经验体会|使用openbugs做贝叶斯网状meta
此处感谢大神@小彐一卜
使用软件openbugs 3.2.3，在使用过程中遇到了一些问题，在此交流，互相进步。丁香园在我的meta学习之路上有很重要的作用。在此做以反馈，希望可以看到更多大神的优秀分享。小子在此抛砖引玉。
之前学习的是stata软件做频率学网状meta，最近学习使用贝叶斯做网状meta，目前可以使用R语言或者openbugs。
winbugs是openbugs的前身，现在winbugs的官网好像已经没有了，就使用openbugs进行分析。
在分析连续性变量时，使用的均值，标准差，样本量的数据。结局变量是mean，2.5%和97.5%。
在分析分类变量时，使用的是阳性数，样本量的数据，其中如果两个臂的阳性数均为0，可考虑阳性数各加0.5，样本量各加1，然后进行分析。如果两个臂都是0，会报错（update error for node <mu[12]> alforithm logit rejection updater error can not sample node too many iterations）(这个就是说第12行的数据有误）。结局变量是median，2.5%和97.5%。
在分析分类变量时，需要设定初始值，初始值的设点是可以随便设置的，也可以通过随机数生成，我是用网上教程中的初始值，就没有探究这个初始值设定的具体规则。有大佬知道，希望评论区详细描述下，感谢。
OR[1,2]代表着2vs1,1是对照组。
如果计算中报错，sorry something went wrong in procedure Moniter, Summary in module Samples Moitors.这个时候可能是你的数据有问题，可以考虑查看你的研究措施是不是按照顺序排列的，中间不能有空值。
贝叶斯meta的结果和频率学的结果会存在不一致，可能是因为样本量不够，所以会有差异，如果样本量足够大，那就不管什么方式都能得到接近真实事件的结果，结果具有稳定性，所以不建议同一篇文章中混杂使用两种方法。
贝叶斯meta的OR推导出来的排序结果和SUCRA的排序结果不一致，这一点的解释请各位指点。
抛砖引玉，希望能够有一个良好的互促的科研环境。这是我当初来到丁香园的感受，希望以后仍旧能够看到。
