使用R語言進行Meta分析的五大技巧

一、選取可靠的研究數據和分析工具

進行Meta分析的首要步驟是選擇研究數據和分析工具。在選擇數據時，應從權威資料庫，如PubMed和Cochrane Library中獲取文章，並且應該保證數據來自高質量的研究。在選擇分析工具時，可以使用metafor和meta分析包等R語言工具。在使用這些工具之前，需要先進行數據清洗和轉換，將經常使用的格式，如CSV、Excel或者txt文件包含的數據轉換成R支持的格式，如數據框（dataframe）或列表（list）。

# 安裝metafor包
install.packages(metafor)

# 載入metafor包
library(metafor)

二、進行效應量（Effect size）的計算

Meta分析的下一步是計算效應量。效應量是相對於統計顯著性而言的更有意義的度量。Meta分析使用的最常見的效應量是標準差。對於每個研究，需要從報告的結果中提取效應量和標準誤差（SE）。然後，這些值被存儲在數據框中，其中每一行代表一個研究。 標準誤差可以通過將樣本標準差除以樣本大小來計算得出。計算效應量的常用方法有：

• 固定效應模型 (Fixed-effect model)
• 隨機效應模型 (Random-effect model)

下面以計算固定效應模型為例：

# 讀取數據
data <- read.csv("data.csv")

# 計算效應量和標準誤差
data$ES <- data$effectsize
data$SE <- data$sesize

# 計算固定效應模型
res_fe <- rma(yi=ES, sei=SE, data=data, method="FE")

三、進行異質性檢驗

Meta分析中需要進行異質性檢驗，以確定是否可以選擇固定效應模型或隨機效應模型。異質性是指每個研究所報告的效應量的差異不僅是由於隨機誤差所造成的。測量異質性的主要工具是 Q 統計量和 I2 統計量。Q 統計量用於檢查每個研究的效應量是否獨立。如果Q值顯著高於自由度，則拒絕假設，表明這些效應量不獨立。I2 統計量使用百分比來描述各種因素對異質性的貢獻程度。

# 進行異質性檢驗
res_het <- rma(yi=ES, sei=SE, data=data, method="FE", test="QE")

# 顯示異質性檢驗結果
res_het

四、進行Meta回歸分析

當報告的數據變數可用時，可以進行Meta回歸分析。Meta回歸分析是一個多元統計分析方法，旨在確認和糾正誤差。Meta回歸分析可以將其它因素考慮在內，以找到效應量到各種因素的關係。Meta回歸分析有助於確定效應量和預測變數之間的關係，並幫助研究人員控制混雜變數。

# Meta回歸分析
res_reg <- rma(yi=ES, sei=SE, mods = ~ var1 + var2, data=data)

# 顯示Meta回歸分析結果
res_reg

五、進行Meta漏斗圖繪製

Meta漏斗圖可以用來顯示研究效應量的大小和精度。自然而然地，研究的樣本越大，方差就越小。因此，研究變得更精確時，其效應量在圖的下方顯示出來並且更靠近平均值。另一方面，當樣本大小比較小時，方差增加。在這種情況下，效應量的位置位於 Meta 漏鬥上半部分，且分布更散。

# 繪製Meta漏斗圖
funnel(res_fe, data=data)