元分析 异质性
元分析在心理与教育学中的应用
元分析在心理与教育学中的应用【摘要】元分析是一种对多项研究结果进行统计综合和总结的方法，在心理与教育学领域得到广泛应用。
本文从引言、正文和结论三个部分探讨了元分析在心理与教育学中的应用。
在介绍了元分析的定义、作用和在心理与教育学中应用的重要性。
正文部分详细阐述了元分析在心理学和教育学领域的具体应用，以及其优势、对研究和实践的影响以及面临的挑战。
结论部分总结了元分析在心理与教育学中的价值，探讨了未来发展的方向，强调了其重要性和必要性。
元分析的应用可以帮助研究者更全面地理解和评价心理与教育学领域的研究结果，为实践和政策制定提供科学依据。
【关键词】元分析, 心理学, 教育学, 应用, 优势, 影响, 挑战, 价值, 发展, 总结1. 引言1.1 什么是元分析在心理与教育学中的应用元分析是一种统计学方法，它通过整合和分析大量研究数据，以得出更精确的结论和推断。
在心理与教育学领域，元分析被广泛应用于整合和综合各种研究结果，以解决复杂的问题和促进学科的发展。
在心理学中，研究者经常面临着大量研究结果的不一致性和争议性。
通过进行元分析，可以对这些研究进行系统的整合和分析，从而找出潜在的问题和差异，进一步提炼出更可靠和普遍适用的结论。
元分析可以帮助心理学领域更好地理解各种现象和规律，为实践提供科学依据。
在教育学领域，元分析同样具有重要作用。
教育研究往往涉及到大量的研究和实验，通过元分析可以对这些研究进行综合和比较，找出影响学习效果的关键因素和策略。
通过元分析，教育学家可以更好地指导教学实践，制定更有效的教育政策。
元分析在心理与教育学中的应用为学科研究和实践提供了强大的工具和方法，可以帮助研究者更好地理解问题、做出决策，并推动领域的进步和发展。
1.2 元分析的作用元分析在心理与教育学中的应用是一种重要的研究方法，它通过综合多个独立研究的结果，对特定问题进行统计分析和综合总结，从而提供更具说服力和一般性的结论。
元分析的作用主要体现在以下几个方面：1. 综合研究结果：元分析能够系统地整合大量独立研究的数据和结论，从而揭示出潜在的模式和规律。
定量化文献综述方法与元分析
定量化文献综述方法与元分析一、本文概述本文旨在探讨定量化文献综述方法与元分析在学术研究中的应用及其重要性。
定量化文献综述是一种系统的、客观的方法，用于收集、整理、分析和总结大量文献中的定量数据，从而得出综合性的结论。
而元分析则是一种统计技术，通过对多个研究结果的整合和分析，来评估某一研究领域的总体效应和影响因素。
这两种方法在现代科学研究中具有广泛的应用，可以帮助研究者更加深入地理解某一主题或问题，提高研究的可靠性和有效性。
本文将首先介绍定量化文献综述和元分析的基本概念、原理和方法，包括数据收集、整理、分析和解释等步骤。
接着，将探讨这两种方法在各个领域中的应用案例，如医学、教育学、心理学等，以展示其在实际研究中的价值和作用。
还将讨论定量化文献综述和元分析的优势和局限性，以及如何克服这些局限性，提高研究的准确性和可靠性。
通过本文的阐述，读者将能够更加深入地了解定量化文献综述和元分析的基本原理和应用方法，掌握其在学术研究中的实际应用技巧，从而更好地应用于自己的研究中，提高研究水平和质量。
二、定量化文献综述的基本步骤定量化文献综述是一种系统而严谨的研究方法，其目的在于对已有文献进行量化分析，从而提炼出研究主题的核心观点和趋势。
该方法的基本步骤包括：明确研究主题和目标：这是整个定量化文献综述的起点，研究者需要清晰地界定研究主题和目标，明确想要探索的问题和假设。
文献收集与筛选：根据研究主题和目标，全面收集相关文献。
文献来源可以包括学术期刊、会议论文、书籍、报告等。
收集到的文献需要经过筛选，确保文献的质量和相关性。
数据编码与提取：对筛选后的文献进行数据编码和提取，将文献中的关键信息转化为可量化的数据。
这些数据可以包括研究的设计、样本、方法、结果等。
数据整理与分析：将提取的数据进行整理，形成数据库。
然后利用统计软件或其他分析工具进行数据分析，以揭示文献中的规律和趋势。
