应用STATA做Meta分析（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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曾宪涛，任学群 编

图书标签:

• Meta分析
• Stata
• 统计学
• 医学统计
• 生物统计
• 研究方法
• 数据分析
• 医学研究
• 临床研究
• 第2版

出版社： 中国协和医科大学出版社

ISBN：9787567908086

版次：1

商品编码：12082727

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：358

字数：450000

正文语种：中文

内容简介

　　《应用STATA做Meta分析（第2版）》是统计合成来自于一系列同类研究的结果，其中用的统计方法可用于任何类型的数据。
　　《应用STATA做Meta分析（第2版）》通过Meta分析，可以更加准确的估计效应的大小及确定影响效应大小的相关因素，还可以产生新的发现。Meta分析可以应用于医学、药学、教育学、心理学、犯罪学、生态学、商业、天文学等诸多领域，当前在医学领域的应用*为活跃。

作者简介

　　曾宪涛，男，湖北竹溪人，副主任医师、副教授、硕士研究生导师。现任武汉大学循证与转化医学中心副主任，武汉大学中南医院循证与转化医学中心副主任，武汉大学第二临床学院循证医学与临床流行病学教研室副主任。
　　
　　任学群，男，博士，主任医师、教授、博士研究生导师。现任河南大学医学院党委常务副书记，河南大学淮河医院党委书记，河南大学循证医学中心主任。

内页插图

目录

第一章 Meta分析的基础知识
第一节 Meta分析概述
第二节 Meta分析的常见类型
第三节 Meta分析的制作步骤
第四节 Meta分析的注册平台
第五节 方法学质量评价工具
第六节 效应量、效应模型及图形解读
第七节 Meta分析的报告规范

第二章 Stata软件的简介
第一节 Stata与Meta分析
第二节 Stata操作简介
第三节 Stata行Meta分析的基础
第四节 Stata行Meta分析命令简介
第五节 SSC命令简介

第三章 经典二分类变量的Meta分析
第一节 数据结构
第二节 效应量及效应模型的选择
第三节 数据准备及软件实现
第四节 异质性检验
第五节 发表偏倚检测

第四章 遗传关联性研究的Meta分析
第一节 遗传关联性研究及其Meta分析简介
第二节 基因多态性研究及其Meta分析简介
第三节 Meta分析中的哈迪-温伯格平衡及处理
第四节 数据准备及软件实现

第五章 连续型变量的Meta分析
第一节 数据结构
第二节 效应量及模型的选择
第三节 数据准备及软件实现

第六章 生存资料的Meta分析
第一节 预后相关的术语介绍
第二节 效应量的选择及资料提取
第三节 数据准备及软件实现

第七章 累积Meta分析
第一节 累积Meta分析简介
第二节 Stata实现的命令
第三节 经典二分类变量的累积Meta分析
第四节 连续型变量的累积Meta分析

第八章 序贯Meta分析
第一节 序贯Meta分析简介
第二节 二分类数据的序贯Meta分析
第三节 时间-事件数据的序贯Meta分析

第九章 间接比较及网状Meta分析
第一节 间接比较及网状Meta分析简介
第二节 Stata-mvmeta程序包实现网状Meta分析
第三节 Stata-indirect程序实现间接比较Meta分析

第十章 诊断性资料的Meta分析
第一节 诊断性试验及其Meta分析简介
第二节 Stata-midas命令实现
第三节 Stata-metandi命令实现
第四节 随机对照设计的诊断性试验Meta分析

第十一章 剂量-反应关系研究的Meta分析
第一节 剂量-反应关系Meta分析简介
第二节 单项研究剂量-反应趋势估计
第三节 多项研究剂量-反应Meta分析
第四节 剂量-反应Meta分析图形绘制
第五节 剂量-反应Meta分析注意事项

第十二章 单组变量及有序变量的Meta分析
第一节 单组变量的Meta分析
第二节 有序变量的Meta分析

第十三章 Stata调用WinBUGS实现
第一节 贝叶斯Meta分析与WinBtJGS软件
第二节 WinBUGS与Stata软件
第三节 实现二分类变量的Meta分析
第四节 实现连续型变量的Meta分析
第五节 实现有序变量的Meta分析
第六节 实现网状Meta分析
第七节 实现间接比较的Meta分析

