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漏斗图通常被用作检测报告偏倚是否存在，它是一种简单的散点图，图上的每一个点表示的是单个研究的效应量对其精确度（现在通常用效应量的标准误来表示）。通常横坐标是其效应量，纵坐标是其精确度。之所以得名漏斗图是因为小样本研究位于图倒漏斗的底部且较分散，大样本研究位于倒漏斗的顶部且比较集中，当研究数量比较多的时候，看上去就像一个倒着的漏斗。我们以下图这张发表在BMJ上的漏斗图为例演示如何用RevMan 5.3来绘制漏斗图（需要软件的小伙伴请添加解螺旋助手为好有索要，助手微信号：helixlife0）。
第一步，准备工作 与之前相同，还是添加研究，添加数据等常规工作，不过这次我们不用点击森林图按钮了。下面对关键的步骤进行简单的图示。
根据变量的不同填入我们提取好的数据，RevMan软件会帮助我们将其转换成为所需的效应量及其标准误。这里需要指出的是在单臂研究以及生存分析中会有一些特殊情况，我们需要使用R或者Stata软件来实现标准误的计算，大家有兴趣可以参阅相关文献也可以在丁香园循证医学讨论板块翻看精华帖。 第二步，生成漏斗图
点击红框内的漏斗图按钮，一张漏斗图就画出来了。
为了尽可能在短的篇幅内说清楚，笔者在这里使用了自己的一组数据，上图的红色和绿色箭头所示的空心矩形所表示的不同亚组的研究，这里我们可以看到不同亚组对漏斗图的影响，跟上面那张BMJ的图相比，少了双斜线，要想得到两边的双斜线其实也很简单，我们将随机效应模型改至固定效应模型再出图即可。
第三步，漏斗图的解读 下面简单讲一下如何解读漏斗图，我们还是以最上面的那张BMJ的漏斗图为例 大家注意到它最中间的那条竖实线（在RevMan中是虚线)，它是合并效应量的延长线。我们通过肉眼观察竖线两侧的点，如果其越对称，则说明其偏倚相对越小，进一步的，如果各点集中在图的顶部，则更加说明偏倚小。 总结 当然肉眼观察漏斗图始终是一种比较主观的方法，通常我们还要进行统计学检验，这里还需要说明的一点就是，到底几个研究以上需要做漏斗图。目前相对权威的Cochrane干预试验系统评价手册上给出的是至少10个，不过大家在实际投稿中可能会碰到的审稿人坚持要求做漏斗图，即便只有6、7个研究，这时候是据理力争还是顺从审稿人的意见大家可以酌情选择。最后，对于报告偏倚的检测其实远远比漏斗图复杂，涉及到一些相对复杂的方法就需要用到Stata和R，这里就不做展开了，大家有兴趣可以参照参考书自学。 |
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