什么是漏斗图？如何读懂漏斗图？

本文为大家介绍什么是漏斗图？如何读懂漏斗图？

1 什么是漏斗图

漏斗图（funnel plots）最初是用每个研究的处理效应估计值为X轴，样本含量大小为Y 轴的简单散点图（scatter plots）。

如图1所示，我们在通过漏斗散点图对效应量进行估计时，效应量的精确性是随样本含量的增加而增加的。小样本研究所估计的效应量变异程度较大，所以其效应量点估计分散在漏斗图的底部；随着样本含量的增加，大样本研究所估计的效应量的变异程度逐渐降低，因而其效应量点估计逐渐趋于密集在一个较窄的范围内。当无偏倚时，其图形呈对称的倒置漏斗状，所以被称为“漏斗图”。

2 如何使用RevMan软件绘制漏斗图

图2是一幅通过RevMan软件绘制出来的漏斗图，这幅图的纵坐标的数值不再像图1的那样自下而上递增，而是逐渐递减直至为0。这是由于它的纵坐标采用了效应量对数值标准误的倒数进行绘制。

如图2所示，在RevMan软件中，漏斗图采用效应量（OR、RR、RD、SMD等）作为横坐标，以效应量对数值标准误的倒数1/SE（logOR）为纵坐标, 以真数标明横坐标的标尺，而以SE（logOR）标明纵坐标的标尺。图中的小点代表的是纳入的各项研究，从统计抽样理论角度来讲，样本量越大，结果越可靠，方差越小，标准误也就越小，小点也就越集中在漏斗图上部的狭窄区域；样本量越小，方差越大，波动越大，标准误也越大，那么这些研究所对应的小点就会分散在漏斗下部较宽的区域，从而最终也是呈一个倒置的漏斗形。

3 漏斗图的意义解读

漏斗图与偏倚

漏斗图主要用于观察系统评价或Meta分析结果是否存在各种偏倚，如发表偏倚或其他偏倚。通过漏斗图可以比较直观地目测研究有无偏倚，但具有主观性，不同的人判读结果可能不同。在实际应用时，一般推荐Meta分析绘制漏斗图需要至少纳入10个以上的研究量。

在漏斗图中，垂直于横轴的虚线表示合并的效应量，理想情况下，各项研究应均匀分布在两边。如图3所示，各项研究在漏斗图中的分布大致对称，提示研究没有发表偏倚或其他偏倚。

如果存在发表偏倚，比如一些阴性结果未能发表，就会出现缺角，如图4。

需要注意的是：虽然漏斗图是判断是否存在发表偏倚常用的方法，但导致漏斗图不对称的原因不仅限于发表偏倚。

漏斗图与异质性

漏斗图两侧的虚线代表置信区间（一般为95%），在RevMan软件中，这两条虚线在固定效应模型下显示，选择随机效应模型时不显示。如果点都落在漏斗图里面，则提示不存在异质性，如果点落在外面，则提示存在异质性。

尽管漏斗图的表达方式可以比较直观的目测有无偏倚，但偏于主观。如果需要对偏倚进行量化检测，比如个别研究偏离漏斗图可信区间时，则需要用到Stata软件进行更加复杂的Begg's test和Egger's test 进一步检验漏斗图的对称性。

以上就是小编为大家介绍什么是漏斗图？如何读懂漏斗图的相关内容。

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