1、1Meta 分析模型权重变异比较及其与 I2的相关性 *石修权,刘 丹,刘 俊（遵义医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室，贵州省遵义市 563003）摘要：目的 探讨 Meta 分析中两种模型的权重变异(方差)的差异及其与异质性 I2的关系。 方法 检索近 3 年公开发表的 Meta 分析论文，提取每篇纳入文献的权重以及 I2，并计算权重的变异度(方差值)。比较不同模型下权重方差的差异并考察权重方差与 I2的相关性。 结果 随机效应模型的权重方差小于固定效应模型( t=2.739， P=0.015)；权重方差与 I2之间 r=-0.505， P=0.039。结论 随机效应模型中原始研究的
2、权重变异低于固定效应模型，且权重方差与 I2间呈负相关。深入探讨权重变异差异及其与异质性的关系，对正确理解两种模型权重赋予的原则，甚至对 Meta 分析的学习和结果的合理解释均具有重要意义。关键词：Meta分析；模型； I2；权重；相关性中图分类号：R-05, R181.3 +2The comparsion of variance of weights in meta-analysis models and its correlation with I-square SHI Xiuquan, LIU Dan, LIU Jun. Department of Epidemiology and He
3、alth Statistics, School of Public Health, Zunyi Medical College (Zunyi Guizhou 563003, China)Abstract: Objective To explore the difference of variance of weights( ) in two 2wsmodels and its correlation with I-square of heterogeneity(I2) in meta-analyses. Methods Weights and I2 were extracted from me
4、ta-analyses which were published in recent three years, then were computed. The difference of was compared in two models and the ws 2wscorrelation was investigated between and I2. Results in random-effect model ws2was less than fixed-effect model (t=2.739, P=0.015); and the correlation coefficient b
5、etween and I2 was -0.505 and P-value was 0.039. Conclusion in random-effect ws 2ws基金项目：遵义医学院院基金资助(XG200907 号)作者简介：石修权(1978-)，男，博士，副教授，从事统计方法在医学中的应用方面的教学与研究。发表论文十余篇，E-mail: 。2model was significant lower than fixed-effect mode and a negative correlation between and I2 was existed. Moreover, it plays
6、an important role to understand how to assign wsweight in two models, even in the study and suitable explanation of the results in meta-analyses if the reasons of difference and correlation between I2 and were 2ws wsthoroughly searched.Key words: Meta-analysis; Model; I-square; Weight; CorrelationSu
7、pported by the Foundation of Zunyi Medical College(XG200907). Corresponding author: SHI Xiuquan, E-mail: .Meta 分析是对多项原始研究结果的定量综合，与其他汇总方法相比，其科学性的一个重要体现就是对每个单项研究赋予一个恰当的权重，其赋权重的方法因不同的汇总模型而不同 1。目前有固定效应和随机效应两种，模型的选择则是基于研究间异质性的大小，而异质性严重程度常用的指标是异质性 I21。两种模型权重赋予方面有何差别？异质性越大，研究权重的变异度是越高还是越低？基于上述问题，本研究比较了两种模型
8、的权重变异差异，并探讨了权重方差与异质性I2的相关性及其成因，为深入理解 Meta 分析的汇总原则和模型的选择依据提供参考。1 资料与方法1.1 资料来源检索2009年至今(2011.5.)公开发表的Meta分析论文。在CNKI中文数据库中，检索式为“Meta分析 AND 随机对照试验”，因发表的中文Meta分析文献量巨大，故限定检索字段为标题来减小样本量。在Medline为代表的英文数据库，经Pubmed Central检索入口，检索式为“Meta-analysisTitle and Randomized controlled trialAbstract”。检索结果的排除标准：文中无森林图，
9、或森林图没有提供 I2或 Q值或权重，存在亚组分析(为避免和无亚组分析的这种Meta分析论文不同质，所以剔除)，或纳入原始研究小于5篇(算出的权重方差不稳定)。然后从中提取Meta时所选择模型、异质性 I2以及每篇纳入原始研究的权重等相关资料。如某篇文章内有几个独立的森林图，且又不属于以上排除标准的，则分别提取数据。31.2 分析方法如原文未给出 I2，但有异质性检验 Q值时，采用 I2=(Q-df)/Q100%换算求得I2。然后计算权重的变异度(方差值)。不同模型下权重方差的差异比较采用t检验，权重方差与 I2关系采用相关分析，以上分析过程均用SPSS 18.0软件进行。2 结 果2.1 入
