运用定量方法去概括（总结）多个研究结果的系统评价，是文献评价中，将若干个研究结果合并成一个单独数字估计的统计方法。

以综合已有的发现为目的，对同一个问题的跨研究进行综合的统计分析方法。目前已发展为：综合多个同类研究的结果， 对研究效应进行定量合并的分析研究过程和系统方法

R软件meta分析结果怎么解读？

在做meta分析时，对于计数资料有OR、RR、RD等效应指标可供选择。OR、RR、RD这些指标的选择依赖于文献的结局变量是什么指标。OR是优势比，RR是相对危险度，RD是率差，这三种指标的选择需根据具体的专业问题来选择。在处理组阳性率比较小时，OR和RR差别不大；RR是在两个率都不太小时使用。 　　在对OR、RR、RD等进行分析时，Mantel-Haenszel可以使用；peto法适用于结局变量是OR的资料，该法计算较为简单，但一般认为，OR均大于5或小于0.2时，或四格表数据很不平衡时，计算结果不理想；Fleiss法也可于OR值的计算（在只是已知各种率时使用）；广义的基于方差的方法选用于对RD和RR的分析。

meta分析需要哪些数据？

META分析收集的数据是根据你的目的来确定指标，包括计数和计量的指标，计数的包括OR，RR和HR等，计量的包括均值、标准差、样本量，然后根据指标再收集数据。

mata分析需要的数据取决于研究问题和分析方法。一般来说，需要收集的数据包括：

变量数据：包括自变量和因变量，以及其他可能影响结果的控制变量。

样本数据：包括样本大小、样本的描述性统计信息和样本的分布。

数据质量：包括数据的完整性、准确性和可靠性等。

数据类型：包括定量数据和定性数据。

数据来源：包括原始数据、文献数据和公共数据等。

数据处理：包括数据清洗、变量转换和缺失值处理等。

数据分析结果：包括统计描述、假设检验、回归分析和因果分析等。

总的来说，mata分析需要的数据应该是可靠、准确、全面和可重复的。

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