小型荟萃分析中的异质性估计量 (I2) 可能存在偏差
统计方法学
2017-03-24 v2
摘要
在荟萃分析中，归因于异质性的方差比例被称为 I2。我们表明，常用的 I2 估计量是有偏的。当荟萃分析包含的研究数量较少且异质性较小时，偏差最大。例如，当有 7 项研究且 I2 的真实值为 0 时，I2 的平均估计值为 0.124。当荟萃分析规模较小且未能拒绝同质性零假设（I2=0）时，应谨慎解读 I2 的估计值。在小型荟萃分析中，置信区间可能优于 I2 的点估计。
引用
@article{arxiv.1410.2296,
title = {Estimates of heterogeneity (I2) can be biased in small meta-analyses},
author = {Paul T. von Hippel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1410.2296},
year = {2017}
}
备注
7 pages + 3 figures