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1、R软件的基础Meta分析功能Windows版下载地址：http:/cra.r-project.org/bin/windows/base/R软件的下载与安装1.连接到互联网2.打开R软件，在R Console 中输入metafor包、meta包、rmeta包的安装命令：install.packages(“metafor”)install.packages(“meta”)install.packages(“rmeta”)在“CRAN mirror”中选择“China(Beijing1)”、“China(Beijing2)”或“China(HongKong)”，”metafor”、”meta”、”r
2、meta”包就会自动从CRAN的中国镜像下载安装。程序包的安装因为每次打开R软件，R软件的设置都会还原为默认配置，所以程序包安装完成后，使用前都必须进行程序包的加载。点击菜单“程序包/加载程序包”，在弹出窗口中选择“metafor”、“meta”、“rmeta”程序包。亦可执行命令：llibrary(“metafor”)llibrary(“meta”)lLibrary(“rmeta”)分别加载metafor包、meta包或meta包。程序包的加载 数据的录入 是进行分析的的第一步，在R Console输入命令：lDataname=data.frame()lFix(dataname)或者使用命令
3、直接创建一个带有数据的表格：Dataname=data.frame(var1=c(数据),var2=c(数据),.)其中，dataname为表格名，data.frame为创建表格的命令，var1,var2等为表格第一行标题名，c(数据)为每列中的数据，如数据类型为数值型，c=(1,2,3.),如数据类型为字符型，c=(“a”,”b”,”c”）R软件中 数据 的录入 meta 分析命令 数据，效应量 模型 研究名称 其中，数据的顺序不能改变，而参数（效应量、模型和研究名称）的顺序可以改变。常用的Meta分析命令OR、RR、RD的固定效应模型：lrma.mh(a,b,c,d,data=datana
4、me,measure=”OR”,slad=studyname)lrma.mh(a,b,c,d,data=dataname,measure=”RR”,slad=studyname)lrma.mh(a,b,c,d,data=dataname,measure=”RD”,slad=studyname)OR、RR、RD的随机效应模型：lrma.uni(ai=a,bi=b,ci=c,di=d,data=dataname,measure=“OR”,method=“DL”,slad=studyname)lrma.uni(ai=a,bi=b,ci=c,di=d,data=dataname,measure=“RR
5、”,method=“DL”,slad=studyname)lrma.uni(ai=a,bi=b,ci=c,di=d,data=dataname,measure=“RD”,method=“DL”,slad=studyname)二分类资料的meta分析命令（metafor)WMD或SMD值的固定效应模型：l rma.uni(n1i=n1,n2i=n2,m1i=mean1,m2i=mean,sd1i=sd1,sd2i=sd2,data=dataname,measure=“MD”,method=“FE”,slad=studyname)l rma.uni(n1i=n1,n2i=n2,m1i=mean1,
6、m2i=mean,sd1i=sd1,sd2i=sd2,data=dataname,measure=“SMD”,method=“FE”,slad=studyname)WMD或SMD值的随机效应模型：l rma.uni(n1i=n1,n2i=n2,m1i=mean1,m2i=mean,sd1i=sd1,sd2i=sd2,data=dataname,measure=“MD”,method=“DL”,slad=studyname)l rma.uni(n1i=n1,n2i=n2,m1i=mean1,m2i=mean,sd1i=sd1,sd2i=sd2,data=dataname,measure=“SMD
7、”,method=“DL”,slad=studyname)连续性资料的meta分析命令 0R、RR或RD值的固定效应模型：l metabin(a,n1,c,n2,data=dataname,sm=“OR”,comb.fixed=TRUE,comb.random=FALSE,studlab=studyname)l metabin(a,n1,c,n2,data=dataname,sm=“RR”,comb.fixed=TRUE,comb.random=FALSE,studlab=studyname)l metabin(a,n1,c,n2,data=dataname,sm=“RD”,comb.fixe
8、d=TRUE,comb.random=FALSE,studlab=studyname)0R、RR或RD值的固定效应模型：l metabin(a,n1,c,n2,data=dataname,sm=“OR”,comb.fixed=FALSE,comb.random=TRUE,studlab=studyname)l metabin(a,n1,c,n2,data=dataname,sm=“RR”,comb.fixed=FALSE,comb.random=TRUE,studlab=studyname)l metabin(a,n1,c,n2,data=dataname,sm=“RD”,comb.fixed
9、=FALSE,comb.random=TRUE,studlab=studyname)Meta包的二分类资料的metabinming命令 WMD或SMD值的固定效应模型：lmetacont(n1,mean1,sd1,n2,mean2,sd2,data=dataname,sm=“MD”,comb.fixed=TRUE,comb.random=FALSE,studlab=studyname)lmetacont(n1,mean1,sd1,n2,mean2,sd2,data=dataname,sm=“SMD”,comb.fixed=TRUE,comb.random=FALSE,studlab=study
10、name)WMD或SMD值的随机效应模型：lmetacont(n1,mean1,sd1,n2,mean2,sd2,data=dataname,sm=“MD”,comb.fixed=FALSE,comb.random=TRUE,studlab=studyname)lmetacont(n1,mean1,sd1,n2,mean2,sd2,data=dataname,sm=“MD”,comb.fixed=FALSE,comb.random=TRUE,studlab=studyname)Meta包连续性资料分析metacont命令 OR或RR的固定效应模型meta.MH命令：lmeta.MH(n1,n2,a,c,data=dataname,names=studyname,statistic=“OR”)lmeta.MH(n1,n2,a,c,data=dataname,names=studyname,statistic=“RR”)OR或RR的随机效应模型meta.MH命令：lmeta.DSL(n1,n2,a,c,data=dataname,names=studyname,statistic=“OR”)lmeta.DSL(n1,n2,a,c,data=dataname,names=studyname,statistic=“RR”)Rmeta包二分类资料meta分析命令
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