stata⽣成脉冲响应图怎么导出_Meta分析系列之（六）连续型
变量的Stata操作
Hello⼤家好，学习⼆分类变量的Stata操作之后，是不是觉得很简单呀？今天我们就来学⼀下连续型变量的Stata操作。
案例：对两种药物（A药和B药）焦虑性失眠的疗效做meta分析，结局指标是恢复正常睡眠所需要的天数。在这⾥假定A是实验组，B 是对照组。于是我们开始我们的探索。
1.先在Excel 将数据整理好（数据是⾃⼰模拟的）
将数据整理好（数据是⾃⼰模拟的）
1.先在Excel
Data Editorà Data Editor(Edit)
Data Editor(Edit)
将Excel的数据复制粘贴到Stata12.0：Dataà Data Editorà
2. 将Excel的数据复制粘贴到Stata12.0：Dataà
2.
n1: A药组⼈数
mean1: A药组均数（平均天数）
sd1: A药组标准差
n2: B药组⼈数
mean 2: B药组均数（平均天数）
sd 2: B药组标准差
逐⼀核对数据，请不要输错
Study: 命名研究
进⾏连续变量Meta分析：User àMeta-AnalysisàOf Binary and Continuous (metan)
àMeta-AnalysisàOf Binary and Continuous (metan)
3. 进⾏连续变量Meta分析：User
3.
按下图指⽰填好
4. 按下图指⽰填好
stata怎么发音
4.
因为数据是连续型变量，在数据类型那⾥选择“continuous”, 然后实验组（A药物组）和对照组（B药物组）分别选择 n1 mean1
sd1，n2 mean2 sd2。
模型效应在这⾥先选择随机模型，因为数据是⾃⼰模拟的，可能有很⼤的异质性，统计量选择Cohen，
因为Cohen是默认的标准化均数的⽅法。
⽣成森林图
5. ⽣成森林图
5.
从结果可以看出，异质性I-squared=97.7%远⼤于50%，因此我们选择的随机效应模型是正确的，如果这⾥发现异质性较⼩的话，那么可以重新选择固定效应模型。SMD=5.54，以及95%CI是(3.31,7.77)，说明A,B两种药物焦虑性失眠患者恢复正常睡眠的天数不同。
6.漏⽃图
（1）User->Meta->Analysis->Funnel Graph,vertical(metafunnel)
（2）数据类型选择Theta,SE, 然后依次选⼊_ES, _seES，点击OK
（3）输出结果：
这漏⽃图⾮常不好看，明显存在发表偏倚（具体判断见Meta分析系列之五）但是考虑到数据是⾃⼰瞎编的，仅供参考
7.敏感性分析
（1）User->Meta->Analysis->Influence Analysis, metan-based (metaninf)
（2）研究类型选择连续 (Continuous），然后依次选⼊n1, mean1, sd1, n2, mean2, sd2。这次不勾选Name，给⼤家看看是什么效果。模型和效应量跟上⾯⼀致，还是选择随机效应模型，Cohen。点击OK。
（3）输出结果：
如图，不勾选Name就是只有序号，⽽没有研究者的名字。第三项研究与其他的研究严重偏离，可能会影响模型的稳健性，进⼀步的分析可剔除此研究。
下⼀讲：应⽤R软件gemtc程序包实现⽹状Meta分析

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