由五数概括检测数据偏度及其在荟萃分析中的应用

对于具有连续型结局的临床研究,当数据可能偏斜时,研究者可能选择报告五数概括(样本中位数、第一与第三四分位数、以及最小值和最大值)的全部或部分,而非样本均值与标准差。在近期文献中,常建议将五数概括转换回样本均值与标准差,进而用于荟萃分析。然而,若研究包含偏斜数据,该转换以及由此得出的荟萃分析结论便不可靠。因此,我们引入一种仅利用五数概括与样本量来检测数据偏度的新方法,同时提出一种新的流程图以不同方式处理偏斜研究。我们进一步通过模拟表明,我们的偏度检验能够控制第一类错误率并提供良好的统计功效,随后通过一个模拟荟萃分析与一个真实数据示例说明了我们的新方法在荟萃分析与循证医学中的有用性。