有時(shí)，我們檢索到了我們認(rèn)為合格的文獻(xiàn)，但是面對(duì)文章中復(fù)雜的數(shù)據(jù)，再加上語(yǔ)言的差異(以筆者現(xiàn)在的英語(yǔ)水平)，有時(shí)候束手無(wú)策，不能提取到合格的文獻(xiàn)，甚至?xí)e(cuò)過(guò)一些合格的高質(zhì)量的文獻(xiàn)。本文將介紹一下二分類數(shù)據(jù)和連續(xù)型數(shù)據(jù)的提取以及轉(zhuǎn)化。

一 二分類數(shù)據(jù)

收集二分類結(jié)局?jǐn)?shù)據(jù)最可靠的方式是收集每組實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組明確經(jīng)歷和未經(jīng)歷結(jié)局的數(shù)量。理論上這相當(dāng)于收集的總數(shù)和發(fā)生結(jié)局的數(shù)量，有的事件的人數(shù)需要從百分比中計(jì)算，需要知道實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的總?cè)藬?shù)。如果受試者總?cè)藬?shù)和發(fā)生事件數(shù)量無(wú)法提取，但可能會(huì)報(bào)告效應(yīng)值及其95%的置信區(qū)間，這種數(shù)據(jù)可采用倒方差法納入Meta分析。

筆者認(rèn)為，二分類數(shù)據(jù)的效應(yīng)值是OR，RR等，只要文章能提供計(jì)算效應(yīng)值的數(shù)據(jù)或者直接提供效應(yīng)值(包括標(biāo)準(zhǔn)誤，95%的置信區(qū)間等)即可。

二 連續(xù)型數(shù)據(jù)

連續(xù)型數(shù)據(jù)的Meta分析的效應(yīng)指標(biāo)是均數(shù)差值(MD或WMD)或標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差值(SMD)，需要每個(gè)研究提供實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組結(jié)局指標(biāo)的均值(Mean)，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組結(jié)局指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差(Standard deviation)，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組測(cè)量結(jié)局的參與者人數(shù)(N)。但是由于由于各個(gè)納入文獻(xiàn)的差異大，質(zhì)量也參差不齊，以及一些指標(biāo)很難符合正態(tài)分布，可能難以或無(wú)法從數(shù)據(jù)匯總中直接獲得必要的信息，需要我們?nèi)ヌ崛『娃D(zhuǎn)化。

1.從標(biāo)準(zhǔn)誤獲得準(zhǔn)差

已知實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的標(biāo)準(zhǔn)誤和樣本數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差可以通過(guò)均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤乘以樣本量的平方根獲得(這個(gè)知道標(biāo)準(zhǔn)誤的公式怎么來(lái)的就很簡(jiǎn)單了)：

SD=SE*(N)^1/2

2.從可信區(qū)間獲得標(biāo)準(zhǔn)差

(1)如果樣本量很大(即每一組大于100)。

每一組的標(biāo)準(zhǔn)差等于可信區(qū)間長(zhǎng)度除以3.92再乘以樣本量的平方根(95%的可信區(qū)間)：

SD=(UL-LL)/3.92*(N)^1/2

對(duì)于90%可信區(qū)間應(yīng)當(dāng)用3.29代替3.92，而對(duì)于99%可信區(qū)間應(yīng)當(dāng)用5.15代替。

(2)中等規(guī)模樣本量（即介于60與100之間），可使用t分布或標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布(Z分布)。評(píng)價(jià)者應(yīng)當(dāng)尋找使用何種的證據(jù)，如果使用不方便的話可使用t分布，也就是接下來(lái)要介紹的方法3。

(3)如果樣本量很小(即每一組少于60)。

可信區(qū)間應(yīng)當(dāng)使用一個(gè)t分布值來(lái)計(jì)算。例如樣本量為25的95%可信區(qū)間的t值，可通過(guò)鍵入=tinv(1-0.95,25-1)在Microsoft Excel電子表格的單元格里而獲得(結(jié)果是2.0639)，上述公式中的除數(shù)3.92將改為2×2.0639=4.128。當(dāng)然也可以通過(guò)查t界值表。