r软件做连续性变量meta分析选择什么程序包 r语言作meta分析的发表偏倚为什么得到空值

r软件做连续性变量meta分析选择什么程序包

目的介绍在R软件中实现单个率的Meta分析方法。方法在R软件中加载Meta分析程序包,录入Meta分析数据,用实例数据进行Meta分析。结果单个率资料的Meta分析要求率的分布服从正态分布,R软件提供了四种率的转换方法。对实例数据进行正态性转换后进行Meta分析,其合并率及95%可信区间与原文一致。结论 R软件可以实现对单个率研究结果的Meta分析,功能强大,实用性强。

r语言作meta分析的发表偏倚为什么得到空值

排除偏倚之用。小样本所得的离散度较大，因此常处于漏斗图的底部，大样本离散度则较小，因此处于顶部。正常情况下应该是顶小而底大，如果不是这样，则可能存在较大偏倚。该种偏倚多由发表偏倚造成。

如何用revman做meta分析

一般直接选用第一个默认的， 就是“干预性研究”。第二个是诊断类的，第三个是方法学的，第四个是评价系统评价的。

从网上找一下 Meta分析软件—RevMan5.0使用中文指南

PART 5 - Data and analyses
第五章 数据与分析

Adding comparisons and outcomes
第一节 增加比较和结局

Entering dichotomous data
第二节 输入二分类变量数据

Changing outcome properties
第三节 改变结局属性

Adding subgroups
第四节 增加亚组

Copying an outcome or comparison
第五节 复制结局或对比

Adding a continuous outcome
第六节 增加一个连续性变量结局

Entering data from different scales measuring the same outcome
第七节 处理测量相同结局的不同大小的数据

Using generic inverse variance
第八节 使用方差倒数

Adding a figure to your review
第九节 为你的综述增加图表

Publication bias and funnel plots
第十节 发表偏倚和森林图

Risk of bias graphs and summaries
第十一节 偏倚风险表和总结

Once you have described your included studies, you can begin analysing the results.
一旦完成描述纳入研究的特征后，你就可以通过分析得出结果。

如何做meta分析

Meta 分析的基本步骤
(1)明确简洁地提出需要解决的问题。
(2)制定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验。
(3)确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献。
(4)资料选择和提取。
(5)各试验的质量评估和特征描述。
(6)统计学处理。
a．异质性检验（齐性检验）。
b．统计合并效应量（加权合并，计算效应尺度及95％的置信区间）并进行统计推断。
c．图示单个试验的结果和合并后的结果。
d．敏感性分析。
e．通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”了解潜在的发表偏倚。
(7)结果解释、作出结论及评价。
(8)维护和更新资料。

R语言做主成分分析问题

princomp(x, cor = FALSE, scores = TRUE, covmat = NULL,
         subset = rep_len(TRUE, nrow(as.matrix(x))), ...)

当cor = TRUE是使用相关系数矩阵计算

当cor = FALSE是使用协方差矩阵计算
用相关系数矩阵计算就相当于先标准化，在进行主成分分析
用协方差矩阵计算就是不进行标准化
princomp是R语言默认就有的，不需要用别的包，用别的包参数设置原理也应该相同的。

如何用r语言进行双因素方差分析

如果你用的是英文版的 那么流程为
Analyze---general linear model---univarite 打开一个对话框
将两因素选入自变量框（fixed factors)
将因变量选入因变量框(dependent variebles)
点OK 就可以了