更新说明
meta esize 命令对两个样本的二元或连续数据进行元分析，现在，它也对一个样本的二元数据进行元分析，也被称为比例的元分析或流行率的元分析。这些类型的数据通常出现在元分析研究中，当汇集来自各估计一个比例的研究结果时。例如，你可能有研究报告某种疾病的流行率或高中辍学学生的比例。在这种情况下，效应大小，如Freeman-Tukey转换的比例或 logit 转换的比例，通常在元分析中使用。在 meta esize 之后，使用 meta 套件中的其他命令进行进一步分析。例如，用 meta forestplot 创建森林图，通过将 subgroup()选项添加到元森林图来执行亚组分析，使用 meta summarize 汇总元分析数据，或者使用meta funnelplot构建漏斗图。患病率的元分析是最常见的用户要求添加到我们的元分析套件中。许多用户期待着对这种性质的研究进行分析。