在统计分析中，元回归模型是一种广泛应用于处理多个研究结果的分析方法。特别是在随机效应元回归模型中，研究者希望通过考虑各研究的差异性来估计整体效应。本文将通过SPSS软件中的元回归分析过程，展示如何进行随机效应元回归模型的构建与分析。

　　一、SPSS元回归分析概述

　　SPSS元回归分析的目标是通过合并多个研究的数据，分析变量间的关系，并得出总体效应估计。具体到随机效应模型，我们通常会计算效应大小（如对数风险比）及其相应的方差，从而为决策提供依据。接下来，我们将通过SPSS的界面进行详细的操作。

　　二、如何使用SPSS进行随机效应元回归模型分析

　　为了演示如何进行随机效应元回归分析，我们以口腔医学领域的一个实际数据集（glucose.sav）为例。在该数据集中，研究者希望基于四个变量（treatSuccess、treatFailure、controlSuccess、controlFailure）计算对数风险比（LnRiskRatio）及其方差（VarLnRiskRatio）。

　　1. 计算对数风险比（LnRiskRatio）

　　首先，打开glucose.sav样本文件。接下来，选择菜单“变换 > 计算变量”。在弹出的“计算变量”对话框中，输入目标变量LnRiskRatio，并在数字表达式字段中输入以下公式：

　　LN(treatsuccess)-LN(treatSuccess+treatFailure)-LN(controlSuccess)+LN(controlSuccess+controlFailure)

　　点击确定后，新的变量LnRiskRatio将显示在数据编辑器中。

　　2. 计算风险比方差（VarLnRiskRatio）

　　同样，选择“变换 > 计算变量”，在目标变量字段中输入VarLnRiskRatio，并在数字表达式字段中输入以下公式：

　　1/treatSuccess+1/controlSuccess-1/(treatSuccess+treatFailure)-1/(controlSuccess+controlFailure)

　　点击确定后，新的变量VarLnRiskRatio将显示在数据编辑器中。

　　三、运行SPSS的元回归分析

　　完成对数风险比和方差的计算后，下一步是通过SPSS进行元回归分析。选择菜单“分析 > 元分析 > 元回归”，在对话框中选择LnRiskRatio作为效应大小变量，选择VarLnRiskRatio作为方差变量，并选择长度（length）作为协变量。

　　1. 设置回归模型

　　在“条件”对话框中，设置最大迭代次数为200，最大步长为100。然后点击继续。

　　2. 设置推论选项

　　在“推论”对话框中，选择在回归中包含截距，并选择最大似然（ML）和无调整（ADJUSTSE=NONE）设置。点击继续后，再点击“打印”。

　　3. 输出结果

　　点击确定后，SPSS将输出回归分析的结果，其中包括模型系数检验、参数估计、残差同质性检验等信息。

　　四、SPSS随机效应元回归分析结果解读

　　通过元回归分析，我们可以得到各个变量对日志风险比的影响程度。以下是几个重要的分析结果。

　　1. 模型系数检验

　　“模型系数检验”表显示，通过Wald卡方检验，所有系数（除截距外）均与0显著不同。该检验统计为17.631，显著性水平小于0.001，意味着在0.05的显著性水平下，拒绝原假设。

　　2. 残差异质性检验

　　残差异质性表显示，研究间方差估计为0.275，异质性统计（I-squared）为88.4%。这表明，研究间变异对残差的影响较大，研究内变异较小。

　　通过本教程，您可以了解到如何在SPSS中完成随机效应元回归模型的分析。通过计算对数风险比和方差，结合元回归分析，能够为科学研究提供更为准确的统计推断。这一分析方法对于需要综合多项研究结果的领域，特别是医学、社会科学等领域，具有重要的应用价值。