stata生成脉冲响应图怎么导出_Meta分析系列之（六）连续型变量的Stata操作

Hello大家好，学习二分类变量的Stata操作之后，是不是觉得很简单呀？今天我们就来学一下连续型变量的Stata操作。

案例：对两种药物（A药和B药）治疗焦虑性失眠的疗效做meta分析，结局指标是恢复正常睡眠所需要的天数。在这里假定A是实验组，B是对照组。于是我们开始我们的探索。

1.先在Excel 将数据整理好（数据是自己模拟的）

2. 将Excel的数据复制粘贴到Stata12.0：Dataà Data Editorà Data Editor(Edit)

n1: A药组人数

mean1: A药组均数（平均天数）

sd1: A药组标准差

n2: B药组人数

mean 2: B药组均数（平均天数）

sd 2: B药组标准差

逐一核对数据，请不要输错

Study: 命名研究

3. 进行连续变量Meta分析：User àMeta-AnalysisàOf Binary and Continuous (metan)

4. 按下图指示填好

因为数据是连续型变量，在数据类型那里选择“continuous”, 然后实验组（A药物组）和对照组（B药物组）分别选择 n1 mean1 sd1，n2 mean2 sd2。

模型效应在这里先选择随机模型，因为数据是自己模拟的，可能有很大的异质性，统计量选择Cohen，因为Cohen是默认的标准化均数的方法。

5. 生成森林图

从结果可以看出，异质性I-squared=97.7%远大于50%，因此我们选择的随机效应模型是正确的，如果这里发现异质性较小的话，那么可以重新选择固定效应模型。SMD=5.54,以及95%CI是(3.31,7.77),说明A,B两种药物治疗焦虑性失眠患者恢复正常睡眠的天数不同。

6.漏斗图

（1）User->Meta->Analysis->Funnel Graph,vertical(metafunnel)

（2）数据类型选择Theta,SE, 然后依次选入_ES, _seES，点击OK

（3）输出结果：

这漏斗图非常不好看，明显存在发表偏倚（具体判断见Meta分析系列之五）但是考虑到数据是自己瞎编的，仅供参考

7.敏感性分析

（1）User->Meta->Analysis->Influence Analysis, metan-based (metaninf)

（2）研究类型选择连续 (Continuous），然后依次选入n1, mean1, sd1, n2, mean2, sd2。这次不勾选Name,给大家看看是什么效果。模型和效应量跟上面一致，还是选择随机效应模型，Cohen。点击OK。

（3）输出结果：

如图，不勾选Name就是只有序号，而没有研究者的名字。第三项研究与其他的研究严重偏离，可能会影响模型的稳健性，进一步的分析可剔除此研究。

下一讲：应用R软件gemtc程序包实现网状Meta分析