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【求助】stata做单个率的meta回归分析
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这个帖子发布于4年零14天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
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不小心走上了单个率的meta分析这条路，我觉得算是非主流了，所幸有@、@等大神手把手的教学也算上路了，但对于单个率的meta回归分析我还是没搞懂，做的目的是想通过回归分析检验亚组间的异质性，因为单个率的meta亚组分析不比较两个亚组间的差异。想法来源于国外已发表的meta中的一段话：In a random effects meta-regression adjusting for cause of hyperprolactinemia, longer treatment duration was associated with higher proportion of persisting normoprolactinemia (P = 0.015), whereas the use of cabergoline showed a trend of effect (P =0.07).我的数据录入、菜单勾选及结果如图：因为周版主讲回归时用的是selogES，我没找到公式，用的ser，也算是标准误吧，不知道对不对？另外对于这样的亚组，也算是亚组吧（数据中tumor栏），看亚组间有没有异质性是不是就看 P>|t| 这个值是否小于0.05？如果不是，怎么比较亚组间的差异呢？第一次发帖，有不周到的地方请指明，谢谢![img]file:///C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Tencent\Users\\QQ\WinTemp\RichOle\%O`B$ZT8S53Y%JPFQKG]GWG.jpg[/img]
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invfeng 不小心走上了单个率的meta分析这条路，我觉得算是非主流了，所幸有@、@等大神手把手的教学也算上路了，但对于单个率的meta回归分析我还是没搞懂，做的目的是想通过回归分析检验亚组间的异质性，因为单个率的meta亚组分析不比较两个亚组间的差异。想法来源于国外已发表的meta中的一段话：In a random effects meta-regression adjusting for cause of hyperprolactinemia, longer treatment duration was associated with higher proportion of persisting normoprolactinemia (P = 0.015), whereas the use of cabergoline showed a trend of effect (P =0.07).我的数据录入、菜单勾选及结果如图：因为周版主讲回归时用的是selogES，我没找到公式，用的ser，也算是标准误吧，不知道对不对？另外对于这样的亚组，也算是亚组吧（数据中tumor栏），看亚组间有没有异质性是不是就看 P>|t| 这个值是否小于0.05？如果不是，怎么比较亚组间的差异呢？第一次发帖，有不周到的地方请指明，谢谢![img]file:///C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Tencent\Users\\QQ\WinTemp\RichOle\%O`B$ZT8S53Y%JPFQKG]GWG.jpg[/img]遇到问题可以现在版内寻找答案如果还有问题，你可以
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单个率做meta回归的话，假如数据中提供了r和 n 标准误可通过如下公式计算 generate ser=sqrt(r*(1-r)/n) 再利用回归分析就可以了分析协变量了，注意这个是回归分析，一般要就r是满足正态的。
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请问stata里面主成分分析以后predict的含义是什么?我之前听说比如有三个变量我想综合成一个的话用主成分分析后是直接用comp1=0.6338var1+0.4457var2+0.6322var3啊,但是predict以后的值明显不一样···那predict是求出的什么值啊···----------------------------------------------------------Variable | Comp1 Comp2 Comp3 | Unexplained -------------+------------------------------+-------------var1 | 0.5 -0.7089 | 0 var2 | 0.1 0.0077 | 0 var4 | 0.9 0.7053 | 0 ----------------------------------------------------------
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predict是预期.看你选择stata用什么algorithm来算了.predict可以用来做样本内预期（in-sample）.算出的结果应该就是你要算的那个[X*b],但predict也能用作样本外预期（out-of-sample）.你看看是不是用错algorithm了,...
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