元分析

元分析中的术语和计算⽅法
⼀、元分析：
元分析是⼀种对相关研究结果的总结或综合，即观察所有对⼀个特定主题所作的单独研究并进⾏总结。

元分析⽐单独⼀个的分析能够提供能多更有⼒的⽀持，即关于分析的分析
⼆、效应量
效应量告诉我们所有个体研究检验的结果。

例如我们假设元分析是检验许多关于有关学⽣成绩形成性评估的效果（即对“X对Y”效果的研究）。

⼀个平均效应量报告了所有包含在内的研究结果并告诉我们形成性评估是否可以提⾼学⽣的成绩，如果可以提⾼，那么提⾼了多少。

三、元分析和效应量的使⽤过程
1.⼴泛调查领域中可⽤的教学研究。

创建⼀个关键词的表单帮助他们决定研究的深度和宽度。

发表的⽂章、未发表的⽂章、论⽂、书籍中的章节、⽹络数据库及其他电⼦数据库都被包含在了考虑范围中。

建⽴⼀个包含所有相关研究的数据库
2.对所选⽂献进⾏筛查，拟定筛选的标准。

研究者希望包含最具有相似性的标准。

例如，如果⼀个研究者将学⽣成绩定义为标准测验的分数，⽽另⼀个将学⽣的成绩定义为学⽣⾃我报告的学习结果，研究者则不会在同⼀个元分析中包含这两个研究。

3.考察每⼀个研究的结果。

观察每⼀个研究的平均效应量从⽽为整个元分析计算出⼀个效应量。

效应量的计算⼗分复杂，但基本上是通过确定实验组（有特定教育实践优势的⼀组）平均⽔平和控制组（没有特定教育实验优势的⼀组）的平均⽔平之间的差距再除以标准差（如果两组的标准差不⼀致怎么办）这样的⽅式。

效应量的特点是她可以容易并且准确地转化为平均增长的百分⽐。

在P362中有显⽰。

元分析范文元分析元分析（meta-analysis）是一种系统性的研究方法，用于汇总和分析已有研究的结果，从而评估关联因素或治疗效果的整体效应。

它是对多个独立研究的定量综合分析，通过统计手段来探索研究间的一致性、异质性和总体效应。

本文将介绍元分析的定义、步骤、常用统计方法以及其在科学研究中的应用。

元分析的基本定义是：首先，通过一个具有明确的研究问题和目标的研究者，收集一定数量的满足特定标准的独立研究；然后，对这些独立研究的结果进行统计学分析，将结果进行组织、总结和解释，评估总体效应的规模和关联因素的一致性。

元分析的步骤通常包括以下几个阶段：问题定义和目标明确、研究文献筛选、数据提取和合并、统计分析和解读结果。

在问题定义和目标明确阶段，研究者需要明确元分析的研究问题，并确定所需的研究类型和标准；研究文献筛选阶段，研究者通过检索和筛选文献数据库，选取与研究目标相关的研究；数据提取和合并阶段，研究者需要从每个研究中提取所需的数据，并对数据进行合并和转换；统计分析和解读结果阶段，研究者运用适当的统计方法分析数据，并解读结果，评估总体效应的规模和关联因素的一致性。

在元分析中，常用的统计方法包括：加权均值法（weighted mean），用于计算各项研究的平均效应大小；加权分析法（weighted analysis），通过加权将各项研究结果进行合并；异质性分析（heterogeneity analysis），用于评估研究间的异质性，并探讨原因；敏感性分析（sensitivity analysis），用于检验主要结果的稳健性；发表偏倚分析（publication bias analysis），用于检验研究结果是否受到发表偏倚的影响。

元分析在科学研究中的应用广泛。

在医学研究领域，元分析被广泛应用于药物疗效评价、临床实践指南的制定和临床试验结果的综合分析。

在社会科学研究领域，元分析常用于比较实验研究的评估、教育研究的效果评估和心理学研究的验证效度等。

元分析（meta-analysis）：是对已有的同类课题的研究进行综合评价、分析，整合独立研究的成果，以获得普遍性、概括性结论的方法，它是研究评价的重要方法之一。