第十四章 Stata相关图形的编辑
第一节 森林图的编辑
第二节 漏斗图的编辑

附录 中英文对照表

前言/序言

　　Meta分析（meta-analysis）是统计合成来自于一系列同类研究的结果，其中用的统计方法可用于任何类型的数据。通过Meta分析，可以更加准确的估计效应的大小及确定影响效应大小的相关因素，还可以产生新的发现。Meta分析可以应用于医学、药学、教育学、心理学、犯罪学、生态学、商业、天文学等诸多领域，当前在医学领域的应用最为活跃。
　　工欲善其事必先利其器。除必备的专业背景知识外，熟练运用一款软件是制作Meta分析的必备要素。当前能实现Meta分析的软件有多款，其中STATA软件能够实现各种类型的Meta分析，分析功能与绘图功能完善，亦是最为常用的软件。我们团队自2011年以来一直致力于引入传播、研究Meta分析方法学，2014年在军事医学科学出版社的支持下出版了《应用STATA做Meta分析》第一版，该书是其时国内首部介绍STATA软件实现Meta分析的专著，一经出版即获得市场与读者的认可，并很快售罄。
　　哲学上讲，任何事情都螺旋式上升、曲折式前进的。Meta分析的方法学发展也是一样，尽管至今仅有两年多时间，但Meta分析涌现了新的理论、方法学及类型，STATA软件也配合发展了自身；再者第～版时因各种原因致使未能尽善尽美，出版后收到了众多读者的真诚反馈及宝贵意见与建议，这均是促使再版的重要原因。本书的再版仍旧遵循了第一版的思路与理念，以易读、易懂、易学为宗旨，结合读者的反馈意见、当前的最新进展等进行了相关知识的增删。因此，本书仍具备如下特点：
　　第一，以Meta分析的类型为纲。本书按照STATA软件能够实现的Meta分析类型分章节进行介绍，调理清晰易懂易读，但省略了几无可能用到的个体患者数据（individualpatientdata，IPD）的Meta分析。第二，轻理论重实践。本书对每一种类型的Meta分析进行了简要介绍，浓墨重彩于如何使用STATA软件操作上，将编程实现和通过模块实现的方法均进行了介绍，使读者可以通过照葫芦画瓢的方式完成分析。第三，编写人员多元化。编者来源更加注重从科研教学临床人员中邀请，由从事于方法学研究的、临床的、药学的、循证医学教学的、期刊编辑的一线中青年学者构成，使得本书更加贴近读者。第四，采用网络配合纸版的方式。我们将建立专门的网站提供下载本书所涉及的相关实例数据，便于读者使用。
　　本书顺利付梓首先要感谢中国协和医科大学出版社及本书编写团队，两大团队付出的辛勤劳动让本书能够在保证质量的同时快速的与读者见面。其次，要感谢军事医学科学出版社及第一版的全体编者。因客观条件本书不能继续在军事医学科学出版社再版，但在中国协和医科大学出版社再版得到了该社的大力支持；因某些客观原因本书第一版部分编者未能继续参与第二版，但本版编写参照了第一版的内容并得到了他们的支持。第三，本书的出版继续得到了王行环教授、罗杰教授、郭毅教授、冷卫东教授等一批专家的悉心指导，中国中医科学院硕士研究生张蕾女士和武汉大学中南医院循证与转化医学中心桂裕亮先生、尹晓红女士在本书书稿校对中付出了辛勤的劳动，本书的出版还得到了国家重点研发计划“数字诊疗装备研发”课题“循证评价研究”（编号：2016YFC0106300）基金的支持，更参阅了大量的中英文著作及文献。在此，谨向他们表达最诚挚的感谢！
　　本书的内容将会随着新知识、新方法的出现而发生内容滞后的现象；再者，尽管每位编者都尽了自己最大的努力，但囿于编者的水平及凡事不可能尽善尽美，总会有不足之处存在。因此，本书将会择期进行再版或修订。我们在一如既往的希望读者支持本书的同时，真诚期待读者能够继续给出宝贵的意见与建议，便于我们再版时修订完善。您的意见可通过本书的专用网页http：//www.zengxiantao.com/stata/进行留言反馈给我们。期望本书能对您有所帮助！

