高级Meta分析方法：基于Stata实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张天嵩，董圣杰，周支瑞 著

图书标签:

• Meta分析
• Stata
• 统计学
• 医学统计
• 研究方法
• 数据分析
• 高级统计
• 临床研究
• 医学
• 流行病学

出版社： 复旦大学出版社

ISBN：9787309115901

版次：1

商品编码：11820559

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

页数：469

内容简介

张天嵩、董圣杰、周支瑞编*的《高级Meta分析方法--基于Stata实现》内容主要分为四大模块：①基础模块，主要介绍Meta分析的基础知识、基本方法，Stata软件入门、中高级数据管理技能、相应Meta分析命令安装与简介等；②类型模块，以数据类型为导向，数据包括典型的简单数据(二分类数据、连续型数据、有序数据、计数数据、生存数据)和特殊的复杂数据(相关结局数据、剂量一反应相关数据、重复测量数据、纵向数据、缺失数据、个体参与者数据、单臂或多臂研究数据)，重点介绍复杂数据的Meta分析新方法，即使是针对简单数据，也是在介绍经典的Meta分析方法基础上，重点介绍高级Meta分析方法和模型，这也是本书定名为“高级”的原因所在；③专题模块，主要是探讨Meta分析过程中涉及的主要问题，如异质性检验、敏感性分析、漏斗图的合理使用、统计效能等，以及新近出现的高级Meta分析方法，如网络Meta分析、贝叶斯Meta分析等；④附录模块，简单介绍Stata的菜单操作和主要的Meta分析命令。