简要的说是对研究结果的总体分析。

一、元分析的发展和特点1、元分析的发展元分析的英文是meta-analysis，由美国教育心理学家Glass在1976年首次命名。

Meta 是英文中的前缀，为“更加全面或超常规的综合”的意思。

2、元分析的特点（1）元分析是一种全面的评价，是整合研究成果的有效方法。

（2）元分析是定性与定量结合的分析方法。

元分析在定性分析的基础上引入了定量分析方法，它不受研究数量、研究方法、样本容量等因素的限制，可以用于处理分析大量的研究资料。

元分析获得的结论有助于修正描述性定性分析的错误。

（3）元分析寻求普遍性的结论。

元分析通过对大量相同课题的研究的结果的综合分析，对从研究选题到结果分析的研究过程涉及的各种问题和结果进行全面评价，概括出研究结果所反映的共同效应，即普遍性结论。

二、元分析的步骤元分析主要包括四个步骤：文献检索、资料的分类、研究结果的测算和分析与评估。

1、文献检索。

进行元分析，首先要对与所研究的课题相同或相似的有关研究资料进行收集，即文献检索。

所检索的文献的全面性，直接关系到元分析结果的可靠性和准确性。

2、资料的分类。

通过文献检索收集到了全面的研究资料后，就要对其进行分类。

资料的分类实际上是一个定性分析的过程，是测算研究结果的基础。

研究的分类是按照研究的特点，根据不同的标准进行的。

可以根据被试的特征，研究方法和研究设计的类型，研究的信度和效度等进行分类。

研究资料的分类结果一般以编码表的形式呈现，编码有两种方式，即以与研究方法有关的维度进行的“方法编码”和以与研究的内容有关的维度进行的“内容编码”。

3、研究结果的测算。

对研究资料进行了分类和编码后，就要选择适当的方法对研究的结果进行测算。

主要需要测算的两个指标是统计显著性和效应量（即实验处理的效果大小）。

元分析的特点、方法及其应用的现状分析一、本文概述元分析（Meta-analysis）作为一种统计技术，在社会科学、医学、心理学、教育学等多个领域具有广泛的应用。

它通过整合多个独立研究的结果，以定量的方式提供对某一问题或现象的全面、系统的理解。

本文旨在探讨元分析的特点、方法以及其在不同领域的应用现状，以期对元分析的发展和应用提供有益的参考。

具体而言，本文将首先阐述元分析的基本概念、特点及其与传统文献综述的区别；介绍元分析的主要方法和技术，包括数据收集、数据处理、统计分析等步骤；结合实例分析元分析在各个领域的应用现状，并探讨其存在的问题和发展趋势。

通过本文的综述，我们期望能够为研究者提供关于元分析的全面视角，推动其在更多领域的研究实践中得到应用和发展。

二、元分析的特点元分析（Meta-analysis）作为一种综合性的统计分析方法，具有一系列独特的特点，这些特点使得元分析在社会科学、医学、教育学等众多领域的研究中具有广泛的应用价值。

系统性：元分析的特点之一是系统性。

它要求对相关的研究进行全面的搜集和整理，从而确保分析的全面性和准确性。

这种系统性表现在对文献的严格筛选、数据提取和质量控制等方面，确保纳入分析的研究具有可比性和可靠性。

定量合成：元分析通过定量合成的方法，将多个研究结果进行整合，以得出一个综合的结论。

这种方法能够有效地解决单一研究结果的不一致性和局限性问题，提高结论的可靠性和稳定性。

统计效能：元分析采用统计学的原理和方法，对多个研究结果进行统计处理，从而得出一个更为准确和可靠的结论。

通过元分析，可以评估研究结果的效应大小、显著性水平以及不同研究之间的异质性等，为决策提供更加科学的依据。

跨研究比较：元分析还能够进行跨研究的比较和分析，从而揭示不同研究之间的共性和差异。

这种跨研究的比较有助于发现研究的趋势和规律，为未来的研究提供方向和建议。

灵活性：元分析具有一定的灵活性，可以根据研究目的和数据的不同特点选择不同的分析方法和模型。

元分析方法元分析方法是一种用于整合和分析多个研究结果的统计技术，它可以帮助研究者系统地评估和综合不同研究的结果，从而得出更为可靠和全面的结论。

在本文中，我们将介绍元分析方法的基本原理、应用范围以及实施步骤，希望能够帮助读者更好地理解和运用这一方法。

首先，元分析方法的基本原理是通过对多个研究的结果进行统计分析，从而得出更为精确和可靠的结论。

它可以帮助我们解决单个研究结果可能存在的局限性和偶然性，从而提高研究结论的可信度。

此外，元分析方法还可以帮助我们发现不同研究之间的异质性，从而更好地理解研究结果的一致性和差异性。

其次，元分析方法的应用范围非常广泛，几乎涵盖了所有领域的研究。

比如，在医学领域，元分析方法可以用于整合不同临床试验的结果，评估某种治疗方法的有效性和安全性；在教育领域，元分析方法可以用于综合不同研究的结果，评估某种教学方法的效果和影响；在管理领域，元分析方法可以用于整合不同研究的结果，评估某种管理策略的有效性和可行性。

因此，元分析方法具有非常重要的理论和实践意义。

最后，实施元分析方法通常需要经过以下几个步骤，首先，确定研究目标和研究范围，明确需要整合和分析的研究问题；其次，收集和筛选相关研究文献，确保研究的全面性和代表性；然后，对选定的研究进行数据提取和统计分析，得出初步的结论；最后，进行灵敏性分析和异质性检验，评估研究结果的稳健性和一致性。