结果解释与讨论：根据数据分析的结果，对研究主题进行深入的解释和讨论。
元分析方法及应用
05 元分析的优缺点及争议
元分析的优点
提高统计功效
通过合并多个研究的数据，元分析能够增加样本量，从而提高统 计检验的功效，使得效应量的估计更为精确。
解决研究间的异质性
元分析能够探讨不同研究间的异质性来源，通过亚组分析或元回 归分析等方法，揭示可能影响效应量的因素。
评估研究偏倚
通过对纳入研究的质量进行评估，元分析可以探讨研究偏倚对效 应量的影响，从而提供更可靠的证据。
性。
04 元分析在实证研究中的应 用
心理学领域的应用
治疗效果评估
元分析可用于评估心理治疗、药物治疗等干 预手段对特定心理问题的治疗效果。
心理特征研究
通过元分析，可以探究不同心理特征（如人格特质 、认知能力等）与行为表现之间的关系。
跨文化比较
元分析可用于比较不同文化背景下心理现象 的差异和相似性，为跨文化心理学研究提供 重要支持。
其他领域的应用
01
社会学领域
元分析可用于评估社会政策、社 会项目等的效果，探究社会现象 背后的原因和机制。
经济学领域
02
03
环境科学领域
通过元分析，可以评估经济政策、 企业策略等的效果，为经济发展 和企业管理提供科学依据。
元分析可用于评估不同环境保护 措施的效果，探究环境污染与生 态破坏的成因和解决方案。
03 元分析的方法和技术
文献检索与筛选
确定研究主题和范围
明确元分析的研究目的、主题和范围，以便进行有针对性 的文献检索。
选择数据库和检索策略
根据研究主题和范围，选择合适的数据库（如PubMed、 Web of Science等）和检索策略（如关键词、主题词、布 尔逻辑运算符等），以获取相关文献。
张伟豪元分析培训视频笔记-L5-0108-异质性检验Heterogeneity
如果组间方差够大，就是有异质性，一般组间方差占组内方差超过三分之一，就是够大了。
如果异质性值大于0.1（因为异质性统计值不够大，所以显著性不用0.05，而用0.1），那么就是没有异质性。
异质性检验主要的方法是卡方检验或者称为Q检验异质性检验是检验组间差异，主要检验指标就是上图中的统计检验的三个值，T2,Q检验，I2那么I2是怎么得来的？看上图中，分析数据出来后就是上图中的森林图上图中，森林图每条线段的中间点是点估计值，点的两边线段就是区间估计值。
1.00代表没有异质性（如果是OR或CR，就是1，如果是相关分析就是0）。
也就是区间包含0或1代表不显著，比如第一条线段包含1，显著性就是0.116，不显著，第二条线段不包含1，显著性就是0.000，显著。
森林图是视觉看有没有异质性，上图看着每条线段差距比较大，有左有右，认为是有异质性，就需要看下next table。
Df自由度是12代表有13篇论文，Q-value的显著性显著，代表有异质性。
上图中的T au Squared就是组间方差，I-Squared就是Tau（组间方差）除以组间加组内。
一般I-Squared值低于25%代表没有异质性，50%以上比较严重的异质性，上图中已经是92.645，代表有很高的异质性。
上图为森林图，黑框越大，代表样本数越大，权重越大。
黑框两边为置信区间，如果穿过Y 轴，代表置信区间包含0，也就是不显著。
Y轴有可能是0，有可能是1（上边解释过原因）。
菱形代表所有样本的集合，因为是所有样本，所以置信区间很小，小到看不到。
异质性检验不能在统计结果出来后再解释为什么有异质性，应该是作者在数据建档之后就要解释“论文可能存在异质性，原因可能是。
”，而不能在统计结果出来再解释。
异质性的来源有以上几种然后要找出异质性的原因，其实就是进行调节变量分析调节变量分析就两类，一类是类别变量，就是方差分析，一类是连续变量，就是回归分析如果做回归分析，要有5个尺度，也就是5个选项。
元分析方法的几个基本问题
元分析方法的几个基本问题一、本文概述元分析方法作为一种统计工具，在科学研究中占据了重要的地位。
它通过整合和分析多个独立研究的结果，为我们提供了更全面、更深入的理解某一现象或问题的视角。
然而，正如任何科学工具一样，元分析方法在应用过程中也面临着一些基本问题。
