荟萃分析中用概括统计量与个体数据的等效性

摘要

荟萃分析，也叫元分析，是汇总多项具有同一研究目的、并且相互独立的研究结果，它是利用统计学科的一些方法来进行系统性的、综合性的、定量性的分析以及总结评价的一种研究方法。通过该方法可以达到提高统计的效能并且改善原来研究质量的目的。荟萃分析广泛地使用在综合多项研究方面，它是建立在流行病学和循证医学基础上的一种新的研究方法。尽管就传统上而言，荟萃分析通过结合相关研究的概括性数据进行，但是先进的技术已经使得接近各个参与者的原始数据越来越具有可行性。在本文中，我们调查了分析原始数据对结合概括统计量的相对效率。展示了对于通常使用的参数和半参数模型而言，如果主要利益参数在研究中有共同值、讨厌参数在研究中有明显的不同值、概括统计量是通过极大似然来估计的话，那么通过分析原始数据，便不会有效益增益。当主要的利益参数在各个研究中有不同值，或者各研究中讨厌参数有共同值时，我们也评估了两种方法的相对效益。我们进行了模拟研究，证实了理论结果并提供遗传学关联研究中的实证数据。

目录

声明

摘要

引言

1 理论结果

1．1 主要结果

1．2 共同的讨厌参数

1．3 不同的效应量

1．4 其他情况

2 数据结果

2．1 模拟研究

2．2 重度抑郁症数据

结论

参考文献

附录

致谢