10、选Meta分析的权重方差和异质性 I2在CNKI和Pubmed Central数据库中初检出符合以上检索条件的Meta分析期刊论文35篇，经逐篇阅读，剔除重复发表1篇，无森林图4篇，有森林图但无权重8篇，纳入原始研究量少于5项的3篇，亚组分析3篇，森林图分辨率过低、根本无法识别具体数值1篇，原文模型选择错误1篇，最后获得符合要求的14篇共计17项Meta分析。详见下表：表1 入选Meta分析的权重方差和异质性 I2情况固定效应模型组 随机效应模型组第一作者 权重方差 异质性 I2(%) 第一作者 权重方差 异质性 I2(%)谢圣芳 2 0.102 26.4 丁 鑫 9 0.002 95.4王京
11、京 3 0.121 0.0 蔡俊英 10 0.074 55.0史亚祥 4 0.057 41.3 孙捷豪 11 0.051 63.7魏 明 5 0.032 0.0 李娟娥 12 0.019 48.2廖明娟 6 0.072 71.6 段凯男 13 0.067 80.0Zhou Y-17 0.205 10.7 余欣慧 14 0.013 61.5Zhou Y-27 0.059 46.3 Lin KY-115 0.013 91.0李嘉-1 8 0.137 42.0 Lin KY-215 0.014 90.0李嘉-2 8 0.032 0.0合计 a n1=9 0.0900.055 26.525.5 n2=
12、8 0.0300.029b 73.118.2a权重方差与 I2负相关 r=-0.505， P=0.039； b随机效应模型的权重方差低于固定效应模型(t=2.739， P=0.015)2.2 两种模型权重变异度的比较固定效应模型组的权重方差平均为0.09，随机效应模型组的权重方差平均为0.03，两组权重方差值的方差齐性检验 F=2.853， P=0.112；差异比较t检验结果为 t=2.739， P=0.015(见表1)；提示随机效应模型的权重方差显著低于固定效应模型的权重方差。即固定效应模型的权重变异度较随机效应模型更大。2.3 权重变异度与 I2的相关分析结果权重方差与 I2的相关分析发现
13、， r= -0.505，df.=15， P=0.039，二者呈负相4关关系。3 讨 论3.1 Meta 分析中单项研究权重赋予的依据在Meta分析中，不同研究因为样本量、研究误差、研究质量等均不同，因而不能同等看待单项研究在汇总效应中所起的作用，而应根据不同的具体情况赋予不同的权重值。通常样本例数越大，权重越大；或者按照研究误差越小权重越大的原则去赋权重 16；也有以纳人研究的质量评分作为赋权重依据的，研究质量相对较高的研究会被赋予一个较大的权重，反之则赋予较低的权重 1。这也正体现了Meta分析在方法学上的科学性和结果的可靠性。3.2 两种模型的权重变异差异及原因众所周知，方差是反应数值变异
14、程度大小的重要指标，本研究选择权重方差作为研究指标，反应的是纳入 Meta 分析的各个原始研究的权重的变异度大小。本文中固定效应模型的权重方差平均为 0.09，随机效应模型的权重方差平均仅0.03，t 检验结果亦提示随机效应模型的权重方差显著低于固定效应模型(P=0.015)，表明随机效应模型的权重变异度比固定效应模型更低。随机效应模型的权重方差较小，反映的就是纳入 Meta 分析的各项原始研究的权重互相比较接近，变异程度越小，就越是体现不出单项研究的样本量、研究误差、研究质量差异等对汇总结果的影响。随机效应模型通过减小不同样本量和不同质量的原始研究的权重差异(如增大小样本的权重，减小大样本的
15、权重 )从而增加合并效应区间估计的稳健性 17。这种结果虽然相对较稳健，但却不够精确，得到的汇总效应趋近于平均效应，其可信区间也往往较宽，但在异质性明显时其结果却更好解释和应用 18。3.3 异质性的来源及其与权重方差相关性的原因探讨Meta 分析要求各个文献研究结果理论上比较接近，就是要符合同质性，但有时要保证多个单项研究之间绝对同质可能性很小，因而在 Meta 分析中存在一定程度的异质性也属正常，只不过不应太大。定量衡量异质性的常用指标是 I2，当I2值较大或异质性检验 P 值很小的时候时，可以认为有明显的异质性 1,18。值得注意的是，影响异质性严重程度和影响研究权重的部分因素相同，比如
16、研究样本量、标准差等。而且原始研究质量的参差不齐也是导致异质性的重要原5因之一，当然研究质量往往也会影响到权重。通常小样本的研究设计、实施和分析过程的方法学要求可能没有大样本研究严格，而低质量的研究倾向于得到较大的效应，而使权重变低。由于随机效应模型的 I2往往明显高于固定效应模型，而权重方差又显著低于固定效应模型，因而二者容易体现为负相关。这种负相关很可能是权重和异质性二者都受上述因素影响而产生的一种伴随关系，并非二者间本质的联系，如果按照两类模型分开观察相关性的话就可能体现不出来。虽然本研究的样本来自系统的检索，并经预先规定的明确的纳入和排除标准筛选，但受样本提取信息较少以及样本量的局限，
17、所以结果在外推时仍应保持谨慎，比如抽样的方式不同(如改变文献检索策略或纳入和排除标准 )就可能改变抽样误差而得到不同的结果，但差别理应不会太大，且这也不妨碍对模型、异质性、权重等之间关系的认识。综上，随机效应模型中原始研究的权重变异小于固定效应模型，且权重变异与异质性 I2间呈负相关。深入探讨权重差异及其与异质性的关系，对正确理解两种模型权重赋予的原则，甚至对 Meta 分析的学习和结果合理解释均具有重要意义。参考文献1 Callcut RA, Branson RD. How to Read a Review PaperJ. Respir Care, 2009,54(10):1379-1385
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