前言/序言

《高级Meta分析方法：基于Stata实现》图书简介 Meta分析，作为一种系统性文献回顾的强大定量工具，已在医学、心理学、教育学、社会科学乃至工程学等众多领域展现出其不可或缺的价值。它通过整合来自不同研究的证据，以更严谨、更全面的视角揭示现象背后的真实效应，从而为决策制定提供坚实的科学依据。然而，随着研究的深入和方法学的不断发展，传统的Meta分析方法已不足以应对日益复杂的科学问题。数据的异质性、潜在的偏倚、非线性关系、网络效应以及多层级数据的分析等挑战，都对研究者提出了更高的要求。《高级Meta分析方法：基于Stata实现》正是为了满足这一需求而生，它旨在为读者提供一套系统、深入且实用的高级Meta分析方法论，并辅以全球广泛应用的统计软件Stata，指导读者从理论到实践，全面掌握更具前瞻性和鲁棒性的Meta分析技术。 本书的出发点，是认识到当前Meta分析领域的研究者普遍面临的困境。一方面，许多研究者可能已经掌握了基础的Meta分析方法，例如固定效应模型和随机效应模型的应用，能够计算汇总效应量并进行基本的异质性检验。然而，当面对研究间效应量显著异质性时，如何准确解释和处理这种异质性，或者当研究设计本身存在复杂性（如配对设计、纵向数据）时，如何选择恰当的分析模型，则成为了一个难题。另一方面，随着数据科学的兴起，Meta分析的应用场景也在不断拓展，例如，如何通过Meta分析来评估一系列不同疗法的有效性及其相互比较，即网络Meta分析；如何处理数据中的缺失值和选择性报告偏倚，以提高分析结果的可靠性；如何进行亚组分析和剂量-反应Meta分析，以探索效应量的调节因素和剂量依赖性；甚至如何在复杂研究环境中，利用多水平模型和结构方程模型来更精细地刻画数据结构和研究关系。这些高级议题，往往是基础教程所涵盖不到的。 《高级Meta分析方法：基于Stata实现》正是在这样的背景下，系统地梳理并深入讲解了这些关键的高级Meta分析方法。本书的设计理念，是将理论深度与实践操作紧密结合，确保读者不仅理解“为什么”要使用某种方法，更能掌握“如何”在Stata中实现它。 本书的核心内容覆盖了以下几个关键方面： 一、深入理解和处理研究间异质性：超越传统的I²和Q检验 异质性是Meta分析中一个普遍存在且至关重要的问题。本书将从更深层次剖析异质性的来源，介绍除传统的Q检验和I²统计量之外，更精细的异质性评估方法。我们将探讨异质性在不同类型的研究设计（如RCTs, observational studies）中的表现形式，以及如何利用可视化工具（如森林图的扩展、散点图）更直观地展示异质性。 在此基础上，本书将重点讲解如何利用多元回归模型来探索异质性的来源。这不仅仅是简单的亚组分析，而是将协变量（如研究设计特征、患者人口学信息、干预措施的细节等）系统地纳入模型，以量化它们对效应量变异的解释程度。我们将详细介绍在Stata中如何构建和解释这类模型，包括如何处理连续型和分类型协变量，以及如何进行模型选择和诊断。 此外，对于难以解释的异质性，本书也将提供解决方案。例如，介绍率直（Rate-switching）模型等更复杂的随机效应模型，这些模型能够更灵活地捕捉效应量的分布，尤其是在效应量为比例或率时。通过Stata的实际操作演示，读者将学会如何应用这些先进模型来提高Meta分析的稳健性。 二、处理偏倚，提高Meta分析的可靠性：从偏倚风险评估到敏感性分析 偏倚是Meta分析的“阿喀琉斯之踵”，如果不加以妥善处理，将严重影响结果的有效性。本书将系统介绍常见的偏倚来源，包括发表偏倚（publication bias）、选择性报告偏倚（selective reporting bias）、信息偏倚（information bias）等。 在偏倚风险评估方面，本书将详细讲解Cochrane“偏倚风险”工具（RoB 2, ROBINS-I）在Stata中的应用，指导读者如何系统地评估纳入研究的偏倚风险，并如何将这些评估结果纳入Meta分析的解释中。 更重要的是，本书将深入探讨多种偏倚敏感性分析方法。除了经典的漏斗图（funnel plot）和Egger检验，我们还将介绍敏感性分析的序列法（sequencing methods），以及如何利用填充缺失研究（imputation methods）来评估发表偏倚的影响，例如Trim and Fill方法的Stata实现。对于选择性报告偏倚，本书也将提供评估和处理的策略，指导读者如何识别和应对研究中可能存在的选择性报告现象。 三、网络Meta分析：评估多组干预措施的相对疗效 当需要同时比较三种或三种以上干预措施时，传统的两两Meta分析显得力不从心。网络Meta分析（Network Meta-Analysis, NMA）应运而生，它能够在一个统一的框架内，整合所有可用的直接和间接比较证据，从而估计所有成对干预措施的相对疗效。 本书将从零开始，系统介绍网络Meta分析的理论基础，包括网络结构的构建、直接比较与间接比较的原理、一致性模型与非一致性模型的选择。 在Stata实现方面，我们将详细介绍与网络Meta分析相关的命令（如`mvmeta`, `netmeta`等），并提供丰富的实例，演示如何构建网络图，如何运行一致性模型和非一致性模型，如何解释模型输出（包括汇总效应量、可信区间、不一致性检验等）。同时，本书还将讲解如何进行网络Meta分析的敏感性分析，例如评估网络一致性，以及如何可视化网络Meta分析的结果，如排名概率图（surface under cumulative ranking curves, SUCRCs）和散点图。 四、复杂研究设计的Meta分析：多层次、纵向数据与生存数据 越来越多的研究数据具有复杂的结构，例如嵌套结构（学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）或纵向结构（同一对象在不同时间点多次测量）。对于这类数据，传统的独立个体分析方法会违反独立性假设，导致分析结果有偏差。 本书将深入讲解如何利用多水平Meta分析（Multilevel Meta-Analysis）来处理具有嵌套结构的研究数据。我们将介绍如何构建两层、三层甚至更高层次的Meta模型，以及如何在Stata中利用`mixed`命令等进行实现。 对于纵向数据，本书将介绍重复测量Meta分析的方法，以及如何利用广义估计方程（GEE）或混合效应模型（mixed-effects models）来整合纵向数据。 此外，对于生存数据，本书将重点讲解生存结局的Meta分析。我们将介绍如何从生存研究中提取关键信息（如hazard ratios, survival probabilities），并讲解Cox比例风险模型在Meta分析中的应用。Stata中相关的生存分析命令以及如何进行生存Meta分析的详细操作步骤也将得到详尽的阐述。 五、Meta分析中的统计推断：精确、鲁棒与前瞻性 除了对效应量的估计，精确的统计推断也是Meta分析的关键。本书将探讨更高级的统计推断方法，例如贝叶斯Meta分析。我们将介绍贝叶斯方法的原理，以及如何在Stata中使用相应的工具包（如`bayesmeta`）实现贝叶斯Meta分析，包括如何设置先验分布、运行MCMC采样以及解释后验分布。 此外，对于小样本Meta分析，本书将讨论如何处理效应量估计的分布问题，并介绍bootstrap方法等用于提高统计推断的稳健性。 本书还将关注Meta回归（Meta-Regression）的深入应用，不限于简单的亚组分析，而是探讨如何通过Meta回归来识别效应量的预测因子，以及如何进行模型诊断和解释。 六、Stata实操指导：从基础命令到高级应用 本书最大的特色之一，在于其“基于Stata实现”的定位。我们不会仅仅停留在理论层面，而是将每一个高级方法都转化为具体的Stata操作步骤。 详尽的Stata命令讲解：对于每一个涉及的高级方法，本书都将提供清晰、易懂的Stata命令及其参数说明。 真实的案例数据：本书将使用大量来自实际研究的匿名化数据集进行演示，力求贴近真实的研究场景。 代码示例与输出解读：每一个案例都将附带完整的Stata代码，以及对输出结果的详细解读，帮助读者理解每一步操作的含义。 数据准备与管理：在进行高级分析之前，如何有效地准备和管理Meta分析所需的数据集也是至关重要的。本书也将提供相关的Stata数据处理技巧。 可视化展示：除了基本的森林图，本书还将指导读者如何利用Stata绘制更复杂的图表，如网络图、偏倚风险图、累积排名图等，以更直观地展示研究结果。 谁适合阅读本书？ 本书的目标读者群体广泛，包括但不限于： 研究生和博士生：在撰写学位论文时需要进行Meta分析的研究者。 科研人员和学者：需要系统性地整合现有研究证据，发表高质量研究成果的科研工作者。 临床医生和卫生政策制定者：需要依据最新的循证医学证据来指导临床实践和政策制定的专业人士。 统计学和方法学领域的研究者：希望深入了解和掌握高级Meta分析方法及其在Stata中的实现。 对Meta分析感兴趣的初学者：在掌握了基础Meta分析方法后，希望进一步提升分析能力的研究者。 《高级Meta分析方法：基于Stata实现》并非一本枯燥的理论手册，它更像是一本实践指南和方法论的百科全书。通过本书，您将能够： 克服Meta分析中的常见难题：不再被异质性、偏倚等问题困扰。 拓展Meta分析的应用范围：能够胜任更复杂的研究设计和分析任务。 提升研究结果的科学性和可信度：通过严谨的统计方法，得出更可靠的结论。 熟练掌握Stata在高级Meta分析中的应用：将理论知识转化为实际操作能力。 成为一名更具竞争力的循证研究者：在信息爆炸的时代，能够更有效地整合和利用知识。 我们相信，通过本书的学习，读者将能够系统地掌握高级Meta分析方法，并能灵活地将其应用于自己的研究领域，为科学探索和实践决策贡献更大的力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值体现还体现在它对最新研究范式的兼容性上。在快速发展的统计学领域，一本教材如果不能与时俱进，很快就会落伍。我惊喜地发现，作者巧妙地融入了许多近年来才被广泛讨论的前沿方法，并且提供了相应的软件实现路径。这表明作者在学术前沿保持着高度的敏感性。对于我这样的科研人员来说，这意味着我不需要去追逐零散的期刊文章来了解新方法，这本书已经为我做好了系统性的梳理和整合。它不仅仅是一本书，更像是一个前沿方法学的集成平台，确保我的研究方法始终站在领域的最前端。

