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Ridit法在SPSS统计软件中宏命令的实现
目前在国内外文献中,等级资料的组间比较已经广泛采用非参数统计方法[1],由于Ridit法计算简便、可视性好,在医院医疗质量评价中的应用仍十分广泛[2,3].
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应用SAS软件宏命令实现二分类数据的Meta分析
SAS被誉为国际上数据处理和统计分析领域的标准软件系统，但其程序编写复杂且难度较大，对使用者的要求较高。为了更好的使用SAS软件实现Meta分析，Stephen Senna等人编写了一套专用于二分类资料的Meta分析的宏命令。这套宏语言可以方便的实现Meta分析，绘制森林图、漏斗图、加尔布雷斯图、Q-Q正态分布图等图形。本文结合实例对应用SAS宏语言实现二分类数据Meta分析的方法进行详细介绍。
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利用线性模型的置换检验实现Meta分析:基于SAS宏的实现
目的 介绍利用线性模型的置换检验实现小样本研究的Meta分析方法.方法 通过Fleiss93cont实例介绍美国南佛罗里达大学Kromrey等共同研发的一款基于线性模型的置换检验实现协变量分析的SAS宏命令(％METAPERM2).该数据集中的小样本研究并不能满足正态性、独立性、方差齐性等前提假设.结果 采用广义线性模型的回归系数为:X1(年龄)=0.125,X2(地区)=0.291.五种回归权重检验方法的结果为:传统加权小二乘法β1=0.000,β2=0.338;Freedman Lane模型β1=0.228,β2=0.180;Kennedy模型β1=0.472,β2=0.557;Manly模型β1=0.064,β2=0.040;Ter Braak模型β1=0.075,β2=0.142.结论 在正态性、独立性、方差齐性理论假设条件下,传统小二乘法系数检验的显著性比任何置换检验都要大;小样本研究的Meta分析采用置换检验可能是一种更为合适的统计学方法.
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应用SAS软件宏命令实现剂量反应关系Meta分析
SAS被誉为国际上数据处理和统计分析领域的标准软件系统,其程序编写复杂且难度较大,对使用者的要求较高.为了更好地使用SAS软件实现剂量反应的Meta分析,由美国哈佛大学开发的应用于剂量反应Meta分析的SAS宏％metadose可以方便地实现剂量反应的Meta分析,并绘制非线性剂量反应曲线,结合实例进行详细介绍.
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应用SAS软件宏命令实现Meta分析统计效能计算
SAS被誉为国际上数据处理和统计分析领域的标准软件,也是实现Meta分析的优秀软件之一,但其程序编写复杂且难度较大,要求使用者具备较强的编程功底.评价显著性检验的统计效能是Meta分析的重要步骤,为更好地使用SAS软件,美国南佛罗里达大学的Guy Cafri等共同研发了一款专用于实现Meta分析统计效能计算的SAS宏命令(％metapower).该宏命令可实现Meta分析整体结果、异质性和亚组分析统计效能的计算,简洁易操作,本文结合实例对该宏命令进行介绍.