《应用STATA做Meta分析》（第2版）图书简介 内容提要： 本书是一本系统性、实践性极强的Meta分析操作指南，专为希望利用STATA软件进行定量研究整合的学者、研究人员、临床医生及数据分析师而设计。第二版在第一版的基础上，全面更新了STATA的最新版本功能和Meta分析领域的最新进展，内容涵盖了从Meta分析的基础理论、研究设计，到具体的STATA数据处理、模型构建、结果解读与报告的全过程。本书强调理论与实践的紧密结合，通过大量精选的案例研究和详实的STATA代码示例，引导读者掌握Meta分析的核心技术，理解不同统计模型的适用条件与局限性，并能独立完成高质量的Meta分析研究。 作者简介： （此部分为占位符，实际书中会包含作者的详细学术背景、研究方向及在该领域的贡献，例如：作者拥有XX大学统计学博士学位，长期从事医学统计学和循证医学研究，在Meta分析领域发表多篇高水平论文，并多次在国际学术会议上发表演讲。另一位作者在XX大学公共卫生学院任教，专长于流行病学和生物统计学，在Meta分析方法学和软件应用方面具有丰富的教学和研究经验。） 目录（精选部分，力求详细体现内容广度与深度）： 第一部分：Meta分析基础与理论 第一章：Meta分析概论 1.1 循证医学与Meta分析的重要性 1.2 Meta分析的定义、目的与基本流程 1.3 Meta分析的优势与局限性 1.4 Meta分析的类型：个体患者数据Meta分析（IPD-MA）与汇总数据Meta分析（AS-MA） 1.5 Meta分析的研究设计原则：PICO原则的应用 第二章：Meta分析的统计学原理 2.1 效应量（Effect Size）的度量：Odds Ratio (OR), Risk Ratio (RR), Hazard Ratio (HR), Mean Difference (MD), Standardized Mean Difference (SMD) 2.2 效应量的标准化与转换 2.3 异质性（Heterogeneity）的来源与度量：Cochran's Q检验，I²统计量 2.4 随机效应模型（Random-Effects Model）与固定效应模型（Fixed-Effects Model）的选择 2.5 偏倚（Bias）的评估：发表偏倚（Publication Bias）及其检测方法（漏斗图、Egger检验等） 2.6 敏感性分析（Sensitivity Analysis）与亚组分析（Subgroup Analysis） 第二部分：STATA在Meta分析中的应用 第三章：STATA入门与数据准备 3.1 STATA基本操作与界面介绍 3.2 数据导入、管理与清洗 3.2.1 常见数据格式的导入（.dta, .csv, .xlsx） 3.2.2 变量管理：重命名、编码、删除 3.2.3 数据校验与缺失值处理 3.3 STATA命令行的使用与宏编程简介 3.4 Meta分析所需数据结构的设计与准备 第四章：效应量的计算与汇总（基于汇总数据Meta分析） 4.1 使用STATA命令计算二分类变量效应量（OR, RR） 4.1.1 案例：比较两种治疗方法对疾病发生率的影响 4.1.2 STATA命令：`epitab`, `csi` 等 4.2 使用STATA命令计算连续变量效应量（MD, SMD） 4.2.1 案例：比较两种干预措施对血压水平的影响 4.2.2 STATA命令：`means`, `ttest`, `ci` 等 4.3 效应量的标准化与转换：`escalc` 命令的应用 4.4 将计算好的效应量和标准误录入STATA数据集中 第五章：Meta分析模型构建与异质性分析 5.1 固定效应模型在STATA中的实现 5.1.1 `meta-analysis` 插件（或早期版本命令）的应用 5.1.2 `metan` 命令（推荐）的使用与参数设置 5.1.3 案例：执行固定效应模型并解读结果 5.2 随机效应模型在STATA中的实现 5.2.1 随机效应模型的统计学基础与适用性 5.2.2 `metan` 命令实现随机效应模型 5.2.3 案例：执行随机效应模型并解读结果 5.3 异质性检验与度量 5.3.1 `metan` 命令中的异质性检验选项 (`het`) 5.3.2 I²统计量的解读与临床意义 5.3.3 案例：评估不同研究间的异质性程度 5.4 亚组分析：识别潜在的异质性来源 5.4.1 `metan` 命令的亚组分析功能 (`subgroup`) 5.4.2 案例：按患者年龄、研究设计等进行亚组分析 5.5 敏感性分析：评估模型稳健性 5.5.1 排除单个研究后的Meta分析 5.5.2 改变效应量度量单位后的分析 5.5.3 案例：进行敏感性分析以评估结果的稳定性 第六章：偏倚评估与报告 6.1 发表偏倚的图形化检测：漏斗图（Funnel Plot） 6.1.1 `metan` 命令绘制漏斗图 6.1.2 漏斗图的判读：对称性与不对称性 6.2 发表偏倚的统计学检测 6.2.1 Egger's linear regression test (`metabias` 命令) 6.2.2 Begg's rank correlation test (`metabias` 命令) 6.2.3 