各研究の効果量と精度データを貼り付けるだけで、Rを使わずに投稿用ファンネルプロットを作成できます。95％または99％の疑似信頼限界と任意の有意性等高線で小規模研究効果を確認できます。データはブラウザ内で処理されます。
1行につき1研究を入力します。精度は標準誤差、分散、95％CIで指定できます。
balanced-effects.tsv
表データはこのブラウザ内で処理されます。
非対称性は出版バイアスの証明ではありません。異質性、研究デザイン、感度分析と合わせて解釈してください。
基礎知識
ファンネルプロットは、各研究の効果推定値と精度指標（通常は標準誤差）を比較する散布図です。規模が大きく精度の高い研究は上部に、小さい研究は下部に広く分布します。
ばらつきの主因が標本変動であれば、研究点は統合効果の周囲におおむね対称な逆漏斗形を示します。非対称性は小規模研究効果の手掛かりですが、異質性、アウトカム選択、方法差、偶然でも生じます。
本ツールは逆分散固定効果またはDerSimonian–Lairdランダム効果を計算します。標準誤差、分散、95％信頼区間から精度を求め、OR・RR・HRは対数尺度で解析します。
各研究のMD、SMD、OR、RR、HR、または一般効果量。
標準誤差、分散、または95％信頼区間の上下限。
精度の高い研究ほど上部に表示されます。
非対称性は検討の手掛かりであり、偏りの証明ではありません。
例を読み込み、データ、モデル、限界、等高線を確認できます。
エビデンス統合向け
探索的確認、共同レビュー、論文作成に同じプロットを利用できます。
抽出した効果量表から、Rスクリプトや表計算グラフを作り直さずに作図できます。
固定効果とランダム効果の中心を比較し、非対称性の原因を検討できます。
信頼限界や等高線を追加し、編集可能なベクター図を出力できます。
ファンネルプロットは探索的診断です。研究デザイン、異質性、選択的報告、事前規定解析と合わせてご確認ください。
出版バイアスは一因にすぎません。真の効果差、小規模研究の方法上の弱点、アウトカム選択、偶然も同様の形を生じます。
約10研究未満では、視覚的パターンと正式な非対称性検定の検出力が低く、誤解を招くことがあります。
効果尺度、精度軸、モデル、等高線の種類、変換方法を記載してください。
透明な統計手法
標準的なメタ解析の規則に従い、変換を明示してブラウザ内で計算します。
標準誤差を直接使用するか、分散の平方根、またはz = 1.95996で両側95％信頼区間から算出します。
MD・SMDは線形尺度、OR・RR・HRは対数尺度で計算して元の比尺度で表示します。
逆分散固定効果またはDerSimonian–Lairdランダム効果を中心とし、中心 ± z × 標準誤差で限界を求めます。
ツールの利点
抽出表から編集可能な図を作り、統計的な背景も保持できます。
R、Python、表計算式を書かずに統計的な図を作成できます。
標準誤差、分散、信頼区間を含む表をそのまま貼り付けられます。
逆分散固定効果とDerSimonian–Lairdランダム効果を比較できます。
OR、RR、HRは計算時に対数変換します。
編集用SVGまたは文書・発表用PNGを出力できます。
作成と出力はローカルで行い、貼り付けたデータを送信しません。
4ステップ
研究単位の表を整え、解析尺度を確認し、設定とともに出力します。
Study、Effectと、SE、Variance、またはLower CI・Upper CIを用意します。CSV、TSV、Excelのコピーに対応します。
MD、SMD、OR、RR、HR、Genericと、固定効果またはランダム効果の中心を選びます。
解釈に応じて95％・99％限界、有意性等高線、研究ラベルを表示します。
無効行、研究数、I²、τ²を確認し、SVG、PNG、JSONを保存して方法欄に設定を記録します。
レビュー作業を続ける
効果量の要約、研究選択の記録、投稿図の準備を進められます。
よくある質問
Study、Effectと、SE、Variance、またはLower CI・Upper CIが必要です。OR、RR、HRを対数尺度で解析するため、正しい効果尺度を選択してください。
Excelの表を貼り付けるか、CSV・TSVをアップロードします。ブラウザ内で更新され、RのインストールなしでSVG・PNGを出力できます。
効果が研究精度とともに変わる可能性を示す手掛かりであり、診断ではありません。異質性、研究方法、アウトカム選択、報告、偶然を確認してください。
いいえ。真の効果差、小規模研究の弱い方法、選択的アウトカム、偶然でも同じ形になります。等高線を追加しても、研究欠落の証明にはなりません。
少数でも作図できますが、疎なパターンは解釈困難です。約10件未満では正式検定の検出力が低いため、ツールに注意が表示されます。
本ツールは反転した標準誤差軸を使用し、精度の高い研究を上部に置きます。標本数を使う設計もありますが、標準誤差とは交換できません。
無効果値の周囲に両側有意性領域を示します。欠落が非有意領域に偏るかを確認できますが、研究背景と合わせた探索的解釈が必要です。
フォレストプロットは各推定値、信頼区間、統合結果を示します。ファンネルプロットは推定値と精度を対応させ、小規模研究パターンを探索します。併用が適切です。
