在多分类资料分析中,meta回归可以用来对多个独立研究结果进行综合分析,得到总体效应估计值和置信区间。meta回归的结果需要从以下几个方面进行解读:
效应大小:可以通过meta回归得到总体效应估计值,即平均效应或权重平均效应。其数值越大表示效应越显著,反之则反。
效应方向:通过meta回归的符号可判断效应的方向,正为正向效应,负为负向效应。
异质性:通过meta回归的异质性检验结果,判断多个独立研究间是否存在显著异质性。若存在显著异质性,则需要进一步探究异质性来源,并考虑使用随机效应模型进行分析。
置信区间:通过meta回归得到总体效应的置信区间,该区间可用于对总体效应进行统计推断,若置信区间不包含0,则表明总体效应显著。
敏感性分析:在meta回归中,还可以进行敏感性分析,即通过排除或加入某些研究,判断总体效应是否稳定,以及某些研究对总体效应的影响程度。
总之,meta回归可以用来综合分析多个独立研究结果,得到总体效应和置信区间,进而为决策提供参考。但在解读结果时,需要考虑到研究质量、异质性、样本大小等因素的影响,以确保结果的准确性和可靠性。