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Meta Analysis
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Meta分析(meta analysis)由Beecher在1995年最先提出,并由Glass在1977年首次命名。目前,meta分析已在教育学、心理学、生物医学等领域得到越来越广泛的应用。随着我国医学研究文献质量的提高,meta分析已在循证医学和循证卫生管理中发挥越来越重要的作用。
在世界范围内,对同一研究目的或项目可能有几个、几十个、甚至上百个学者在不同地区进行研究并报告结果,但各学者在研究设计、对象选择、样本含量、指标选择、统计方法等方面不完全相同,导致研究结果并不完全一致,对这些结果进行综合评价和取舍是比较困难的,而meta分析正是对这些结果进行定量综合的适宜统计方法。

e Glass给meta分析的定义是:
以综合研究结果未目的而对大量单个研究结果进行统计分析的统计学方法。
其实质就是汇总相同研究目的多个研究结果并分析评价其合并效应量的一系列过程,即通过综合多个研究结果而提供一个量化的平均效果或联系来回答问题。
2)随机效应模型
假定各研究来自不同的总体;
各研究间的变异较大,既包括各个研究内部的方差,也包括各个研究间的方差;
每个研究有其相应的总体参数,meta分析的合并效应值是多个不同总体参数的加权平均。
方法确定
在选择meta分析的统计模型时,首先要对各研究作同质性检验(homogeneity test):
若检验结果不拒绝零假设,即各研究间的差异没有统计学意义,可采用固定效应模型,其主要统计方法包括Mantel-Haenszel法、Peto法和General Variance-Based法;
若拒绝零假设,则认为研究间存在异质性,应采用随机效应模型,其统计方法主要是DerSimonian and Laird法。