使用meta.summaries获取来自epi.2by2的置信区间

Question

我正在寻找基于一系列值的平均值，每个值都有相关的误差。我发现

rmeta

包中的 meta.summaries 似乎工作得很好，但我对输入值的错误只是上限和下限，而不是标准误差测量，来自使用

epi.2by2

。

Meta.summaries

需要一个标准错误。

有没有办法让

meta.summaries

使用上限和下限，或者

epi.2by2

生成 s.e？

attach(DATA)
m <- summary(meta.summaries(RR,SE), conf.level = 0.95)

Answer 1

也许您太依赖软件包了？从维基百科的奇数比页面，我可以读到：

对数优势比的分布近似正态分布：

L ~ N( log(OR), s^2 )

...其中 s 可以近似为：

SE=sqrt(1 / n_11 + 1/n_01 + 1/n_00 + 1/n_10)

（其中 n_11 是接触药物的治愈人数，n_10 是未接触药物的治愈人数，等等）因此，您可以非常轻松地计算标准误差。假设您将所有观察结果打包为一个数据集：

n      <- 10                                       # number of odd-ratios
counts <- sample(20:100, replace = TRUE, size=4*n) # fake counts data
counts <- matrix(counts, cols=4)                   # one line = one experiment = one OR = 4 

...然后您可以计算标准误差如下：

se <- sqrt(rowSums(1/counts))

请注意：

这是渐近近似，如果任何细胞计数非常小，则不会给出有意义的结果。

...更一般地说，平均奇数比听起来很可疑，至少对我来说是这样。如果您有原始观察结果，那么您可以简单地将所有计数放在一起。如果你不这样做，那么你就会在这个过程中过度重视小型研究。我没有详细调查，但似乎对此事有很多讨论：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5352535/。您还可以在 CrossValidated（用于统计的 StackOverFlow）上查看here所说的内容。