检验发表偏倚：Egger检验
什么是发表偏倚？
发表偏倚（Publication Bias），指已发表的研究结果可能与实际情况存在偏差，因为未发表的研究结果倾向于不支持原假设，难以被发表。这种偏差会影响到对归纳和总结研究中发现的知识的理解和适当利用，从而影响决策。
发表偏倚的存在，可能导致文献综述或元分析的准确性下降。解决这个问题，Egger在1997年的论文中提出一种检验方法，即Egger检验。
Egger检验方法
Egger检验是用来检测发表偏倚是否存在的一种方法。但它需要满足以下几个条件：
1. 进行元分析
Egger检验需要基于元分析结果，因为元分析结果汇总了相关研究的估计效应量。
2. 样本容量必须充足
在进行Egger检验前，需要确保相关研究的样本容量足够大。如果样本容量太小，Egger检验可能会产生误判，影响检验结果的可靠性。
3. 较大的有效值范围
相关研究的效应量需要有一定的变化范围，这样才可以检验出偏差。
4. 分析结果必须无异质性（heterogeneity）
在合并分析时，如果相关研究具有显著的统计异质性（heterogeneity, I^2>50%），那么Egger检验可能会失效。
Egger检验的计算
Egger检验的计算需要进行以下步骤：
1. 确定元分析的效应量
Egger检验需要确定元分析的效应量及其标准误差（SE）。如果没有对方差进行修正，需要进行自由度校正，使汇总效应量和方差能够为自由度加权。
2. 绘制Funnel Plot
接下来需要绘制Funnel Plot（漏斗形图），它可以帮助我们检查发表偏差的存在，以及在进行Egger检验时是否需要进行双边或单边检验。Funnel Plot可以以元分析统计量的标准误差为权重，分别在X轴和Y轴上绘制元分析效应量及其标准误差。
3. 进行Egger检验
根据Funnel Plot图形以及原分析的效应量和标准差，可以在R、Stata或RevMan等软件中进行Egger检验。例如，在Stata中输入命令“metafunnel”，可以准确地进行Egger检验，并提供检验结果和图形展示。
总结
发表偏差是一种普遍存在的情况，它可能影响研究的传播和评价。Egger检验是一种常用的检测发表偏差的方法，但需要遵循一定的前提条件，确保检验结果的准确可靠。在研究的设计和实施过程中，应注意尽量避免数据或信息的丢失和偏差，保证科学研究结果的可靠性。
