Meta分析中随机效应模型的Gibbs抽样及其应用

摘要：

目的探讨基于分层贝叶斯的随机效应模型meta分析的Gibbs抽样方法及其应用.方法在分层贝叶斯框架下,推出随机效应模型meta分析参数的完全条件分布.对中国人HBV、HCV及其双重感染与原发性肝癌关系的16个病例-对照研究数据,用二项分布建模,通过拟合三个logistic模型,在WinBUGS软件包上进行Gibbs抽样.结果由Gibbs抽样得到HBV、HCV及其双重感染与原发性肝癌关系的效应合并值、研究间方差等参数的后验均数和95%CI.结论 Gibbs抽样不但能灵活地构造模型对复杂问题进行meta分析,而且当纳入研究中数据极端值较多,经典方法不再适用时,用Gibbs抽样仍然可以方便有效地得到参数的后验分布.

关键词：meta分析、Gibbs抽样、随机效应模型

所属期刊栏目：19

分类号：R19(保健组织与事业（卫生事业管理）)

在线出版日期：2004-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：204-207