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。

元分析是一种什么研究方法元分析的过程一般包括以下几个步骤：1. 研究目标和策略制定：明确元分析的目标，并制定搜集和筛选研究的策略，例如确定关键词、选择数据库和时间范围等。

2. 文献搜集和筛选：根据事先设定的策略，从各种数据库和其他来源中搜集相关的研究文献，并根据一定的纳入和排除标准对文献进行筛选，以确保研究的可靠性和适用性。

3. 数据提取和质量评估：从纳入研究中提取关键信息，例如样本大小、效应大小、研究设计等，并评估各个研究的质量和风险偏倚。

4. 数据分析和合成：根据提取的数据，使用统计学方法对各个研究的效应大小进行分析，并综合各个独立研究的结果，包括计算平均效应大小和合并效应、探索异质性、进行子群分析等。

5. 结果解释和推论：根据分析结果，解释所得的结论和推论，并对研究领域给出更为准确、全面的综合总结，提供科学决策和实践的依据。

元分析具有一些重要的特点和优势：1. 提高证据可靠性：通过综合各个独立研究的结果，元分析可以提供较为准确、全面的结论和证据，从而提高研究的可靠性和有效性。

2. 探索异质性和一致性：元分析能够检验独立研究结果之间的异质性和一致性，帮助研究者更好地理解研究结果的稳健性和泛化性。

3. 发现新的关联和效应：通过合并多个独立研究的结果，元分析可以发现新的关联和效应，促进研究领域的进一步发展和深入探索。

4. 小样本效应的增强：元分析可以通过整合多个小样本研究的结果来增强效应大小的统计显著性和可信度。

尽管元分析具有许多优势，但在实践中也存在一些挑战和限制。

其中，一些常见的挑战包括研究间异质性的解释、文献选择的偏倚、数据提取和质量评估的主观性等。

为了应对这些挑战，研究者在进行元分析时应该遵循一定的方法和指导原则，并进行适当的敏感性分析和偏倚检验。

总体来说，元分析是一种十分有用的研究方法，能够帮助研究者更好地理解和综合已有的研究成果，提供更为准确、全面的结论和证据。

随着研究方法的不断发展和改进，元分析在各个学科领域中的应用也越来越广泛。

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。

元分析元分析是一种以研究各种独立研究为基础的科学方法，旨在整合和评估多个研究的结果。

它是从被独立设计的、已发表的研究中提取信息，并以统计学的方式合并和分析这些信息。

元分析的目的是通过整合数据，获得更准确的结论，并能够总结和推广到更广泛的范围。

元分析最初由社会科学领域引入，并逐渐在医学、心理学和教育学等领域中得到广泛应用。

它的主要优势在于能够从多个研究中提取大样本量的数据，从而提高统计分析的准确性和可靠性。

此外，元分析还能够帮助研究者确定研究结果之间的一致性和差异性，以及可能的变量之间的关系。

元分析的过程通常包括以下几个步骤：问题制定、文献搜索、研究选择、数据提取、数据分析和结果解释。

在问题制定阶段，研究者需要明确研究的目标和范围，并确定感兴趣的变量。

然后，研究者通过文献搜索来寻找符合研究目标的独立研究。

在研究选择阶段，研究者对每个研究进行评估，以确定其是否符合入选标准，并从中提取所需的数据。

数据提取也是元分析的一个重要步骤。

研究者需要仔细读取每个研究的结果，并从中提取所需的数据，例如变量的均值和标准差。

这些数据将在后续的数据分析中使用，以得出统计结果。

常见的数据分析方法包括计算加权平均值、组间比较和回归分析等。

最后，研究者需要解释元分析的结果，并讨论其在现有理论框架下的意义。

结果的解释应该结合以往研究的发现，提出合理的解释和推断。

此外，研究者还可以通过敏感性分析和子群分析等方法来检验结果的稳健性和一致性。

尽管元分析方法对于综合和评估多个研究的结果非常有用，但也存在一些限制。

首先，元分析依赖于可获得的独立研究，如果没有足够的研究可供整合，结果可能不够准确和可靠。

其次，元分析也可能受到研究偏倚的影响，例如公布偏倚和发表偏倚。

此外，研究之间可能存在异质性，这可能导致结果的解释存在困难。

总体而言，元分析是一种有力的科学方法，可以帮助研究者从一个更广阔的角度审视并推广独立研究的结果。

通过整合和分析多个研究的数据，元分析有助于提高研究的可靠性和解释能力，并为未来研究提供更具说服力的依据。

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。

元分析方法简述摘要：本文介绍了元分析方法的概念、特点及其基本过程，对元分析的使用方法做了一个简要的概述，并且对元分析的优缺点进行了评价，同时探讨了元分析方法对未来研究的启示。

