Transcript Stata讲解课件
张 超 湖北医药学院附属太和医院循证医学 Center for Evidence-Based Medicine and Clinical Research Taihe Hospital, Hubei University of Medicine 目 录 1. Stata软件介绍 2. Stata软件操作 3. Stata软件图形编辑 4. 实例演练 软件介绍 1. Stata软件历史 2. Stata软件产品 3. Meta程序包安装 Stata软件历史 最早于20世纪80年代推出Stata 1.0 ，其基于DOS系 统 2. 目前，最新版本为Stata 13.0，其基于Windows、 Macs及Unix。本次，讲解Stata 12.0 …… 1. $2,090 3. Stata软件官网：http://www.stata.com Stata软件产品: Stata News Stata Journal Stata Bookstore Stata Blog <<应用STATA做Meta分析>> … Meta程序包安装: 1. 安装Meta分析命令文件 2. 加载Meta分析操作控件 安装命令文件: net from http://www.stata-press.com/data/mais net install mais spinst_mais 安装操作控件: 1. 安装窗口文件—dlg文件 ssc install metadialog.pkg 2. 生成自动执行控件生成文件—profile.do 注意：1、profile.do文件存放于Stata软件安装的根目录 文件夹中 2、目前，无法安装诊断性Meta分析控件(.dlg) 诊断性Meta分析代码安装: 1. midas.ado文件下载： http://sitemaker.umich.edu/metadiagnosi s/resources 2. metandi.ado文件下载： http://ideas.repec.org/c/boc/bocode/s456 932.html 3. 上述，两个ado文件全部放入到ado文件夹 中 执行文件关系图 hlp文件 菜单执行 结果 pkg文件 dlg文件 ado 文件 图形 代码执行 dta文件 图形编辑 Stata软件操作 1. 软件界面介绍 2. 数据排列格式 3. 软件菜单式及命令式操作 软件界面简介 菜单栏 快捷菜单栏 命令回顾窗口 结果输出窗口 命令输入窗口 变量显示窗口 变量 属性 窗口 计数资料 数据结构—基于四格表形式： 研究 暴露组 非暴露组 总数 试验组 a b a+b 对照组 c d c+d 注：a—试验组暴露数，b—试验组非暴露数，a+b—试验组总数 c—对照组暴露数，d—对照组非暴露数，c+d—对照组总数 计数资料 具体数据录入格式： 亚组依据 authors year a b c d latitude allocation Aronson 1948 4 119 11 128 44 1 Ferguson & Simes 1949 6 300 29 274 55 1 Rosenthal et al 1960 3 228 11 209 42 1 Hart & Sutherland 1977 62 13536 248 12619 52 1 Frimodt-Moller et al 1973 33 5036 47 5761 13 2 Stein & Aronson 1953 180 1361 372 1079 44 2 Vandiviere et al 1973 8 2537 10 619 19 1 TPT Madras 1980 505 87886 499 87892 13 1 Cpetzee & Berjak 1968 29 7470 45 7232 27 1 Rosenthal et al 1961 17 1699 65 1600 42 3 Comstock et al 1974 186 50448 141 27197 18 3 Comstock & Webster 1969 5 2493 3 2338 33 3 Comstock et al 1976 27 16886 29 17825 33 3 计数资料 Stata软件数据录入： 计数资料 Stata软件运算操作： 1 计数数据 2 3 对应四格表 数据标签 效应量 分亚组 模型，方法 结果 对应命令 采用固定模型，效应量为RR 森林图 采用固定模型，效应量为RR 结果 对应命令 分亚组 采用随机模型—分亚组，效应量为RR 森林图 亚组1 亚组2 亚组3 采用随机模型—分亚组，效应量为RR 漏斗图数据 数据经对数转换代码：gen logrr=log(_ES) _SS _ES _selogES _LCI _UCI _WT logrr 262 0.410939 0.5706 0.134302 1.257398 5.040297 -0.88931 609 0.204868 0.441114 0.086297 0.486352 6.350208 -1.58539 451 0.25974 0.64449 0.073443 0.918609 4.415995 -1.34807 26465 0.236561 0.141457 0.179281 0.312141 9.714516 -1.44155 10877 0.80449 0.226297 0.516293 1.253558 8.874237 -0.21755 2992 0.455611 0.0831 0.387132 0.536203 10.11686 -0.78612 3174 0.197721 0.472247 0.078357 0.498919 6.011108 -1.6209 176782 1.012024 0.062941 0.894572 1.144897 10.21188 0.011952 14776 0.625366 0.237559 0.392576 0.996196 8.747549 -0.46942 3381 0.253765 0.270231 0.149421 0.430976 8.368153 -1.37134 77972 0.712227 0.11141 0.572514 0.886035 9.943801 -0.33936 4839 1.561916 0.72973 0.373689 6.528374 3.80165 0.445913 34767 0.982835 0.267217 0.582137 1.659341 8.403747 -0.01731 漏斗图绘制所需数据：logrr与_selogES 漏斗图操作 1 2 3 分亚组 对应代码： metafunnel logrr _selogES 漏斗图 Begg或Egger检验法 1 2 3 对应代码： metabias logrr _selogES, graph(begg) 或 graph(egger) Begg或Egger检验法 Begg检验法漏斗图 Egger检验法回归图 敏感性分析 1 2 3 对应代码： metainf logrr _selogES, random id(authors) eform 敏感性分析 诊断性资料 数据结构—其实质基于四格表形式： 金标准诊断（D) 诊断试验结果（T） 合计 病例（D+) 病例（D-) 阳性（T+) TP（真阳性） FP（假阳性） TP+FP 阴性（T-) FN（假阴性） TN（真阴性） FN+TN 合计 TP+FN FP+TN N 注：TP：真阳性，FP：假阳性，FN：假阴性，TN：真阴性 TP+FP：诊断试验阳性数，FN+TN：诊断试验阴性数 TP+FN：真实病例总人数，FP+TN：真实健康总人数 诊断性资料 具体数据录入格式： author Tse Adler1 Hoh Crowe Avril year 1992 1993 1993 1994 1996 tp 4 8 6 9 19 fp 0 0 0 0 1 fn 3 1 3 1 5 tn 3 10 5 10 26 14 17 13 22 20 1 17 65 44 91 19 131 40 5 18 128 … … Inoue Zornoza Weir Gil-Rendo Kumar Stadnik Chung Veronesi 2004 2004 2005 2006 2006 2006 2006 2006 21 90 5 120 16 4 25 38 2 2 3 2 2 0 0 5 汇总结果 对应代码： midas tp fp fn tn, es(x) res(all) 敏感度与特异度 对应代码： midas tp fp fn tn, es(x) table(dss) 敏感度森林图 对应代码： midas tp fp fn tn , es(x) id(author) year(year) for(dss) 特异度森林图 对应代码： midas tp fp fn tn , es(x) id(author) year(year) for(dss) Deek漏斗图 对应代码： midas tp fp fn tn , pubb SROC曲线 对应代码：midas tp fp fn tn , es(x) plot sroc2 HSROC曲线 对应代码：metandi tp fp fn tn, plot nob noh 图形编辑 湖北医药学院附属太和医院循证医学中心 Center for Evidence-Based Medicine and Clinical Research Taihe Hospital, Hubei University of Medicine