什么是Meta分析异质性，怎么处理Meta分析异质性？看完这篇就够了

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很多小伙伴觉得写Meta分析难，花大量时间才弄懂Meta分析全流程、学会使用相关统计软件，但怎么也不明白Meta分析异质性，其实找对方法写Meta分析并不难。今天我们就来讲讲什么是Meta分析异质性，以及怎么对Meta分析异质性进行处理。

根据Cochrane手册的定义，纳入同一个Meta分析的所有研究不可避免地都存在差异，我们将Meta分析中不同研究间的各种不同，称之为异质性，当研究间存在异质性时，合并的结果可能是不可靠的，或合并本身就是不恰当的。因此需要识别和测量Meta分析异质性，并制定相应的策略，探索Meta分析异质性来源并进行处理。

在了解Meta分析异质性基本概念之后，我们还是得提一下Meta分析的8大步骤，如下图所示，以确定Meta分析异质性处理主要是在哪一步进行！

在Meta分析的八大步骤中，Meta分析异质性处理主要在7步——统计分析中进行， 当Meta分析纳入的各项研究均指向同一个结果，即各研究间具有同质性，则Meta分析具有意义，但如果各项研究指向的结果有很大偏差，当Meta分析异质性较大时，超出了随机误差，Meta分析的结果就不太可靠。此时，我们就需要通过各种方式对异质性进行检验。

1、Q 统计量

该检验的无效假设为纳入各研究的效应量均相同。具体公式如下图，对于公式我们不了解也不要紧，只需要知道，Q 服从于自由度为 k-1 的 χ分布，Q 值越大，其对应的 P 值越小。若 Q>χ(1-α)，则 P50%，则说明存在比较明显的异质性。

3、H 统计量

公式如下图，其中 k 表示纳入 Meta 分析的研究数。统计量 H 值为 1 表示各研究间无异质性，一般情况下，若 H>1.5 提示研究间存在异质性，H