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异质性检验

异质性检验(tests for heterogeneity), 又称同质性检验(tests for homogeneity)。是用假设检验的方法检验多个独立研究是否具有异质性(同质性)。应用于meta分析等。 公卫论坛

    按统计原理,只有同质的资料才能进行合并或比较等统计分析,反之,则不能。因此,Meta分析过程需要对多个研究的结果进行异质性分析,尽可能地消除导致异质的原因,使之达到同质。
    若异质性检验检验结果为P>0.10时,多个研究具有同质性,可选择固定效应模型( fixed effect model) ;若多个研究结果为P≤0.10时,多个研究不具有同质性,首先应进行异质性分析和处理,若仍无法消除异质性的资料,可选择随机效应模型(random effect model ) 。 公卫人
    在Revman4.2及以后的软件中,出现了新的异质性指标,即 I²(I?)。其计算公式如下:

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                                  I²=[Q-(k-1)]/Q×100%

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    式中的Q为异质性检验的卡方值X²,K为纳入Meta分析的研究个数。
    在Revman中,I?是一个衡量多个研究间异质程度大小的指标。这个指标用于描述由研究间所致的变异(而非抽样误差所引起的变异)占总变异的百分比。
    在Cochrane系统评价中,只要I?不大于70%,其异质性可以接受。

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异质性的类型:

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1.临床异质性(概念上的异质性):
如对象特征、诊断、干预、对照、研究地点、评价结局等不同
2.方法学异质性:
研究设计与质量不同
3.统计学上的异质性:
不同试验中观察得到的效应,其变异性超过了机遇(随机误差)本身所致的变异性

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