通过以上步骤，我们可以得出更为可靠和全面的结论，为相关领域的理论和实践提供更为可靠的依据。

综上所述，元分析方法是一种重要的统计技术，它可以帮助研究者整合和分析多个研究的结果，得出更为可靠和全面的结论。

它的应用范围非常广泛，几乎涵盖了所有领域的研究。

在实施元分析方法时，我们需要经过一系列的步骤，确保研究结果的可信度和稳健性。

希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解和运用元分析方法，为相关领域的研究和实践提供更为可靠的依据。

元分析研究使⽤介绍元分析使⽤介绍2Comprehensive Meta-Analysis(CMA)是⼀套操作界⾯友好,然⽽⼜⾮常强⼤地⾜以满⾜您所有研究需要地元分析软件包. CMA 2版本更新：数据输⼊使⽤电⼦表格式界⾯输⼊数据以超过100种不同地格式输⼊效应⼤⼩(effect size)或治疗效应(treatment effect )数据以每个研究⾃⼰地格式输⼊数据.例如，⼀个研究输⼊事件数和样本量数据，另外⼀个输⼊⽐值⽐(odds ratio)和置信区间等.在同⼀个分析中包含多种研究设计.从使⽤独⽴组，配对/匹配设计，或交叉试验地研究输⼊数据.程序将为每个设计计算标准误，允许您在同⼀个分析中合并不同设计.在同⼀个分析中包括前瞻性(prospective )和回顾性(retrospective )研究中得到地数据retrospective 包括连续，⼆元和相关数据.程序在⽐值⽐，标准化均值差(standardized mean differences,SMD)和相关间转换.数据结构研究间地独⽴⼦组研究间多个结果结果间地多个时间点研究间地多重⽐较(Placebo vs A 和Placebo vs B)计算选项固定效应(fixed effect)和/或随机效应(random effects)模型逆⽅差(Inverse variance)，Mantel Haenszel或Peto加权(Mantel Haenszel) 使⽤和其他程序⽐如RevMan或Stata同样计算算法地选项数据导⼊从其他程序中导⼊数据，包括Stata，RevMan，Excel和SPSS累积分析(Cumulative analyses)重复运⾏分析，每次迭代添加额外地研究，显⽰证据如何随时间转变敏感性分析(Sensitivity analysis)重复运⾏分析，每次迭代删除⼀个研究，显⽰研究对组合效应地影响⽅差分析使⽤⽅差分析(ANOVA)评估分类缓和变量(moderators)地影响选择固定效应，混合效应，完全随机效应Meta回归使⽤Meta回归评估连续预测变量地影响⾃动创建散点图选择固定效应，混合模型为研究，⼦组和组合效应指定符号.设置符号为常量⼤⼩或根据研究加权成⽐例修改全局或图形中地每个元素地颜⾊.设置格式和颜⾊⽅案模板直接导出到Word或PowerPoint或保存为⽂件发表偏倚(Publication bias)采⽤精确性或标准误地漏⽃图(Funnel plots)经典Fail-Safe NOrwin Fail-Safe N截取和填充秩相关检验回归检验程序⽣成统计量，图形，和详细地⽂字报告效应⼤⼩测量对于那些关注治疗效应或其他效应⼤⼩地研究，程序将计算⽐值⽐(odds ratio)，风险率(risk ratio)，风险差(risk difference)，标准化均值差（standardized mean difference,d），偏差校正标准差（bias-corrected standard difference ,Hedges’s g），原始均值差，相关性，风险⽐，速率⽐，等等.进⾏研究，在事件或⽅法寻找⼀组地程序将计算风险，利率，或平均.对于（如回归系数）其他措施，计划将与通⽤地指标.这是可⽤既为原始值和⽇志值程序特征包括...对于研究者CMA极其容易学习和使⽤，有着清楚⽽且交互式地操作界⾯.交互式指导将带领您穿越分析中地所有步骤，让新⽤户在⼏分钟内就可以⼊门分析过程.对于统计学家CMA是由多名公认地在元分析(meta-analysis)领域地专家共同开发地，他们都在US和UK.软件包含了⼤量地⽤于数据输⼊，分析和显⽰地⾼级选项.对于学校⽼师通过CMA，元分析地逻辑变得栩栩如⽣.使⽤程序可以帮助解释复杂问题，⽐如研究权重对于组合效应地影响，异质性(heterogeneity)地含义,或者固定效应和随机效应之间地差异.由专家团队开发CMA是由在美国和英国地多名公认地在元分析(meta-analysis)领域地专家共同开发地.CALL or EMAIL021 ********(赵先⽣ 606分机)frank#/doc/44bde6f2a55177232f60ddccda38376bae1fe063.html (发信时请将#替换为@)版权申明本⽂部分内容，包括⽂字、图⽚、以及设计等在⽹上搜集整理.版权为个⼈所有This article includes some parts, including text, pictures, and design. Copyright is personal ownership.rqyn1。