Meta分析中用于检验研究间异质性的方法是? A 卡方检验 B 秩和检验 C t检验 D Cochrane Q检验

Meta分析是整合多个独立研究结果的重要方法，而检验研究间异质性是其核心步骤之一。异质性指研究结果的差异程度，若异质性显著，需调整分析模型。本题考查专门用于Meta分析异质性检验的方法，需区分不同统计检验的适用场景。

关键点：

1. Cochrane Q检验是Meta分析中检验异质性的经典方法，通过比较研究间效应量的差异与抽样误差的差异，判断是否存在无法用抽样误差解释的异质性。
2. 其他选项（如卡方检验、秩和检验、t检验）虽为统计方法，但并非针对Meta分析的异质性检验设计。

选项分析

• A. 卡方检验：常用于分类数据的拟合优度检验或独立性检验，与异质性检验无直接关联。
• B. 秩和检验：非参数检验方法，用于比较分布位置，与Meta分析的异质性无关。
• C. t检验：用于比较均值差异，适用于单样本或两组数据，但无法处理多研究异质性。
• D. Cochrane Q检验：专为Meta分析设计，通过统计量$Q$评估研究间效应量的差异是否显著，是正确答案。

核心逻辑

Cochrane Q检验的核心公式为：
$Q = \sum w_i (y_i - \bar{y})^2$
其中$w_i$为研究的权重，$y_i$为效应量，$\bar{y}$为加权平均效应。若$Q$值对应的$p$值较小，则表明存在显著异质性。