rma和rrma.uni命令的功能
在meta分析中，基於固定效應模型或隨機效應模型合併各種型別的效應值和結果，如log odds ratio, log relative risk, risk differences, mean differences等。
還可以用於引入解釋變數後的混合效應模型，解釋變數可以是分類變數也可以是連續變數。
rma(yi, vi, sei, weights, ai, bi, ci, di, n1i, n2i, x1i, x2i, t1i, t2i, m1i, m2i, sd1i, sd2i, xi, mi, ri, ti, sdi, ni, mods, measure="gen", intercept=true, data, slab, subset, add=1/2, to="only0", drop00=false, vtype="ls", method="reml", weighted=true, test="z", level=95, digits=4, btt, tau2, verbose=false, control, ...)含義yi
表示log adds ratio, log risk ratio, risk differences,mean differences, standardized mean differences, raw correlation coefficients, correlation coefficients transformed with fisher』s r-to-z transformation等效應值大小或結果測量
vi表示抽樣方差的大小
sei表示標準誤的大小
當僅有ai, bi, ci, di, n1i, n2i, x1i, x2i, t1i, t2i, m1i, m2i, sd1i, sd2i, xi, mi, ri, ti, sdi, ni 這些資料時，需對引數measure進行設定（詳見escalc函式）
或者也可以先用escalc函式計算得到yi，vi或sei，再用rma命令進行合併
measure
表示公式中提供的資料的型別，預設measure=「gen」，即提供yi，vi或sei時的預設設定，但如果用前面單元格中的資料直接在rma函式中計算yi，vi，sei的話，需要改變measure的預設設定，詳見escalc命令
mods
可選引數，在模型中 引入乙個或多個解釋變數變成混合效應模型
注意解釋變數可以使連續變數也可以是分類變數
單個解釋變數直接以一行或一列向量的形式給出即可,即mods=變數名稱
多個解釋變數以矩陣的形式給出，即mods=cbind(mod1,mod2,mod3)，intercept=false可以去掉截距；
或者通過公式給出，即mods=~mod1+mod2+mod3,如果想去掉截距，則mods=~mod1+mod2+mod3-1
如果前面的引數時yi,vi,sei的話，可以直接寫成yi~mod1+mod2+mod3，vi的形式
inercept
表示該模型中是否包含截距，預設是true
data
表示包含該函式中yi，vi或sei等的資料框
subset
當納入該模型的資料是原資料的子集時，用該命令定義資料集
slab
表示納入研究的標籤
method
在固定效應模型中，權重的計算是預設的，為inverse-variance weights，**如下rma(yi,vi,method="fe")，也可以用weight引數改變算方法，或利用weighted引數確定是否進行加權計算
在隨機效應模型，method用來定義異質性的估計方法，選擇一種即可，目前常用的是限制性極大似然法（reml），**如下rma(yi,vi,method="dl/he/hs/sj/ml/reml/eb/pm/genq")
weighted
表示是否利用加權計算，預設true，可改為false
test
這個地方說實話我也不是很懂，幫助文件這麼寫的額，嗚嗚嗚
level
表示置信區間的水平，0-100，預設為95
digits
表示輸出結果的小數字數，預設是4
btt在含有解釋變數的模型中，模型中除了截距之外的其它引數都是通過多類題測試（omnibus test）進行估計的，btt是用來指定要測試的係數的索引，例如btt=c(3,4),表示模型中的第三個和第四個係數參與測試
這個引數我也不是很懂啊，幫助文件這麼寫的，嗚嗚嗚
tau2
用於指定隨機效應模型和混合效應模型中的殘留異質性的大小，如果不特別指定，tau2會從資料中測得
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