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Meta分析中缺失标准差换算与标准化均数差估计方法简介
系统评价/Meta分析通过合并多个相似研究来扩大样本量及提高统计学精度，从而给出更为可靠的结果与结论，然而往往由于原始研究文献结果报告之间差异性与不规范性，致使相关的原始数据存在不同类型的缺失，其中以连续性资料数据中标准差缺失较为常见。标准差对连续性资料中标准化均数差合并是不可或缺的，当前，方法学家就标准差缺失给出了相应估算方法，如P值、四分位数及样本量转换因子等方法均较为常见。本文就连续性资料标准差与标准化均数差估计方法作简要汇总。