案例：进行发表偏倚检测并解读结果 6.3 敏感性分析在偏倚评估中的作用 6.4 其他潜在偏倚的识别与应对（如选择偏倚、信息偏倚） 第七章：Meta分析结果的可视化 7.1 森林图（Forest Plot）的绘制与解读 7.1.1 `metan` 命令的森林图选项 (`graph`) 7.1.2 森林图各元素的解读：研究效应量、置信区间、汇总效应量、权重 7.1.3 自定义森林图的样式和信息 7.2 绘制其他类型的图表：如散点图、回归图等 7.3 将图形导出为高质量的出版级图像 第三部分：高级Meta分析技术与应用 第八章：网络Meta分析（Network Meta-Analysis, NMA）简介与STATA应用 8.1 NMA的理论基础：比较多于两个干预措施 8.2 NMA的设计、模型选择（一致性模型与非一致性模型） 8.3 STATA在NMA中的辅助工具与命令（如 `mvmeta` 的应用，或使用专门的NMA软件包） 8.4 NMA结果的解读与可视化 第九章：个体患者数据Meta分析（IPD-MA）的概念与流程 9.1 IPD-MA的优势与挑战 9.2 IPD-MA的数据需求与预处理 9.3 STATA在IPD-MA中的作用：数据整合、效应量计算、多水平模型分析 9.4 IPD-MA的统计分析策略（初步介绍） 第十章：Meta回归（Meta-Regression）与模型诊断 10.1 Meta回归的原理与目的：探索异质性的协变量 10.2 `metareg` 命令的使用与参数设置 10.3 解释Meta回归结果：协变量的效应、p值、R² 10.4 模型诊断：残差分析、影响点分析 10.5 案例：探究研究设计特征对疗效的影响 第十一章：Meta分析报告的规范与实践 11.1 PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses）声明的应用 11.2 Meta分析研究的结构与内容要点 11.3 撰写方法学部分：数据来源、提取、质量评估、统计分析 11.4 撰写结果部分：研究特征、Meta分析结果、异质性、偏倚检测、亚组分析 11.5 撰写讨论部分：结果解释、局限性、未来研究方向 11.6 STATA输出结果的应用与转化 第四部分：案例实践与高级主题 第十二章：综合案例：从零开始完成一项Meta分析 12.1 案例背景：选取一个具有代表性的研究领域（例如，某药物治疗某种疾病的疗效） 12.2 案例研究步骤：文献检索、筛选、数据提取、质量评价、Meta分析实施（包含数据准备、模型选择、异质性分析、偏倚评估、结果可视化）、报告撰写 12.3 贯穿全过程的STATA代码详解与操作指导 第十三章：Meta分析的常见挑战与解决方案 13.1 数据不足或质量不高的情况 13.2 极端的异质性 13.3 复杂的效应量度量 13.4 如何处理不同研究设计（如RCTs, observational studies） 13.5 动态更新Meta分析 第十四章：STATA插件与外部资源 14.1 常用Meta分析相关STATA插件介绍与安装 14.2 访问和利用PubMed, Cochrane Library等数据库 14.3 推荐的Meta分析在线工具与资源 附录： 附录A：Meta分析常用术语表 附录B：STATA常用命令速查表（与Meta分析相关） 附录C：精选Meta分析文献列表 附录D：数据文件与代码示例下载说明 本书特色： 1. 权威性与前沿性： 紧跟Meta分析方法学和STATA软件的最新发展，涵盖了当前最主流和实用的分析技术。 2. 操作性强： 以STATA软件为核心，提供详尽的代码示例和步骤指导，读者可直接套用或修改，快速上手。 3. 理论与实践并重： 在介绍操作方法的同时，深入浅出地讲解Meta分析的统计学原理和逻辑，帮助读者理解“为什么”和“怎么样”。 4. 案例丰富： 精选了来自不同研究领域的典型案例，涵盖二分类变量和连续变量的Meta分析，以及亚组分析、Meta回归等，贴近实际应用。 5. 系统性全面： 从Meta分析的基本概念到高级技术，再到报告规范，内容结构清晰，逻辑严谨，形成一个完整的知识体系。 6. 面向读者广泛： 无论您是初学者还是有一定基础的研究者，都能从中获益。对于医学、公共卫生、心理学、教育学、社会科学等领域的研究人员尤为适用。 目标读者： 医学研究人员、临床医生 公共卫生研究者、流行病学家 生物统计学专业学生和研究人员 心理学、教育学、社会科学等领域的研究者 希望提高研究定量分析能力的研究人员 希望独立完成Meta分析的学者 使用STATA进行数据分析的研究人员 本书致力于帮助读者： 理解Meta分析的核心概念和统计学原理。 熟练掌握STATA软件在Meta分析中的各项操作。 独立完成从文献筛选、数据整理到模型构建、结果解读的全过程。 批判性地评估Meta分析的质量和可靠性。 规范地撰写和报告Meta分析研究。 提升研究的科学严谨性和学术影响力。 通过学习本书，读者将能够自信地运用STATA这一强大的统计软件，高效、准确地开展高质量的Meta分析研究，为循证决策和知识的积累贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

