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在本文的开头，让我们了解一下亚组分析的基本概念。亚组分析简单来说就是把全部病人数据按照一定的分类标准，常见的有性别，国别(这里可能涉及到哑变量赋值的问题，本文暂不涉及)和是否接受了预处理等分成亚组，然后进行比较。亚组分析通常用于探索研究间的异质性。
本文将以下面这张亚组分析森林图为例，逐步演示如何使用RevMan软件把它绘制出来。
第一步，准备工作
在这里我们要做的是添加研究，添加比较和结局变量（上一讲已经做了更详细的讲解），数据可以暂时不做录入，简要步骤如下图所示：
第二步，设定亚组
首先让我们在屏幕的左边找到我们欲进行亚组分析的结局指标（Out
选中这个Out
这步其实跟绘制森林图的步骤一样，选中相对应的亚组，然后单击鼠标右键，然后纳入相关研究即可。如下图所示：
第四步，录入数据并绘制图形
如同之前所讲的将数据录入并调节一下X轴显示范围，最后点击森林图按钮
大家经过对比，就会发现与原图相比，我们制作的新图多了红色矩形边框内的内容，那么如何修改这块内容呢?
我们点击右侧按钮栏中的Properties按钮
然后在出来的新窗口中选择AnalysisDetails，在下面的Totals选择Subtotalsonly
不知大家有没有注意到下面用红箭头标出的亚组差异检测的选项，借此我大致讲解一下亚组分析选择亚组的原则以及什么样的亚组分析结果才是可信的。
一、亚组分析的选择原则
首先分组因素的确定一定要联系具体的专业背景，如果说从专业上讲，临床III期的病人与临床I期的病人治疗方案完全不同，那么按照患者的疾病程度分组进行亚组分析就是必要的。其次一点就是亚组的数目不能太多，随着亚组数目的增多，假阴性和假阳性的可能性都在增大，至于具体多少研究可以设置一个亚组，目前尚没有定论，统计学上通常认为10个研究一个亚组可能是妥当的。然后就是predefined和posthoc之争，应该说predefined应该是最好的，posthoc带来的数据挖掘风险使得我们的结果更加不可信，然而predefined面临的问题就是设置的条目过多，在之后的分析中可能也会带来数据挖掘的风险。
二、什么样的结果是可信的
大致有七个方面来衡量，分别是差异是否有临床意义，差异是否有统计学意义，亚组是否是提前假设的，亚组的数量，研究间的比较，差异的一致性和间接证据。限于篇幅，这里就不一一展开讨论了，大家有兴趣可以参照手册及其参考文献学习。我简单讲一讲上面用红箭头标出部分的含义，它大致是指亚组间的差异由真正的亚组差异而不是由抽样误差引起的，一般I%，P0.05就可以做出判定。需要指出的是，这个判定的基础要建立在亚组间是相互独立的，即不能有人员的重叠，像上面这个亚组其实是不能做这种比较的。
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本次培训内容围绕系统评价的制作流程进行设计，包括循证医学、系统评价/Meta分析概述；临床研究问题的构建；Meta分析中的统计学问题；循证医学文献检索策略与方法；常见的临床研究报告的质量评价；全面掌握干预性、诊断性、病因、预后等系统评价/Meta分析的制作方法；掌握Revman5.3软件、Stata13.0软件等软件在Meta分析中的应用，最终具备独立制作系统评价解决问题的能力。
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