二分类变量R语言meta分析代码

在R语言中，进行二分类变量的元分析通常涉及到固定效应模型或随机效应模型的计算，如Cochran's Q检验、I^2统计量等。Metafor包是一个常用的选择来进行这种统计分析。下面是一个简单的例子，展示如何使用`rma.uni()`函数进行二分类数据的固定效果元分析：

# 首先安装并加载Metafor包
install.packages("metafor")
library(metafor)

# 假设你的数据存储在一个data.frame中，比如data，其中包含两个列：
# 'study'表示研究编号，'effect_size'表示二分类结果的比值或者风险差异
# 'se' 或 'sd' 表示每个估计值的标准误差

# 比例比的固定效果Meta分析
dat <- data[, c("study", "effect_size", "se")]
model <- rma.glmm(formula = effect_size ~ study, data = dat, method = "FE", 
                  slab = study) # 使用study作为分类变量

# 打印模型摘要
summary(model)

# 可能还会做Q检验和Heterogeneity检查
Q_test <- cochrans.q(model)
I2 <- i2(model)

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