这些问题涉及到元分析方法的适用性、准确性、可靠性以及解释性等方面，对于科学研究的严谨性和有效性至关重要。
本文旨在探讨元分析方法的几个基本问题，包括但不限于元分析的对象选择、效应量计算、权重分配、异质性检验以及偏倚评估等。
我们将逐一分析这些问题，并讨论如何解决它们，以提高元分析结果的可靠性和科学性。
我们还将强调在应用元分析方法时需要注意的一些重要原则，如公开透明、系统评价、严谨推断等。
通过本文的阐述，我们期望能够帮助读者更好地理解和应用元分析方法，从而更准确地评估科学研究的成果，推动科学知识的积累和发展。
二、元分析方法的基本概念元分析（Meta-Analysis）是一种统计学方法，旨在对多个独立的研究结果进行综合分析，以提供更全面、更精确的研究结论。
元分析通过汇总并重新分析来自不同研究的数据，增加样本量，提高统计效力，减少偏倚，更准确地估计研究效果的真实大小。
这种方法在社会科学、医学、心理学等领域得到了广泛应用。
元分析的基本步骤包括文献搜索、数据提取、质量评估、数据合成和结果解释等。
研究者需要全面搜索相关的研究文献，确定纳入元分析的研究范围。
然后，从纳入的研究中提取关键数据，如样本量、均值、标准差等，并对这些数据进行质量评估，以确保数据的可靠性和有效性。
接下来，通过统计学方法将这些数据进行合成，计算总体效应大小及其置信区间，以评估研究效果。
对元分析的结果进行解释和讨论，提出研究结论和建议。
在元分析中，常用的统计方法包括加权平均法、随机效应模型和固定效应模型等。
加权平均法是最简单的方法，它将各个研究的结果按照其样本量大小进行加权平均，得出总体效应大小。
元分析的特点、方法及其应用的现状分析
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。
元分析简介——精选推荐
元分析简介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。
这与传统观点中对研究结果的含义的理解是不同的，元分析中的效应度等概念正是建立在这种对研究结果的理解基础之上。
元分析在心理与教育学中的应用
元分析在心理与教育学中的应用
元分析是一种统计方法，用于综合和分析多项研究的结果，其主要目的是确定研究结
果中的公共变化和差异，并评估不同研究结果之间的相似性和不同性。
在心理与教育学中，元分析可以用于以下方面：
1. 统计效应大小
元分析能够对多项研究结果的效应大小进行统计分析，从而可以确定该效应的平均大
小及其在不同研究中的变化范围。
这有助于研究者更好地了解该效应的实际重要性，并能
够提供更加综合的结果。
2. 识别研究中的异质性
元分析可以鉴别研究中的异质性，即不同研究的效应大小之间的差异。
这使得研究者
可以更好地了解这些效应在不同研究中的变化，以及它们是否受到某些因素的影响。
3. 比较研究结果
元分析可以比较多项研究结果之间的相似性和不同性，并可以确定这些结果在总体上
是否一致。
这有助于研究者评估不同研究结果之间的有效性和可靠性，从而为进一步研究
提供必要的依据。
4. 确定未解决的问题
元分析可以帮助研究者确定未解决的问题，即在多项研究中没有得到一致结论的问题。
这些问题可能是由于研究方法、样本大小或其他因素造成的，因此研究者可以根据元分析
的结果来调整研究设计，以进一步解决这些问题。
总之，元分析在心理与教育学中具有广泛的应用价值，可用于统计效应大小、识别研
究中的异质性、比较研究结果和确定未解决的问题等方面。
这有助于研究者更全面地了解
研究结果，提高研究的质量和效果，进而促进学科的发展。
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适用于原文献只给出统计值的效应值——Fisher 的z-转换
在Meta 分析的实际操作中, 我们会常常碰到这种情况, 大部分文献所报道的数据不足以用来计算上述几个效应 值, 尤其是样本含量和标准差常常被作者省略掉。
但许多作者却会报道统计检验的F - 值、t - 值和χ2 , 它们可以被转化为相关系数, 再用来构造效应值。
提取纳入文献的数据信息
6.
