1樓：熊熊茹
最經典的meta分析統計量主要用於處理二分類變數a bc d1、or值（比值比，機會比） odds=ad/bc
or=oddst/oddsc
or=1時 1為等效值，對應森林圖上的等效線也是1
or適用於小事件資料，可以運用於回顧性的研究，也可用於前瞻性的研究
附：peto-or：只適應於小事件資料，例如病死率 ；以及生命分析
2、rr值（relatine risk相對危險度）rr=rrt/rrcrr的等效值是1
rr適用於任何資料
3、rd值（risk difference發生率的差值）rd=tr-crnnt=1/rdrd的等效值是0
rd適用於任何資料
or值、rr值屬於相對效應量，而rd屬於絕對效應量。
這是我在華西的筆記
我的系統評價主要使用了or rr wmd
revman軟體只能處理分類和連續性的變數
1、 分類變數的統計效應量包括rr or rd
2、 連續性變數的統計效應量
wmd（權重均數差），兩組均數大小，相減。meta分析中各個研究大小不同，分配權重之後標準化的均數差。
如何選擇or，rr，hr，rd
2樓：啊往事知多少
最經典的meta分析統計量主要用於處理二分類變數a bc d1、or值（比值比，機會比專
） odds=ad/bc
or=oddst/oddsc
or=1時 1為等效值，對應屬森林圖上的等效線也是1
or適用於小事件資料，可以運用於回顧性的研究，也可用於前瞻性的研究
附：peto-or：只適應於小事件資料，例如病死率 ；以及生命分析
2、rr值（relatine risk相對危險度）rr=rrt/rrcrr的等效值是1
rr適用於任何資料
3、rd值（risk difference發生率的差值）rd=tr-crnnt=1/rdrd的等效值是0
rd適用於任何資料
or值、rr值屬於相對效應量，而rd屬於絕對效應量。
這是我在華西的筆記
我的系統評價主要使用了or rr wmd
revman軟體只能處理分類和連續性的變數
1、 分類變數的統計效應量包括rr or rd
2、 連續性變數的統計效應量
wmd（權重均數差），兩組均數大小，相減。meta分析中各個研究大小不同，分配權重之後標準化的均數差。
怎樣對這樣的meta分析結果進行解釋？採用or？rr？還是rd
3樓：匿名使用者
在做meta分析時，對於計數資料有or、rr、rd等效應指標可供選擇。or、rr、rd這些指標的選擇依賴於文獻的結局變數是什麼指標。or是優勢比，rr是相對危險度，rd是率差，這三種指標的選擇需根據具體的專業問題來選擇。
在處理組陽性率比較小時，or和rr差別不大；rr是在兩個率都不太小時使用。
在對or、rr、rd等進行分析時，mantel-haenszel可以使用；peto法適用於結局變數是or的資料，該法計算較為簡單，但一般認為，or均大於5或小於0.2時，或四格表資料很不平衡時，計算結果不理想；fleiss法也可於or值的計算（在只是已知各種率時使用）；廣義的基於方差的方法選用於對rd和rr的分析。
4樓：煤炭裡的黑貓
1、or值（比值比，機會比） odds=ad/bcor=oddst/oddsc
or=1時 1為等效值，對應森林圖上的等效線也是1or適用於小事件資料，可以運用於回顧性的研究，也可用於前瞻性的研究附：peto-or：只適應於小事件資料，例如病死率 ；以及生命分析2、rr值（relatine risk相對危險度）rr=rrt/rrc
rr的等效值是1
rr適用於任何資料
3、rd值（risk difference發生率的差值）rd=tr-cr
nnt=1/rd
rd的等效值是0
rd適用於任何資料
or值、rr值屬於相對效應量，而rd屬於絕對效應量。
如何選擇or，rr，hr，rd
5樓：
在做meta分析時經常為對計數資料peto odds ratio,odds ratio ,relative risk,hazard ratio,risk difference 等衡量效應尺度的選擇而苦惱.
請教關於spss的生存分析效應值or，rr，hr問題
6樓：荔菲騫澤
這些都是涉及到風險的值，首先看是不是顯著，然後看是不是大於1
如何選擇or，rr，hr，rd
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