用R进行meta分析(meta包)

 

1.异质性检验

install.packages("meta")
library(meta)
meta3<-metagen(metabirth3$β,metabirth3$se, sm="β",studlab=paste(author,year),comb.fixed=FALSE,data=metabirth3)
summary(meta3)

用R进行meta分析(meta包)_第1张图片

异质性检验结果如上,异质性为28.3%,与上述结果一致。这里我们把参数comb.fixed设置为FALSE,仍然选择随机效应模型

2.森林图

forest(meta3,col.square = "black",col.diamond = "black",col.diamond.lines = "black",hetstat = TRUE,leftcols = "studlab")

 meta包绘制森林图比较简单,不用调整标题位置及大小。

#col.square表示森林图中方框的颜色;col.diamond表示森林图中菱形的颜色;col.diamond.lines表示菱形外框的颜色;hetatat=TRUE表示汇报异质性。

绘制的图如下

用R进行meta分析(meta包)_第2张图片

合并效应值为-29.12,95%可信区间小于0,合并效应值结果又统计学意义。

3.敏感性检验

forest(metainf(meta3), comb.fixed=TRUE)

 用R进行meta分析(meta包)_第3张图片

结果如图所示,可见结果并不稳健。去掉第二个或者最后一个文献之后,合并的效应值无统计学意义,需要进一步分析原因。

 

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