中图分类号：Ｒ２８５．６
文献标识码：Ａ
文章编号：１００３—９７８３（２００５）０２—０１４９—０４
在新药临床试验中，由于研究项目涉及多个中 心参与，尽管临床试验前制定了统一的临床试验方 案，并在试验前对参与的研究人员进行了统一的培 训，但仍然避免不了各中心疗效的不一致性，在分 析中心效应时，过去通常采用协方差分析解决，但 有时也有一定的困难。Ｍｅｔａ分析作为临床治疗性文 献系统评价的有用分析工具之一，它对多个同类研 究结果进行汇总及合并分析，从而达到增大样本含 量，提高检验效能的目的，尤其在多个研究结果不 一致或都无统计学意义时，用Ｍｅｔａ分析可得到更加 接近真实情况的分析结果。
在Ｍｅｔａ分析的随机效应模型中，任一研究中 的样本均数与群体总体均数之间都含有两种随机成 分：研究内部的抽样误差（个体内变异）和研究之间 的随机变异（个体间变异）。Ｍｅｔａ分析中的随机模 型的统计分析就是对群体总体均数进行统计推断。 一般采用Ｄｅｒ Ｓｉｍｏｎｉａｎ ａｎｄ Ｌａｉｒｄ方法对斗进行估计 和检验。
表２ Ａ药和Ｂ药治疗骨质疏松症的疗效
注：根据复旦大学医学院统计学教学资料，并经过修改。
在Ｓｔａｔａ命令窗口输入“ｍｅｔａｎ ｎｌ—ｓ２，ｒａｎｄｏｍ ｎｏ． ｓｔａｎｄａｒｄ”命令即可完成计算。
结果输出如下：
Ｓｔｕｄｙ
ＷＭＤ
１ ９５％Ｃｏｎｅ Ｉｎｔｅｒｖａｌ］
％Ｗｅｉｇｈｔ
Ｄ＋Ｌ ｐｏｏｌｅｄＷＭＤ一３．１０５２２
当某研究的９５％ＣＩ上下限均＞０，即在森林图 中，其９５％ＣＩ横线不与无效竖线相交，且该横线落 在无效线右侧时，可认为试验组某指标的均数大于对 照组，若研究者所研究的指标是不利事件时，试验因 素为有害因素（危险因素）；若研究者所研究的事件是 有益事件时，试验因素为有益因素。
·１５２·
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当总体ＷＭＤ＜０（或某研究的９５％ＣＩ上下限均 ＜０）时，或在森林图中某个研究的９５％ＣＩ的横线不 与无效竖线相交，且该会线落在无效线左侧时，可认 为试验组某指标的均数小于对照组，试验因素可减少 某指标的均数。 ３．２临床意义当某研究的９５％ＣＩ包含了０，即在 森林图中其９５％ＣＩ横线与无效竖线（横坐标刻度为 ０）相交时，可认为试验组某指标的均数与对照组相 等，试验因素无效。
加权平均的均数差（Ｉ—Ｖ ｐｏｏｌｅｄ ＷＭＤ）＝一 １．３２７５９，９５％可信区间为（一１．８８３８９，一 ０．７７１２９３）。
对ＷＭＤ的检验，ｚ＝４．６８，Ｐ＝０．０００。 结论：拒绝Ｈｏ，可以认为治疗组ＢＭＩ低于对照组的 ＢＭＩ，且差别有统计意义。
森林图表示每个研究ＷＭＤ、综合ＷＭＤ及９５％ 可信区间（图３），通过以上的图示表明，综合的 ＷＭＤ更精确，包含了６个中心研究的信息。
例２：为了评价Ａ药（补骨脂胶囊）和Ｂ药（雌 激素）治疗绝经后骨质疏松症，共有１２个医疗单位 参加了临床试验，疗程为１２个月，并以骨密度改变 比例作为效应指标。但各个研究效果不一致，故需做 Ｍｅｔａ分析。
中药新药与临床药理２００５年２月第１６卷第２期
对定量变量资料进行Ｍｅｔａ分析，这些研究的数 据基本格式见表２。
消除了多个研究间的绝对值大小的影响，还消除了多 个研究测量单位不同的影响，尤其适用于单位不同或 均数相差较大资料的汇总分析，但是ＳＭＤ是一个没 有单位的值，因而对ＳＭＤ分析的结果解释要慎重。 本文介绍用Ｓｔａｔａ８．２统计软件中Ｍｅｔａ命令完成标化 效应的Ｍｅｔａ统计分析¨～１，供临床医生和科研工作
—４．９１２２８
—１．２９８１６
Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ｃｈｉ—ｓｑｕａｒｅｄ＝２８４９．９０（ｄ．ｆ．＝１ １）
Ｐ＝０．０００ ＝１０．１２３０
Ｅｓｔｉｍａｔｅ ｏｆ ｂｅｔｗｅｅｎ—ｓｔｕｄｙ ｖａｒｉａｎｃｅ Ｔａｕ—ｓｑｕａｒｅｄ
Ｔｅｓｔ ｏｆＷＭＤ＝０：ｚ＝３．３７．Ｐ＝０．００１
Ｄ—Ｌ法计算结果说明：异质性检验Ｑ＝ ２８４９．９０，ｄ．ｆ．＝１ １，Ｐ＝０．０００，表明１２个研究的
例１：为了研究某中成药减肥的疗效进行了６个 中心的临床试验。现以身高体重指数（ＢＭＩ）为疗效 观察指标，为了避免其他的混杂作用，故限定所有研 究对象均为４５岁至５５岁的健康女性（其他体检指 标均正常）。研究问题为：通过一个疗程的治疗， 该中药是否能降低４５岁至５５岁的健康女性的ＢＭＩ？
收稿日期：２００４一１２一０４ 作者简介：莫传伟（１９６５一），男，博士生，副教授，硕士生导师，从事预防医学，医学统计学教学，统计软件应用及中医诊断学应用研究。
在这６个研究中，分析结果表明，有３组ＢＭＩ的