评分☆☆☆☆☆

我对比了市面上几本主流的元分析参考书，发现这本书在理论深度上达到了一个非常令人满意的平衡点。它没有为了追求高深而故意使用晦涩的语言，而是扎实地构建了从基础到前沿的知识体系。比如，它对异质性模型的探讨，不仅讲解了计算原理，还深入分析了不同模型的适用情景和潜在的统计陷阱。这种兼顾理论的严谨性和临床应用的实用性，使得这本书不仅适合初学者进阶，对于资深研究者来说，也是一本非常值得随时翻阅的“工具书”。它提供的洞察力，远超出了简单的软件使用说明手册的范畴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实操指导部分简直是我的救星！我之前尝试过几本号称“实战”的教材，结果发现它们要么代码过时，要么步骤含糊不清，导致我只能在论坛上四处碰壁。但这本书不同，它对每一个关键步骤的Stata命令都进行了详尽的注释和拆解，并且提供的案例数据具有很强的代表性。我完全可以跟着书本一步一步地操作，甚至能理解为什么选择这个特定的命令而不是另一个。这种手把手的教学模式，真正做到了知行合一，极大地提高了我的研究效率，让我能够自信地将理论应用于自己的数据分析中。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚接触系统综述的研究生，面对那些复杂的统计概念时，常常感到无从下手。这本书的写作风格异常清晰流畅，作者似乎深谙如何将晦涩难懂的理论用最直观的方式表达出来。它不是那种冷冰冰的公式堆砌，而是充满了引导性，仿佛有一位经验丰富的导师在耳边循循善诱。特别是它在解释某些高级统计假设时，总能结合生动的例子，帮助我迅速建立起直观的理解，而非仅仅停留在符号操作层面。这种“润物细无声”的教学方法，极大地降低了我学习新知识的门槛，让我对原本感到畏惧的统计部分产生了浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直是艺术品，从封面到内页的排版都透露着一种严谨而又不失优雅的气质。那种深沉的蓝色调搭配着精细的字体，让人一看就知道这不是一本随便应付的教材。触感上，纸张的质感也相当出色，翻阅起来非常舒适，即使长时间阅读也不会感到疲劳。我很欣赏作者在细节上的投入，比如每章的目录设计，既清晰又富有逻辑性，让读者能快速把握全局。书中的图表和公式排版也做得非常专业，线条分明，易于理解。整体而言，这本书的物理呈现已经为接下来的深度学习奠定了良好的心理基础，让人在拿起它的那一刻就充满了对知识的敬畏感。

评分☆☆☆☆☆

很实用的书以前怎么没有发现呢！

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给女票买的，挺厚的一本书

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好书分享

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需要

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meta分析一本通，很有收获

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希望能有帮助

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需要用的专业书籍，有京东，网购方便。

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好的

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帮同事买的，希望能帮到忙。