关键词：元分析；效应量 1.元分析方法的一般问题长久以来，心理学学科使用“提出问题―做出假设―进行实验―验证假设―回答问题”这一思路对需要研究的问题进行探讨。

然而，不同的被试、不同的实验程序和统计方法可能使研究者们对同一问题得出不同的结果，因此，研究者们对同样问题的解释通常存在争论。

如果一些观点获得的研究支持少于另外一些，即论据不够充分，那么它自然会得到较少的认同。

然而，在科学研究日益繁多的今天，如何全面地探寻到对一个问题的多种解释，并且得到最可靠、最合理的答案，是一个亟需解决的问题。

而“元分析”方法，恰巧可以为这样的要求提供支持。

对于“元分析”这一概念，研究者们给出了从各个角度出发的界定。

目前普遍以Glass于1976年提出的定义为主：元分析是以综合已有的发现为目的，对单个研究结果进行综合的统计学分析方法。

也称为“典型或定量元分析”。

而Ellenberg认为，元分析是对具有共同研究目的相互独立的多个研究结果给予定量分析、合并分析，剖析研究间差异特征，综合评价研究结果。

Sacks则将元分析定义为“对以往的研究结果进行统计学的合并和严谨的系统综述方法”。

从以上三条定义中不难看出，元分析方法是一种应用特定的设计和统计学方法对以往的研究结果进行整体的和系统的定性与定量分析。

Glass认为资料分析应该划分为三个水平。

首先是初始分析（Primary analysis），是对单个研究资料的最初分析，通常是统计方法的直接应用；其次是二次分析（Secondary analysis），是对初始问题的再研究或用“旧资料”回答新问题而对资料进行的再分析；最后一种即元分析，是对大量分析结果（分别来自各个单独的研究，即初始分析和二次分析的研究结果）“综合”或“整合”式的资料统计分析，有助于弥补单项研究的不足。

心理研究中统计方法应用的元分析以《心理学报心理科学》统计方法应用为例一、概述心理学作为一门研究人类心理现象和行为的科学，在社会和科学研究领域中具有重要意义。

随着统计方法的不断发展，其在心理学研究中的应用也日益广泛。

本文将以《心理学报》和《心理科学》为例，进行心理研究中统计方法应用的元分析。

《心理学报》和《心理科学》是我国心理学领域的核心期刊，刊登了大量关于认知、情感、社会、发展、生理心理学等方面的研究论文。

这些论文涉及的统计方法多种多样，包括描述性统计、推论性统计、方差分析、回归分析、元分析等。

本文将重点介绍元分析方法在心理研究中的应用。

元分析是一种对已有研究进行综合和系统分析的方法，其基本原理是将多个独立研究的结果进行合并，以获得总体效应或规律的估计。

在心理研究中，元分析可以实现对研究结果的系统评价和比较，有助于提高研究的可靠性和准确性。

本文将通过调查和分析《心理学报》和《心理科学》中应用了统计方法的论文，了解哪些统计方法得到最多的应用，并发现应用中存在的一些问题，从而对这些问题进行评述。

最终目的是使心理学研究者在心理研究中能更好地应用统计方法分析问题，解决问题。

1. 研究背景：介绍心理研究中统计方法的重要性和应用情况。

在心理学领域，统计方法的应用具有举足轻重的地位。

随着科技的进步和研究方法的不断更新，统计方法已经成为心理研究不可或缺的工具。

统计方法不仅有助于研究者从大量的数据中提取出有意义的信息，还能帮助研究者评估研究的可靠性、有效性和一般性。

在心理学报和心理科学等权威期刊中，统计方法的应用更是屡见不鲜，成为推动心理学研究发展的重要力量。

具体而言，统计方法在心理研究中的应用主要体现在以下几个方面：一是数据描述，通过统计指标如平均数、标准差、频数等，对研究数据进行基本描述，为后续的数据分析奠定基础二是数据推断，通过抽样分布、参数估计、假设检验等统计方法，从样本数据推断总体数据的特征，揭示心理现象的本质和规律三是模型构建和验证，利用多元回归、路径分析、结构方程模型等高级统计方法，构建和验证心理现象的理论模型，揭示心理变量之间的复杂关系。

元分析定量地综合某一领域的各项研究成果，一直是心理科学研究发展的的重要子目标。

虽然早已有研究者尝试对各项在方法、被试、程序、统计方法等诸多方面不同的研究进行分析和综合，但这类分析、综合大多为描述性质，无法给出一个定量的结论。

而元分析则在定性分析的基础上引入了定量分析方法，能够在定量层面上综合各项独立研究的成果，从而形成一个综合结论。

现在，越来越多的研究者已经开始从传统的文字综述方法转向使用元分析这种对研究进行定量综合的方法了。

（一）元分析的基本内容元分析是对已有同类研究结论进行综合评价、分析，整合，以获得普遍性、概括性结论的方法。

元分析的提出离不开对有关成功复制的传统观点的重新审视，正是基于对成功的实验复制的新见解，研究者们才提出了元分析的主要指标——效应度。

1．关于成功复制的观点在心理学研究中，积累研究成果的关键在于对实验的成功复制。

一个科学的心理学实验通常是可以被成功复制的、可被验证的。

什么情况下才能认为是成功地复制了一个研究？关于实验复制的传统观点有两个主要特征：①将显著性水平作为一项研究的概括统计量；②用二分法来判断实验复制的成功与否。

例如，如果两次研究结果都达到或都未达到p ＜0.05，就认为复制是成功的；若一次是p ＜0.05而另一次是p ＞0.05，则认为复制失败。

在这种二元决策中，除了p≤0.05和p＞0.05或一些我们认为可以“拒绝零假设”的重要的显著性水平外，其他水平上的p 的差别都不在考虑范围之内。

这种只依据是否达到某一显著性水平来判断实验复制成功与否的方法已受到越来越多研究者的批评。

现在，人们对“成功的实验复制”有了新的认识，该观点的两个主要特征为：①认为一项研究最重要的概括统计量是效应度而非显著性水平；②以连续的方式（如置信区间）来评估一个实验复制成功与否。

例如，并不说两个研究是否成功或不成功地复制了对方，而是用从这两个研究中得出的效应度的差异程度来反映复制成败的程度。