第五节　效应指标为率差的二分类数据贝叶斯Meta分析

二分类数据的率差是试验组和对照组事件发生率的差值，其大小可以反映试验组效应的大小。率差的贝叶斯Meta分析与RR值的合并存在相同的问题，即要给率差一定的限定，避免使试验组率超出值域范围。具体原理如下：

其中d_i即为每个研究的率差，因试验组的事件发生率［0，1］，因此需要对d_i进行限定，以确保［0，1］。因d_i服从正态分布，其可取（-∞，+∞）的任何值，因此要设定两个新参数，作为d_i的上下界。下界取值范围为［，∞），上界为［］。综合上述约束，模型代码如下：

［例3.3］以结核病数据为例，以率差为效应量，说明R2jas包拟合贝叶斯Meta分析模型的具体过程。

［解］设置工作目录和种子数、加载包、定义模型、加载数据、拟合模型、显示结果：

计算结果如下：

结果解读：由感兴趣的参数的相应R=1.002可知，马尔可夫链已收敛；研究间异质性标准差后验点估计及95%CI为0.042（0.026，0.068）；RD后验均数点估计及95%CI为-0.026（-0.051，-0.002）。