Ratio, In(OR)=In (1-x1) =In 丌1(1-x2) (1-x71)2 效应指标为回归系数, Effect size即为回归系数 效应指标为相关系数, Effect Size=0sh-2 1+p Meta分析是把多个研究的统计分析结果进行综合分析,Meta分 析分为确定性模型和随杋模型,一般而言,确定性模型的检验 效能比随杋模型中的检验效能要高一些,但确定性模型要求各 个研究的 Effect size齐性 Effect size齐性是指各个研究的总体 Effect size相同 对于两个总体均数差值为 Effect Size,则有如下性质: 1)各个研究的每一组总体均数相同,则 Effect Size齐性。 2)各个研究的每一组总体均数可能不同,但各个研究两组总体 均数的差值相同,则 Effect size齐性。 例如: 第一种情况的 Effect Size齐性第二种情况的 Effect Size齐性 noA组B组| Effect Sizeno|A组|B组| Effect Size 总体均数总体均数 总体均数总体均数 10 10 10 10.5 9.5 310 9.5 8.510 Ratio，ln(OR)＝ 1 1 1 2 2 1 2 2 (1 ) (1 ) ln ln (1 ) 1             −   −   =       −     − ⚫ 效应指标为回归系数，Effect Size 即为回归系数 ⚫ 效应指标为相关系数，Effect Size= 1 0.5ln 1     −     + Meta 分析是把多个研究的统计分析结果进行综合分析，Meta 分 析分为确定性模型和随机模型，一般而言，确定性模型的检验 效能比随机模型中的检验效能要高一些，但确定性模型要求各 个研究的 Effect Size 齐性。 Effect Size 齐性是指各个研究的总体 Effect Size 相同。 对于两个总体均数差值为 Effect Size，则有如下性质： 1) 各个研究的每一组总体均数相同，则 Effect Size 齐性。 2) 各个研究的每一组总体均数可能不同，但各个研究两组总体 均数的差值相同，则 Effect Size 齐性。 例如： 第一种情况的 Effect Size 齐性 第二种情况的 Effect Size 齐性 no A 组 总体均数 B 组 总体均数 Effect Size no A 组 总体均数 B 组 总体均数 Effect Size 1 10 9 1 1 10 9 1 2 10 9 1 2 10.5 9.5 1 3 10 9 1 3 9.5 8.5 1