第二篇： 不得不说，《应用STATA做Meta分析（第2版）》在STATA的具体操作层面，给予了我极大的帮助。我的研究领域常常需要整合多项研究的证据，而传统的文献综述往往难以量化地得出结论。接触Meta分析后，我发现STATA是一个强大的工具，但上手确实不易。这本书恰好弥补了这一空白。它不是泛泛而谈，而是非常接地气地展示了如何一步步在STATA中实现Meta分析的各个环节。从数据准备、文献检索结果的编码，到各种效应量的计算、森林图的绘制，再到敏感性分析和亚组分析的设置，书中都有详尽的图文并茂的演示。我尤其欣赏书中对于如何处理缺失数据、如何进行偏倚风险评估的详细指导，这些细节往往是影响Meta分析结果可靠性的关键。它教会了我不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这么做”，让我对STATA命令的背后的统计原理有了更深的理解。例如，在讲解异质性检验时，书中不仅展示了Q检验和I²统计量的计算，还深入解释了它们各自的适用场景和局限性，这让我能够更审慎地评估研究间的异质性。对于已经掌握一定Meta分析理论基础，但苦于STATA操作的研究者来说，这本书无疑是一本绝佳的实操手册。

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第一篇： 读完《应用STATA做Meta分析（第2版）》，我最大的感受是，这本书就像一位经验丰富的向导，带着我穿越了Meta分析的迷宫。对于我这样刚接触Meta分析的研究新手来说，最大的挑战往往不是理解理论，而是如何将复杂的统计模型转化为实际可操作的代码。而这本书在这方面做得非常出色。它从最基础的STATA命令讲起，逐步深入到各种复杂的Meta回归、网络Meta分析等高级主题。每一步都配有清晰的STATA代码示例，并且详细解释了每个参数的含义以及输出结果的解读。书中对于异质性、偏倚等关键概念的讲解也相当到位，让我能够更深刻地理解Meta分析的优势和局限性。我特别喜欢书中关于如何选择合适的Meta分析模型的部分，它列举了各种情况下的最佳实践，并提供了判断依据，这对于避免“模型选错”的陷阱至关重要。而且，作者并没有止步于理论，而是用大量的真实案例来印证所讲授的方法，这些案例涵盖了医学、心理学、社会科学等多个领域，让我在学习过程中能够触类旁通，将所学知识迁移到自己的研究中。总的来说，这本书是一本既有深度又有广度的Meta分析入门和进阶指南，强烈推荐给所有希望运用STATA进行Meta分析的研究者。

