漏斗图
漏斗图(funnel plots)是以样本含量(或效量标准误的倒数)为纵坐标,以效应量(或效应量的对数)为横坐标绘制的散点图。
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漏斗图主要用于观察某个系统评价或Meta分析结果是否存在偏倚,如发表偏倚或其他偏倚。如果资料存在偏倚,会出现不对称的漏斗图,不对称越明显,偏倚程度也就越大。漏斗图的不对称性主要与发表偏倚有关,但也可能存在其他原因。
对处理效应的估计,其准确性是随样本含量的增加而增加,小样本研究的效应估计值分布于图的底部,其分布范围较宽;大样本研究的效应估计值分布范围较窄,当没有发表偏倚时,其图形呈对称的倒漏斗状,故称之为“漏斗图”。也就是说,其基本假设就是效应量估计值的精度随着样本含量的增加而增加,变异幅度逐渐变窄,最后趋于点状,其形状类似一个倒置的漏斗,故称漏斗图。
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在RevMan软件中,漏斗图是采用OR或RR对数值(logOR或logRR)为横坐标,OR或RR对数值标准误的倒数1/SE(logRR)为纵坐标绘制的,然后,以真数标明横坐标的标尺,而以SE(logRR) 标明纵坐标的标尺。 公卫人
导致漏斗图不对称的主要原因有:
1.选择性偏倚(Selection bias)
2.发表偏倚(Publication bias)
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3.语言偏倚(Language bias)
4.引用偏倚(Citation bias)
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5.重复发表偏倚(Multiple publication bias)
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