医学统计学 - 词条分类 - 公卫百科

发表偏倚-统计

发表偏倚（publication bias）：是指研究结果的性质和方向导致研究成果的发表与未发表引起的偏倚。

偏倚定义发生场景

漏斗图-统计

漏斗图（funnel plot），指以效应尺度为横轴，效应估计精度（如估计方差的倒数和样本量）为纵轴的散点图。其假设是随着样本量增加，效应估计的精度提高，变异幅度减小，最终形成倒置的对称漏斗形状。常用于识别发表偏倚：无偏倚时呈对称形状，存在偏倚时则不对称。 ...

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抽样偏倚-统计

抽样偏倚（sampling bias），指检索文献时产生的偏倚，包括发表偏倚、查找偏倚、索引偏倚、引文偏倚和语种偏倚等。

定义

偏倚-统计

偏倚（bias），指实际测量值或估计值与真实值的非随机偏差。可由系统误差或过失误差造成。

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个体数据荟萃分析-统计

个体数据荟萃分析（individual patient data meta-analysis），指不直接利用已经发表的研究结果总结数据进行荟萃分析，而通过向研究者获取原始数据, 进行荟萃分析的一种方法。

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诊断性荟萃分析-统计

诊断性荟萃分析（meta-analysis of diagnostic test accuracy studies），指一种针对诊断试验的荟萃分析。通过整合多项诊断试验研究，综合量化评估特定诊断工具或测试的准确性、灵敏度和特异度等指标，以提供更可靠的证据。

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间接比较效应-统计

间接比较效应（indirect comparison effect），指通过整合两个干预措施与共同对照组的直接比较结果，推导出这两种干预措施之间的相对效果的方法。

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直接比较效应-统计

直接比较效应（direct comparison effect），指干预措施效果估计来自于头对头比较。即通过随机对照试验对感兴趣的两种或多种干预措施进行直接比较。

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网状结构图-统计

网状结构图（network plot），指网状荟萃分析中证据网络的图示方法，由代表网络中干预措施的节点和显示干预措施对之间现有直接比较的线条组成。

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累积顺位曲线下面积-统计

累积顺位曲线下面积（surface under the cumulative ranking curve, SUCRA），指网状荟萃分析中，用于展示不同干预措施效果排序的图示方法。根据排序概率数据的累积概率数据制作出的各干预措施的累积排序概率图，计算出的曲线下面积。 ...

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网状荟萃分析-统计

网状荟萃分析（network meta-analysis, NMA），指一种扩展了传统荟萃分析的方法，通过直接比较将三种及以上的干预措施联系起来形成一个干预网络，在干预网络中再进行间接比较，进而将直接和间接估计值结合在一次分析中。

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累积荟萃分析-统计

累积荟萃分析（cumulative meta-analysis, CMA），指一种荟萃分析的方法，把有共同研究目的的研究结果看成一个连续的统一体，每当有新的研究加入后，按一定的顺序排列累积的结果，并用森林图表示，可以反映研究结果的动态变化趋势，用于评估各研究对综合结果的影响。 ...

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一致性检验-统计

一致性检验（consistency test），指对多个独立研究结果统计量的一致性进行检验的方法，如果在统计学上不拒绝无效假设，可将多个研究的统计量进行加权合并。

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森林图-统计

森林图（forest plot），指在横坐标刻度为1 或0 的平面直角坐标系中以一条垂直的无效线为中心，用平行于横轴的多条线段的位置和长短代表每个被纳入研究的效应量大小和可信区间，用一个菱形的位置和大小描述合并效应量的大小和可信区间的一种图形。 ...

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合并效应量估计-统计

合并效应量估计（combined effect size estimation），指根据研究设计类型、变量类型和异质性大小，计算效应合并值的点估计及区间估计的方法。

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敏感性分析-统计

敏感性分析（sensitivity analysis），指评估研究结果对关键假设或参数变化稳健性的分析方法，以判断结论在不同情境下的可靠性和合理性。

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Meta 回归-统计

Meta 回归（meta regression），又称“元回归”，指通过线性回归方法，检验干预措施、研究对象特征等因素对合并效应量的影响，旨在探究研究间异质性的来源和协变量对效应大小的影响。

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亚组分析-统计

亚组分析（subgroup analysis），指将研究样本按特定特征分组后分别进行统计分析，以探索不同群体间的效应差异。

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I2 检验-统计

I2 检验（I-square test），指用于评估多个独立研究结果异质性的统计方法。检验统计量为一个百分比值，表示异质性部分在效应量总的变异中所占的比重，其取值范围定义在0%~100% 之间，其值越大异质性越大。

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q 检验-统计

q 检验（q test），指一种多重比较方法，用于在方差分析发现显著差异后，比较各组均值间的具体差异。基于学生化极差分布，控制整体误差率，识别哪些组别间存在统计学差异，常用于图基（Tukey）检验中。

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