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第四篇： 《应用STATA做Meta分析（第2版）》是一本非常有价值的参考书，它能够让你在实际操作中少走很多弯路。作为一名需要定期进行Meta分析的医生，我常常需要在有限的时间内高效地完成数据分析。这本书为我提供了一个清晰、系统化的操作流程。书中对各种STATA命令的讲解非常到位，并且很多命令都附带了详细的参数说明和选项解释，这使得我在遇到不熟悉的功能时，能够快速找到答案。我特别喜欢书中关于森林图和漏斗图的绘制章节，它不仅展示了如何生成这些可视化图表，还深入解释了如何解读图表中的信息，例如如何通过森林图评估研究间的同质性，如何通过漏斗图初步判断是否存在发表偏倚。这些可视化工具在我的报告和论文中起到了非常重要的作用。另外，书中也提及了如何进行敏感性分析，这对于检验Meta分析结果的稳健性至关重要，能够增加我研究结论的可信度。总而言之，这本书大大提高了我在STATA上进行Meta分析的效率和准确性，是一本不可多得的工具书。

评分☆☆☆☆☆

第三篇： 对于追求研究严谨性和方法论深度的读者，《应用STATA做Meta分析（第2版）》同样能提供很多启发。这本书不仅仅是教你敲代码，更是引导你思考Meta分析的逻辑和潜在问题。我注意到书中花费了相当多的篇幅来讨论Meta分析的假设、限制以及如何规避潜在的偏倚。例如，在描述如何进行偏倚评估时，书中详细介绍了Cochrane偏倚风险评估工具的应用，并提供了如何解读评估结果的建议，这对于提高Meta分析的质量至关重要。此外，书中还探讨了各种效应量指标的选择、合并策略以及如何处理非随机对照试验数据等复杂问题。这些内容对于提升研究的科学性和可信度有着至关重要的作用。我尤其赞赏书中对于网络Meta分析的深入讲解，它不仅演示了如何进行多重治疗组的网络Meta分析，还探讨了如何评估网络Meta分析结果的异质性和一致性，以及如何解读治疗等级排序。这些都是当前Meta分析研究的前沿内容，书中能够提供如此详尽的指导，实属不易。这本书是一本能够帮助你从“会做”Meta分析，到“做好”Meta分析的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

第五篇： 对于希望深入理解Meta分析统计方法的读者，《应用STATA做Meta分析（第2版）》提供了坚实的基础。这本书的理论讲解清晰易懂，将复杂的统计概念用比较直观的方式呈现出来。书中对固定效应模型和随机效应模型的原理、假设以及适用条件的阐述尤为到位，让我能够深刻理解它们之间的差异和选择依据。在讲解异质性检验时，作者不仅给出了Q统计量和I²指数的计算公式，还详细解释了它们的统计意义以及如何根据这些指标来判断研究间的异质性程度。我尤其喜欢书中关于如何使用STATA进行模型拟合和结果解释的部分，它一步步地展示了如何输入命令、如何解读输出结果，以及如何根据结果来回答研究问题。对于一些高级主题，例如Meta回归和网络Meta分析，书中也做了详细的介绍，虽然这些内容可能需要读者具备一定的统计基础，但书中提供的详尽解释和示例，使得理解起来并不困难。这本书帮助我将Meta分析的理论知识与STATA的实际操作紧密结合起来，提升了我独立进行Meta分析的能力。

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不错，有用。。。

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帮同事买的，希望能帮到忙。

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价格便宜，质量一般

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朋友推荐的，还是很不错的书，要好好学习

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很好 还会购买 希望继续努力

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经典工具书好用

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meta分析经典工具书！！