Meta分析指的是从论文中找到有关变量的数据, 这时候你要分析的数据样本实际上就是各种研究中的数据.
Meta分析的强大之处在于, 它将来自多个独立研究的成果汇总在一起，以得出更强大和更全面的结论。它使用统计方法将研究结果合并成一个综合的估计，并评估结果的异质性。
下面我们介绍Meta分析的基本概念和特点。
关键特征
- 汇总多个研究：Meta分析合并了来自多个独立研究的数据。
- 统计方法：它使用统计方法来汇总和分析数据，以得出综合的结论。
- 效果量：它通常使用效果量（例如，标准化均值差、风险比）来量化研究结果。
- 异质性评估：Meta分析评估了不同研究结果之间的异质性程度，并试图解释其来源。
- 增强统计效力：通过合并多个研究，Meta分析可以提高统计效力，降低随机误差的影响。
步骤：
- 研究识别：识别相关的研究。
- 数据提取：从所选研究中提取数据。
- 质量评估：评估所选研究的质量。
- 数据分析：使用统计方法合并研究结果。
- 结果解释：解释分析结果并得出结论。
Meta分析代理
我们实验室做Meta分析很有经验, 从数据提取开始都能帮到你, 具体来说:
- 在研究识别阶段, 提供寻找研究的方法和途径,以及纳入研究的原则
- 在数据提取阶段, 我们有训练有素的研究人员, 每天都在从繁琐的文献中提取数据, 他们已经做到100%的召回率
- 数据分析和质量评估, 这两个步骤都是在数据分析阶段, 我们可以使用R/python/spss/stata这些通用统计软件, 也可以使用专业的meta分析软件, 例如 Meta-Essentials, metafor, meta, robumeta和CMA等软件帮你统计分析,撰写报告
- 结果解释和辅导, 我们的专业人员会确保每个研究人员理解meta分析的结果, 已经能够顺利撰写可发表的论文
meta 分析视频教程
我们有海量的视频教程, 在你需要补充知识的时候, 发给你适合的视频, 让你不仅仅做完论文, 同时学会一门技能.
下面我们举一个教程的案例: SPSS做Meta分析原来这么简单-教程如下