资料的统计学处理
7.
敏感性分析
8.
结果的分析与讨论
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步骤——提出问题，拟定研究计划
要求：简单、扼要、明确
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步骤——收集相关文献
采用多种检索工具，尽可能收集所有相关文献。 应事先制定一个收集文献的策略，例如可从以下几 个方面收集临床试验：
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内容提要
1 2 3 3 简介 步骤 统计方法与模型选择
4
5
元分析的偏倚
存在的问题
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一、简介
Meta分析，由Beecher于1955年最先提出，Glass于 1976年首次命名，并定义为：
The statistical analysis of large collection of analysis results from individual studies for the purpose of integrating the findings。 开始时仅用于随机对照实验研究，发展为可用于任何 实验研究和观察性研究，由定性研究发展为定量研究。
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异质性检验——Q检验法
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异质性检验——I统计量检验法
I平方统计量反映了异质性部分在效应量总的变异 中所占的比重。I平方 统计量通过对Q 统计量进行自由度的校正来 降低研究文献的数量对异质性检验结果的影响。其计算公式为：
当I2 ＜ 31% 时，认为各个研究间为低度异质性，可采用固定效应 模型进行计算; 当I2 ＞56% 时，认为各研究间存在高度异质性，需采用随机效应 模型进行异质性处理后，再进行Meta 分析; 当31% ＜ I2 ＜ 56% 时可认为研究间存在中度异质性。
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简介——元分析在中国的状况心理学
我国大陆学术界基本上是在1990年代才开始注意和 应用到这种方法。 心理学研究方法的有关书籍开始介绍元分析： 王重鸣.心理学研究方法[ M] .北京:人民教育出版社, 1990.64 ～ 71. 董奇.心理与教育研究方法[ M] .广州:广东教育出版 社, 1992. 朱智贤, 林崇德, 董奇, 申继亮.发展心理学研究方 法[ M] .北京:北京师范大学出版社, 1991.
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步骤——结果的分析与讨论
对发表偏倚的识别，漏斗图，失安全数计 算等 如果现有资料尚不足以下结论，那么可看 出什么趋势？提出是否应该进一步研究的建 议。
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三、统计变量与模型
几类效应值 异质性检验和模型
统计变量 与模型
发表偏倚
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简介——文献综述与元分析的区别
传统文献综述 定性分析为主； 依赖于综述者的 主观分析； 复习文献时缺乏 共同的原则和步骤。 Meta分析 定量分析； 提供客观的综合 方法； 系统、全面的文 献检索。
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简介——目的
1.增大样本量，增加统计学检验效能
2.定量估计研究效应的平均水平
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模型选择——固定效应模型和随机效应模型
在Meta分析中最常用的是固定效应模型、随机效应模 型。怎样理解这两种模型呢？ 举个简单的例子：让十个学生去测量操场中的同一根旗 杆，旗杆长度的测量值可以看作是一个固定效应模型；然 而如果让一个学生去测量操场上长度不同的十根旗杆，旗 杆长度的测量值则是随机效应模型。
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简介——元分析在中国的状况经济管理学
1990——2016年各年份发表在核心期刊上元分析论文的篇数表
14 12 10
篇数
8 6 4 2 0
2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 1990
效应值的种类
适用于原文献结果的效应值
种 类
适用于原文献由2X2列表给出结 果的效应值 适用于原文献只给出统计值的 效应值
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适用于原文献结果的效应值——Glass 估计值Δ
这个计算方法是Glass 提出：即只用对照组的标准差来 标准化两组的平均值差，它是现代Meta 分析中的第一个 效应值公式, 为以后的效应值计算方法的出现奠定了基础。
3.评价研究结果的不一致性
4.通过亚组分析，得出一些新的结论 5.寻找新的假说和研究思路
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简介——目的
