替代漏斗圖，不使用標準誤差 (SE)
在提交我的薈萃分析之前，我想製作一個漏斗圖來測試異質性和發表偏倚。我有每個研究的匯總效應大小和效應大小，取值從 -1 到 +1。我有來自每項研究的患者和對照的樣本量 n1、n2。由於無法計算標準誤差 (SE)，因此無法執行 Egger 回歸。我不能在垂直軸上使用 SE 或precision=1/SE。
問題
- 我仍然可以製作一個漏斗圖，其水平軸突上的效應大小和垂直軸上的總樣本大小 n (n=n1+n2)？
- 這樣的漏斗圖應該如何解讀？
一些已發表的論文展示了這樣的漏斗圖，縱軸為總樣本量（Pubmed PMIDs：10990474、10456970）。此外，維基百科漏斗圖維基同意這一點。但是，最重要的是，Mathias Egger 在 BMJ 1999 上的論文 (PubMed PMID: 9451274) 顯示了這樣一個漏斗圖，沒有 SE，只有縱軸上的樣本量。
更多問題
- 當標準誤差未知時，這樣的圖是否可以接受？
- 它與垂直軸突上 SE 或 presicion=1/SE 的經典漏斗圖相同嗎？
- 它的解釋不同嗎？
- 我應該如何設置線來製作等邊三角形？
問：我仍然可以製作水平軸突上的效應大小和垂直軸上的總樣本大小 n (n=n1+n2) 的漏斗圖嗎？
答：是的
Q：這樣的漏斗圖應該如何解讀？
A：這仍然是一個漏斗圖。但是，應謹慎解釋漏斗圖。例如，如果您只有 5-10 個效應量，則漏斗圖毫無用處。此外，雖然漏斗圖是一種有用的可視化技術，但它們的解釋可能會產生誤導。不對稱的存在並不能證明存在發表偏倚。埃格等人。(1997: 632f.) 提到了許多可能導致漏斗圖不對稱的原因，例如真正的異質性、數據不規則性，如方法設計不佳的小型研究或欺詐。因此，漏斗圖有助於識別可能的發表偏倚，但是，它們應始終與統計檢驗相結合。
問：當標準誤差未知時，這樣的圖是否可以接受？
答：是的
Q：垂直軸突上SE或presicion=1/SE的經典漏斗圖一樣嗎？
答：不，“漏斗”的形狀可以不同。
問：它的解釋有什麼不同嗎？
答：是的，見上文
問：我應該如何設置線來製作等邊三角形？
A：你所說的“線組成等邊三角形”是什麼意思？你的意思是 95%-CI 線嗎？您將需要標準錯誤…
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Peters、Jaime L.、Alex J. Sutton、David R. Jones、Keith R. Abrams 和 Lesly Rushton。2006.比較兩種方法來檢測薈萃分析中的發表偏倚。美國醫學會雜誌 295，沒有。6：676–80。（參見“Egger 回歸檢驗的替代方法”）
他們提出了一種統計檢驗，該檢驗側重於樣本量而不是標準誤差。
順便問一下，您知道《Meta 分析中的出版偏差：預防、評估和調整》一書嗎？它會回答你的很多問題。