Stata是meta分析最常用的软件之一，应用stata做meta分析时，也有很多需要注意的地方，一个小疏忽往往会带来大问题，影响了统计分析的顺利进行。今天给大家总结总结stata操作中的几个常见问题。
1 数据录入问题
Stata的数据录入，很多时候都是从excel或其它文件中将数据复制，然后粘贴到数据编辑窗口的。此时，stata会有一个弹窗，提示我们：第一行是作为数据还是变量名。
这时候需要根据实际情况选择，复制的时候，第一行是变量名，就需要选择第二项“Treat first row as variable names”；若第一行是数据，则选择“Treat first row as data”，一定不能弄错！
将数据变成了变量名，补救方法就是修改变量名，并重新录入该行数据。
但是，将变量名设置成数据（如图2所示），就不是删除首行，并修改变量名就可以解决的。
解决方法有两个： 1) 在stata的数据编辑窗口点击：File→New，新建一个空白的数据文件，然后正确录入数据； 2) 通过命令还原数据类型。 如图三所示，删除首行后，TD,var3, var4, var5等数据依然是红色的，而且数据类型不能改变，只能是“str”，也就是string。这类型的数据不能被stata用于统计分析。可以借助命令“destring var, replace”，将其还原为byte格式。然后就可以正常地运行统计分析的操作了。
如图5所示，在转换数据类型前，运行“metan”命令做效应值的合并，stata提示数据类型有误“string variable not allowed”，进行数据转换后，meta分析的合并就顺利完成了。
2 Egger或Begg检验运行出错
有不少人反映，stata在做Egger、Begg检验的时候报错，命令行：metabias logRR selogRR, graph(egger)运行不了。即便使用菜单操作，也出现同样的问题（图6）。
其实，这是“metabias”的版本升级导致的。“metabias”是Stata完成发表偏倚检验的命令，最早是在1997年编写的，那时候metabias可以做Begg检验和Egger检验，而且只要输入1个命令，Stata就输出2种检验方法的结果。
到了2009年，Harbord对原有的命令进行了修改，增加了两种检验方法：Harbord test和peters test。同时，Egger和Begg检验的命令也有所变化。
此时，Egger检验的命令是怎样的呢？如下图所示，其实命令的变化很小，只是把“graph”放在了最后。
3 效应值没有转换
90%以上的初学者都会犯这个错误，为什么？因为想当然。Stata的一个优点是同时兼容菜单和命令行。有人认为命令行我搞不定，菜单我还不懂吗？然后就开始捣鼓菜单了。 Stata的菜单操作确实很简单，基本上都有说明或操作提示的，按要求操作就行了。可是，你看懂提示了吗？ 分类变量要求输入四格表数据，很简单，依次选择试验组的事件发生人数、试验组的事件未发生人数、对照组的事件发生人数、对照组的事件未发生人数。
连续资料要求输入两组的“样本量、均数、标准差”，也很简单明了，按顺序选择即可。
效应值的合并，Stata要求输入的是“Effect/CI”，也就是“效应值和95%CI”，下方也有说明：Varsfor Effects: theta, lowerCI, upperCI（效应值、置信区间的下限、上限）。很多人都想当然地以为懂了，于是选择了RR/OR/HR和95%CI（图10）！然而，这里的“theta”是指“logRR”。
一起来看看用RR和95%CI做出来的结果和森林图吧，合并结果为：0.89 (0.44,1.34)，置信区间与1有交集，差异无统计学意义；然而P=0.000＜0.05，提示有显著差异。这显然是不对的。
先取对数，后进行meta分析，结果如下：RR(95%CI)=0.98 (0.62, 1.54), P=0.2314＞0.05，无疑更为合理。
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