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图３ ６个减肥中成药临床对健康女性的ＢＭＩ结果的森林 图（固定效应模型）
２．２随机效应模型在进行ｍｅｔａ分析时，若同质性检 验拒绝零假设，应采用随机效应模型。该模型由Ｄｅｒ Ｓｉｍｏｎｉａｎ和Ｌａｉｒｄ于１９８６年提出，又称Ｄ—Ｌ法【３１。
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中药新药与临床药理２００５年２月第１６卷第２期
ห้องสมุดไป่ตู้
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·统计软件应用·
Ｓｔａｔａ软件在临床试验计量资料效应比较的Ｍｅｔａ分析中的应用
莫传伟，陈群，徐志伟（广州中医药大学，广州５１０４０５）
摘要：目的探讨临床试验计量资料合并效应比较的Ｍｅｔａ分析及软件应用方法。方法采用Ｓｔａｔａ８．２软件进行临床
试验计量资料的Ｍｅｔａ分析及参数估计。结果在临床试验计量资料的Ｍｅｔａ分析中，分别计算不同类型的计量资料
的综合标准化均数差，对固定效应模型和随机效应模型结果进行了比较。Ｍｅｔａ分析的固定效应模型，可能导致总效
应以及个体效应的不确定性的过低估计。结论在计量资料Ｍｅｔａ分析的固定效应模型中，如果出现总效应及个体效
应的不确定性，建议结合Ｍｅｔａ分析的森林图及临床应用专业分析为妥。
关键词：Ｍｅｔａ分析；Ｓｔａｔａ软件；临床试验；计量资料；森林图
９５％可信区间（图４），通过以上的图示表明，综合的
ＷＭＤ更精确，包含了１２个中心研究的信息。
２．３对结局变量为ｄ进行Ｍｅｔａ分析的Ｓｔａｔａ命令介
绍两个均数的差值和均数差值的标准误的计算，
用Ｓｔａｔａ软件进行Ｍｅｔａ分析，Ｓｔａｔａ命令ｍｅｔａｎ ｄ ｓｅ，
ｒａｎｄｏｍ ｎｏｎｓｔａｎｄａｒｄ
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（ＷＭＤ）或标准化均数差（ＳＭＤ）为合并统计量。 ３．１统计学意义 ＷＭＤ是试验组的均数减去对照组 均数的差，当ＷＭＤ＝０时，意味着两均数相等，也 意味着两均数差异无统计学意义，故ＷＭＤ森林图的 无效竖线在横坐标刻度为０处。对于Ｉ临床工作者而 言，可简单地将ＳＭＤ的临床意义和解释理解成与 ＷＭＤ相同。
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图４ １２个服用Ａ药和Ｂ药治疗骨质疏松症的疗效研究
结果森林图（随机效应模型）
３结果分析 当分析指标是连续变量时，可选择加权均数差
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图１ Ｓｔａｔａ Ｅｄｉｔｏｒ数据录入窗口
（２）在Ｓｔａｔａ Ｃｏｍｍａｎｄ窗口输入Ｍｅｔａ分析命令 （图２），即：ｍｅｔａｎ ｎｌ—ｓ２，ｎｏｓｔａｎｄａｒｄ
数据。
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差异有统计意义（Ｐ＜０．０５），但是另外３组ＢＭＩ的差异 无统计意义。因此存在较大的争议，所以有必要通过 Ｍｅｔａ分析综合这６个临床试验中心研究的结果。
Ｍｅｔａ分析结果提示，异质性（Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ）检验 Ｑ＝２．２５，自由度（ｄ．ｆ．）＝５，Ｐ＝０．８１４，可以近 似认为各个研究的效应是齐性的，宜采用固定效应模 型计算结果。
者参考。
２ Ｓｔａｔａ软件Ｍｅｔａ统计分析介绍 Ｓｔａｔａ软件是美国计算机资源中心研制的统计软
件，统计分析方法齐全，能满足日常科研工作的需 要。Ｓｔａｔａ软件深受医学院校学生和临床医生的青 睐，也是国际临床流行病学网络推荐使用的统计分析 软件。这里我们使用的版本是Ｓｔａｔａ８．２【５。８】。与ＳＡＳ 相似，Ｓｔａｔａ也采用命令形式，但它的命令远为简单， 只需在命令窗口写入ｍｅｔａｎ ｎｌ—ｓ２，就完成了两组定 量资料的Ｍｅｔａ分析，同时计算出ＷＭＤ并绘出精美的 森林图（ｆｏｒｅｓｔ ｐｌｏｔｓ），现将应用实例介绍如下。 ２．１固定效应模型在进行Ｍｅｔａ分析时，若同质性 检验不拒绝零假设，可采用固定效应模型。
ＷＭＤ不一致，故采用随机效应模型。
Ｄ—Ｌ法计算的综合ＷＭＤ＝一３．１０５２２，９５％可
信区间为（一４．９１２２８， 一１．２９８１６）。
对综合ＷＭＤ的检验，ｚ＝３．３７，Ｐ＝０．００１。
结论：拒绝Ｈ。，因此认为Ｂ药使骨密度改善的比例
高于Ａ药骨密度改善的比例，且差别有统计意义。
从森林图可见每个研究ＷＭＤ、综合ＷＭＤ及