按研究计划收集同一研究目的的单个 试验研究或观察性研究的统计量，如 t、 u、F、r、2、OR值等进行综合加权， 估计合并后的平均统计量，从而得出较 为可靠的结论。
目前尚无统一的标准用于试验研究的质量评估，以下 四个方面的评估是最基本的：
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步骤——资料的统计学处理
效应值－－定量和定性 异质性检验 固定效应模型和随机效应模型 森林图 效应值的检验和可信区间
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步骤——敏感性分析
比较两种不同方法对相同试验进行的Meta分析是否会 得出不同结果的过程，称为敏感性分析。 目的：了解系统评价的结果是否可靠。 通过分组（如按研究类型、质量、发表年份等进行分 组）进行分析；也可对同一组资料采用不同的统计方法 进行分析以观察结果的变化。 如敏感性分析未从实质上改变结果，说明结果可信， 否则下结论时应谨慎。
在资料提取的过程中应注意两个问题：
有时在发表的文章中缺乏所需要的数据，这时需 要与原作者联系获得；
为了避免偏倚，确保质量，应由两人独立按选择 标准进行资料提取，然后对提取的资料进行比较核 对。
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步骤——纳入研究的质量评价
判断研究 “质量”的好坏的依据：该研究的设计和实 施中可能防止产生系统误差(偏倚)的程度。
异质性检验——各种统计量检验法的取值
异质性方差估计量
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异质性检验——各种统计量检验法的取值
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异质性检验——各种统计量检验法的取值
计算结果表明，本例存在高度异质性。异质性的产 生原因可能是由于各研究中不同年龄组所占比例不 同、阳性判断标准各异、随访时间不同等。所以该 相关性研究问题还需要更加明确统一的纳入标准、 更加灵敏的检测方法以及大样本的长期随访资料。
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模型选择——固定效应模型和随机效应模型
根据I2值 来决定模型的使用，大部分认为＞50%，存 在异质性，使用随机效应模型，≤50%，用固定效应模型。 在任何情况下都使用随机效应模型，因为如果异质性 很小，那么随即和固定效应模型最终合并结果不会有很 大差别，当异质性很大时，就只能使用随机效应模型， 所以可以说，在任何情况下都使用随机效应模型 看P值，一般推荐P的界值是0.1，但现在大部分0.05， 就是说P＞0.05，用固定，≤0.05用随机效应模型。
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简介——定义
Meta分析，又称荟萃分析或汇总分析、元分析，它 是对相同目的的多个独立研究结果进行系统分析、定 量综合的一种研究方法。
其所利用的数据主要是文献报告上的统计分析结果， 如P 值、OR 值、相关系数等，故又称为文献资料统 计结果的再分析。
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其中, Xe , Xc 分别为实验组和对照组的平均值, Sc 为对照组的标准差, Ne , Nc 分别实验组和对照组的 样本数。
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适用于原文献结果的效应值——Hedges估计值S
Hedges 对Glass 的估计值进行了修改, 用实验组 和对照组的混合方差S 来标准化平均值差, 得出了 Hedges 的g 值。
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异质性检验——H统计量检验法
H 统计量的计算公式：
H 值为1 时可认为各研究间不存在异质性; H ＞ 1. 5则表示研究间存在高度异质性; H ＜ 1. 2 则可认为各研究间存在低度异质性; 1. 2 ＜ H ＜ 1. 5时可认为研究间存在中度异质性。
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比率差的优点在于易于计算和理解, 其缺点是它的 变化范围受Pt 和Pc 大小的影响较大这会造成独立研 究间的异质性增加现象。
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适用于2X2列表给出结果的效应值——相对比率
相对比率也是医学中常用的一个效应值, 它克服RD 的上述缺点。
当RR = 0 时, 表明考察因素对实验组与对照组产 生的影响相同; 当0 < RR < 1 时, 说明考察因素对实 验组的影响要比对照组大; 当RR > 1 时, 考察因素对 实验组的影响要比对照组的小。
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适用于原文献结果的效应值——Hedges估计值d
虽然Hedges 的g 克服了Glass 的Δ的缺点, 但当样本含量较小时, 它会表现出明显的偏差, 于是Hedges 在1985 年又增加了J 来校正偏 差,新的统计量称为Hedges 的d 值。当样本含量大于等于5 时, d 值 就可以很好地表达实验组和对照组间的差别。