R软件的基础Meta分析功能

R软件的基础Meta分析功能①Windows版下载地址：软件的下载与安装1.连接到互联网2.打开R软件，在RConsole中输入metafor包、meta包、rmeta包的安装命令：∎install.packages(“metafor”)∎install.packages(“meta”)∎install.packages(“rmeta”)在“CRANmirror”中选择“China(Beijing1)”、“China(Beijing2)”或“China(HongKong)”，”metafor”、”meta”、”rmeta”包就会自动从CRAN的中国镜像下载安装。程序包的安装因为每次打开R软件，R软件的设置都会还原为默认配置，所以程序包安装完成后，使用前都必须进行程序包的加载。点击菜单“程序包/加载程序包”，在弹出窗口中选择“metafor”、“meta”、“rmeta”程序包。亦可执行命令：library(“metafor”)library(“meta”)Library(“rmeta”)分别加载metafor包、meta包或meta包。程序包的加载数据的录入是进行分析的的第一步，在RConsole输入命令：Dataname=data.frame()Fix(dataname)或者使用命令直接创建一个带有数据的表格：Dataname=data.frame(var1=c(数据),var2=c(数据),….)其中，dataname为表格名，data.frame为创建表格的命令，var1,var2等为表格第一行标题名，c(数据)为每列中的数据，如数据类型为数值型，c=(1,2,3….),如数据类型为字符型，c=(“a”,”b”,”c”…）R软件中数据的录入meta分析命令数据，效应量模型研究名称其中，数据的顺序不能改变，而参数（效应量、模型和研究名称）的顺序可以改变。常用的Meta分析命令OR、RR、RD的固定效应模型：rma.mh(a,b,c,d,data=dataname,measure=”OR”,slad=studyname)rma.mh(a,b,c,d,data=dataname,measure=”RR”,slad=studyname)rma.mh(a,b,c,d,data=dataname,measure=”RD”,slad=studyname)OR、RR、RD的随机效应模型：rma.uni(ai=a,bi=b,ci=c,di=d,data=dataname,measure=“OR”,method=“DL”,slad=studyname)rma.uni(ai=a,bi=b,ci=c,di=d,data=dataname,measure=“RR”,method=“DL”,slad=studyname)rma.uni(ai=a,bi=b,ci=c,di=d,data=dataname,measure=“RD”,method=“DL”,slad=studyname)二分类资料的meta分析命令（metafor)WMD或SMD值的固定效应模型：rma.uni(n1i=n1,n2i=n2,m1i=mean1,m2i=mean,sd1i=sd1,sd2i=sd2,data=dataname,measure=“MD”,method=“FE”,slad=studyname)rma.uni(n1i=n1,n2i=n2,m1i=mean1,m2i=mean,sd1i=sd1,sd2i=sd2,data=dataname,measure=“SMD”,method=“FE”,slad=studyname)WMD或SMD值的随机效应模型：rma.uni(n1i=n1,n2i=n2,m1i=mean1,m2i=mean,sd1i=sd1,sd2i=sd2,data=dataname,measure=“MD”,method=“DL”,slad=studyname)rma.uni(n1i=n1,n2i=n2,m1i=mean1,m2i=mean,sd1i=sd1,sd2i=sd2,data=dataname,measure=“SMD”,method=“DL”,slad=studyname)连续性资料的meta分析命令0R、RR或RD值的固定效应模型：metabin(a,n1,c,n2,data=dataname,sm=“OR”,comb.fixed=TRUE,comb.random=FALSE,studlab=studyname)metabin(a,n1,c,n2,data=dataname,sm=“RR”,comb.fixed=TRUE,comb.random=FALSE,studlab=studyname)metabin(a,n1,c,n2,data=dataname,sm=“RD”,comb.fixed=TRUE,comb.random=FALSE,studlab=studyname)0R、RR或RD值的固定效应模型：metabin(a,n1,c,n2,data=dataname,sm=“OR”,comb.fixed=FALSE,comb.random=TRUE,studlab=studyname)metabin(a,n1,c,n2,data=dataname,sm=“RR”,comb.fixed=FALSE,comb.random=TRUE,studlab=studyname)metabin(a,n1,c,n2,data=dataname,sm=“RD”,comb.fixed=FALSE,comb.random=TRUE,studlab=studyname)Meta包的二分类资料的metabinming命令WMD或SMD值的固定效应模型：metacont(n1,mean1,sd1,n2,mean2,sd2,data=dataname,sm=“MD”,comb.fixed=TRUE,comb.random=FALSE,studlab=studyname)metacont(n1,mean1,sd1,n2,mean2,sd2,data=dataname,sm=“SMD”,comb.fixed=TRUE,comb.random=FALSE,studlab=studyname)WMD或SMD值的随机效应模型：metacont(n1,mean1,sd1,n2,mean2,sd2,data=dataname,sm=“MD”,comb.fixed=FALSE,comb.random=TRUE,studlab=studyname)metacont(n1,mean1,sd1,n2,mean2,sd2,data=dataname,sm=“MD”,comb.fixed=FALSE,comb.random=TRUE,studlab=studyname)Meta包连续性资料分析metacont命令OR或RR的固定效应模型meta.MH命令：meta.MH(n1,n2,a,c,data=dataname,names=studyname,statistic=“OR”)meta.MH(n1,n2,a,c,data=dataname,names=studyname,statistic=“RR”)OR或RR的随机效应模型meta.MH命令：meta.DSL(n1,n2,a,c,data=dataname,names=studyname,statistic=“OR”)meta.DSL(n1,n2,a,c,data=dataname,names=studyname,statistic=“RR”)Rmeta包二分类资料meta分析命令