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Meta分析是一种定量综合多个同类研究效应的文献综合研究方法，在文献综述时被广泛应用。
但Meta分析的结论是否可信和有意义取决于是否能够客观而又全面地评价分析研究过程中的各种偏倚。一般情况下，Meta分析常常是以已发表的文献为综合研究的对象，而已发表的文献往往倾向于报告有统计学意义的结论，即无统计学意义的研究发表的可能性更小，这是Meta分析常见偏倚中的“发表偏倚（publication bias）”[1-3]。所以，评价Meta分析中纳入的研究是否存在“发表偏倚”是进行Meta分析的一项预备性的工作[4]。评价Meta分析中的这种偏倚有多种方法，而应用较多的是可视化的“漏斗图（funnel plot）”法[1,5]。所以，不仅Meta分析专用软件RevMan可以绘制该图，大部分统计软件如SAS、SPSS及Stata等也都能绘制“漏斗图”。
可是“漏斗图”法作为一种通过定性判断图形是否对称来评价Meta分析是否存在“发表偏倚”的方法具有很大的主观性，不同的观察者可能得出不同的结论[6]。鉴于此，Begg’s检验
[7]、Egger’s检验[8]和Macaskill’s检验[9]等定量方法被应用于评价Meta分析的“发表偏倚”。Stata软件有专用的程序进行Begg’s检验和Egger’s检验，但Meta分析专用软件RevMan及常用统计软件SAS、SPSS等却没有进行上述检验的程序包。本文以实例数据编写了基于SAS系统的定量评价Meta分析“发表偏倚”的常见方法Egger’s检验、Begg’s检验和Macaskill’s检验的程序，使这些检验能方便地在SAS系统软件中实现，供读者参考.
Begg’s检验、Egger’s检验和Macaskill’s检验是三种常见的应用于Meta分析定量评价其“发表偏倚”的统计检验方法。相对于通过定性判断图形是否对称来主观评价“发表偏倚”的“漏斗图”法，这三种检验方法所得结论更为客观可靠
Meta分析中发表偏倚的Begg检验
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