# 雷达图与漏斗图

## 适用场景

**雷达图**：多维度比较（如不同样本的多指标特征画像），常见于多参数免疫分型、药物多靶点评估、患者多维特征比较。

**漏斗图**：Meta分析中检测发表偏倚，或展示临床流程中各阶段的病例流失（如从筛查到入组到完成随访）。

## 读图维度

### 雷达图

#### 1. 维度定义与尺度

- **每个轴代表什么指标？**
  - 指标是否独立？（避免高度相关的指标重复）
  - 指标是否经过标准化？（否则量纲大的指标会主导图形）
  - 轴的方向：是否所有轴都是"越大越好"？（注意反向指标）

#### 2. 多边形形态解读

- **整体面积**：
  - 面积越大 = 综合得分越高（在标准化前提下）
  - 但面积受维度数量影响（维度越多面积越容易大）
- **形状特征**：
  - 某一轴特别突出 = 该维度是主要特征
  - 接近正多边形 = 各维度均衡
  - 明显不对称 = 存在优势/劣势维度

#### 3. 组间比较

- **多边形重叠**：
  - 完全重叠 = 两组特征几乎相同
  - 某一方向明显分离 = 该维度是主要区分特征
- **交叉情况**：
  - A组在维度1上高于B组，但在维度2上低于B组 = 权衡关系

### 漏斗图 (Funnel Plot)

#### 1. 坐标轴含义

- **X轴**：效应量（如 logHR、logOR、SMD）
- **Y轴**：精度指标（通常是标准误 SE 的倒数，即 1/SE）
  - 上方 = 大样本、高精度研究
  - 下方 = 小样本、低精度研究

#### 2. 对称性判断

- **理想情况**：
  - 呈倒漏斗形，大样本研究聚集在顶部中间
  - 小样本研究在底部对称分布
- **发表偏倚信号**：
  - 底部左侧或右侧缺失 = 小样本阴性结果未发表
  - 图形明显不对称 = 可能存在发表偏倚

#### 3. 统计检验

- **Egger 检验**：
  - p < 0.05 提示存在发表偏倚
  - 但检验力低（研究数 < 10 时不稳定）
- **Trim and Fill**：
  - 估算需要多少"缺失"研究才能使漏斗对称
  - 调整后的合并效应量是否仍显著？

## 常见陷阱

| 陷阱 | 识别方法 | 风险 |
|------|---------|------|
| **雷达图维度过多** | >8 个轴 | 可读性极差，图形混乱 |
| **雷达图未标准化** | 不同轴量纲差异巨大 | 大数值轴完全压制小数值轴 |
| **漏斗图研究过少** | n < 10 | 无法判断对称性，检验无功效 |
| **混淆两种漏斗图** | Meta漏斗 vs 临床流程漏斗 | 解读方式完全不同 |
| **假对称性** | 异质性高导致分散 | 异质性大时漏斗图本就不应集中 |

## 关键问题模板

1. "雷达图有 12 个维度，是否有维度压缩或主成分分析支持这些维度的独立性？"
2. "漏斗图底部右侧明显缺失小样本阴性研究，如果进行 Trim and Fill 校正，合并效应量是否仍具有临床意义？"
3. "雷达图中样本 A 的面积大于样本 B，但 A 在关键疗效指标上反而低于 B，面积大小是否被非关键指标主导？"
4. "漏斗图显示不对称，但 I² = 85%（高异质性），这种分散是发表偏倚还是真实异质性导致？"

## 一句话总结

> 雷达图看**"多维度均衡与失衡"**，漏斗图看**"小样本是否对称缺失"**——两者都警惕过度简化和维度误导。
