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。

    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。
    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。

    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）
3.语言偏倚（Language bias）
4.引用偏倚（Citation bias）
5.重复发表偏倚（Multiple publication bias）