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        如何利用stata比较两组数据的相关性?

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        羊驼是无菌木匠

        目前我正在做meta分析,想要解释异质性。有研究报告影像学结果与术后评分间存在相关性,于是我想看看能否用影像学结果解释术后评分的异质性。没有原始数据,有的只是几对均数加减标准差的数据。我对统计的了解很少,如果需要其他信息请指出,跪求大神赐教!数据如图!图片描述

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        2 个回答

        user-title

        土井挞克树

        有帮助


        建议你计算Pearson相关系数来看两组数据的相关性:

        具体命令格式:correlate(简写:cor或corr)[varlist] [if] [in] [weight] [,options]   

        在Stata中,命令corr用于计算一组变量间的协方差或相关系数矩阵;

        命令pwcorr可用于计算一组变量中两两变量的相关系数,同时还可以对相关系数的显著性进行检验;option选项中加上sig可显示显著性水平:pwcorr[varlist] ,sig

        命令pcorr 用于计算一组变量中两两变量的偏相关系数并进行显著性检验。 


        user-title

        loveliufudan

        有帮助

        在 meta 分析中,异质性是指研究间存在的变异性。如果异质性较大,可能影响到整体的效应估计和统计显著性。您的想法是通过影像学结果解释术后评分的异质性,这是一个可行的思路。下面是一个初步的分析过程供您参考:

        绘制散点图

        首先,可以绘制一张散点图,用影像学结果和术后评分的比率来表示每个研究。具体来说,对于每个研究,可以计算出 A/B 对应的比率和影像学结果/术后评分对应的比率。然后将这两个比率作为横纵坐标,画出散点图。如果两个变量之间存在相关性,则可以看到散点图中的点大致沿着某条直线分布。

        计算相关系数

        为了更精确地描述影像学结果和术后评分之间的关系,可以计算它们之间的相关系数。可以使用 Pearson 相关系数或 Spearman 相关系数。Pearson 相关系数适用于两个变量都是连续变量的情况,而 Spearman 相关系数适用于两个变量中至少有一个是顺序变量的情况。如果相关系数为正,则表示两个变量呈正相关关系;如果相关系数为负,则表示两个变量呈负相关关系。

        进行 meta 回归分析

        最后,可以进行 meta 回归分析来探究影像学结果和术后评分之间的关系,并考虑其他可能影响异质性的因素。在进行 meta 回归分析时,需要将每个研究的影像学结果和术后评分比率作为自变量和因变量,并且需要控制其他可能的混杂因素,如年龄、性别、治疗方案等。可以使用 STATA、R 等统计软件来进行 meta回归分析。

        需要注意的是,由于您只有每组数据的均值和标准差,这会影响到一些统计分析方法的可行性。例如,如果数据不服从正态分布,则需要进行转换或使用非参数方法。此外,均值和标准差的计算也可能存在误差,因此需要谨慎处理数据。

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