大家好，我是小麦。每天都有小伙伴在各平台（公众号、知乎、QQ群、培训班）跟我交流meta分析的问题。近十年的时间，我发现新手学习meta分析几乎都有这些通病。

1 刚接触meta分析，无法提出具体的问题

建议：多点干货、少提“格局”很大的问题。先花点时间了解和学习，然后就具体的操作、流程、方法，说明你已经做了哪些工作，遇到的具体问题是什么。没有人愿意跟一个小白洋洋洒洒地讲一大堆meta分析的知识，然后他说“哦，我知道了，谢谢。我对xx还不太明白，你能再详细讲讲吗”。

也有人提出类似的问题“谁能教我写meta分析啊，师兄姐只告诉让写，根本不教如何写，提取数据各种头大”。这种情况我建议多看几篇与自己的选题相似的meta分析文献，参考别人提取了哪些数据，然后再思考为什么要提取这些数据，最终确定自己要提取什么数据。遇到具体的提取问题再提问，这样也便于别人给你提供参考意见。

推荐阅读

别再问小白应该如何学习meta分析了!

2 不懂得利用软件的报错提示和帮助文件

建议：留意一些你可能觉得不太重要的信息。其实Stata或R软件对用户还是比较友好的，至少在操作有误时，软件会提醒错误的原因，像上面的截图，已经提示“xxx不是命令名称或命令名称的缩写”，点击末尾的r(199)也有相关介绍。

可是，很多人不是没理解这句话的意思，就是“我看懂了这句话的意思，但怎么解决？”。

这句话提示我们的是，使用的“xxx”命令要么是拼写有误，要么是没有安装代码包。剩下的就是逐个排查这两个问题：先确认命令是否无误，如果是，那就是没有代码包。

推荐阅读
Stata操作的常见问题，你解决了吗？
Stata如何加载meta分析菜单和命令

3 生搬硬套教程

建议：注意观察细节，大胆假设、小心求证。很多人学习新的知识、技能，都是完全照搬教程，特别是统计分析的操作代码。可是，教程使用的软件版本、数据，跟你实际操作时是完全一样的吗？这就需要我们自己判断。

Stata做二分类数据的森林图，作图的同时，软件自动生成“_ES”，其实就是OR或RR值（Stata14以前的版本都是），要进行发表偏倚检验，就需要做对数转换。

可是，Stata14以后，软件输出的“_ES”就是OR/RR的对数值，不需要再进行对数转换了。

有人会想，我怎么知道软件修改了？没错，我们或许没有关注软件的更新。可是，只要是学习过高中数学，应该知道负数是不能计算自然对数的。此时，我们就要有敏锐的思维，验证一下“_ES”是否为对数值，这个其实并不难。

推荐阅读
一分钟学会Stata-二分类变量的森林图
一分钟学会Stata之：二分类变量的发表偏倚检验
二分类变量的meta分析，为什么OR值是负数？

4 总是追求“好结果”

建议：根据实际情况，选择更为客观、合理的操作。

效应指标的选择是有一定标准的，连续型变量的meta分析，在度量衡单位一致的情况下，就应该用WMD，这样便于结果的解释更具体。而不是根据异质性大小而选择其他效应量。

同理，二分类变量的meta分析，病例对照研究只能用OR，队列研究和RCT优先选择RR，这都是研究类型以及效应量指标的特点决定的。

推荐阅读加权均数差(WMD)和标准化均数差(SMD)的区别是什么
Meta分析常见困惑之：OR、RR还是HR？
OR、RR的区别与联系

本次分享告一段落，如有meta分析的问题，欢迎留言或加好友交流。