四格表資料如何計算ORRR值及95%CI？
除了常規的醫學統計分析，Meta分析也常常遇到“計算OR/RR值和95%CI”的問題。
如納入文獻都是觀察性研究，有的提供了OR/RR （95%CI），有的只提供了四格表資料。要想進行meta分析合併，首先就要把四格表資料轉換為OR/RR值和95%CI。
爾雲間meta分析（原名“實用meta分析”）跟大家一起學習SPSS、Stata、RevMan三款軟體實現四格表資料轉換為OR/RR （95%CI） 的操作流程。
例1：回顧性分析，200名胃癌患者，接受A、B兩種干預，100人/組，預後出現嚴重不良反應的人數為A組6人，B組11人。求
A vs. B，不良反應的OR和95%CI
。
根據上文資訊，可以整理成典型的四格表：
SPSS-卡方檢驗
SPSS的卡方檢驗除了可以比較兩組某特徵的分佈是否有統計學差異，還可以計算OR值和95%CI。
先錄入資料：2個分組變數，1個頻數。如下圖所示：
注：干預：1，A；2，B。不良反應：1，有；2，無。
SPSS的選單可以實現四格表資料的卡方檢驗，然而，在分析前需要先對資料進行頻數加權：Data→Weight Cases。在對話方塊中選擇加權變數，如下圖所示：
點選“OK”後，選擇：Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs，如下圖所示，選擇變數，並點選“Statistic”，勾選“Chi-square”（輸出卡方檢驗結果） 和“Risk” （輸出OR值和RR值）。
點選“OK”，得到結果。
干預 A vs。 B，OR （95%CI） = 0。516 （0。183， 1。455）， P=0。205
Stata-Meta分析
同樣的，先整理和錄入資料。在Stata的資料編輯視窗錄入以下資料。
Var1-5依次為：研究ID，干預A不良反應人數，干預A無不良反應人數，干預B不良反應人數，干預B無不良反應人數。
進行二分類資料的meta分析操作（選單或命令列）都可以，效應值設定為OR。
如：metan var2 var3 var4 var5， label（namevar=var1） fixed or
干預 A vs。 B，OR （95%CI） = 0。516 （0。183， 1。455）， P=0。211
RevMan-Meta分析
此處省略RevMan建立新review檔案、Comparison、Outcome的操作介紹，
選擇二分類變數的meta分析，如下圖所示錄入資料。
干預 A vs。 B，OR （95%CI） = 0。52 （0。18， 1。46）， P=0。21。
RevMan的結果視窗，只顯示小數點後2位的結果。要想得到更精確的結果，可以使用RevMan自帶的計算器。如下圖所示，點選圖示“Calculator”。
輸入資料，軟體自動輸出結果。
干預 A vs。 B，OR （95%CI） = 0。5164 （0。1833， 1。4554）， P=0。2113。
RR值如何計算？
如果對meta分析比較熟悉，相信很容易就能想到怎麼用Stata、RevMan計算例1的RR和95%CI，本文省略操作步驟，直接展示結果。
Stata的RR和95%CI結果
干預 A vs。 B，RR （95%CI） = 0。545 （0。210， 1。418）， P=0。214。
RevMan的RR和95%CI結果
干預 A vs。 B，RR （95%CI） = 0。5455 （0。2098， 1。4179）， P=0。2137。
SPSS的RR和95%CI結果
其實，在上述介紹的操作中，SPSS已經展示了RR和95%CI的結果。
干預 A vs。 B，RR （95%CI） = 0。545 （0。210， 1。418）。
綜上，SPSS， Stata， RevMan都可以計算四格表資料的OR/RR值95%CI（個人認為Stata最為方便），結果也一致。
然而，當四格表資料中，有一個為0的時候，還能用SPSS計算嗎？大家不妨實踐一下！
本次分享就到這了，如有meta分析的問題，歡迎評論交流。
如果問題不便公開，也可單獨諮詢。
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