meta分析

    Meta分析是指用统计学方法对收集的多个研究资料进行分析和概括,以提供量化的平均效果来回答研究的问题.其优点是通过增大样本含量来增加结论的可信度,解决研究结果的不一致性。它是对同一课题的多项独立研究的结果进行系统的、定量的综合性分析。它是文献的量化综述，是以同一课题的多项独立研究的结果为研究对象，在严格设计的基础上，运用适当的统计学方法对多个研究结果进行系统、客观、定量的综合分析。
　　Meta分析的起源于Fisher 1920年“合并P值”的思想；国内曾翻译为“后分析”、“荟萃分析”、“元分析”、“综合分析”，定义是“The statistical analysis of large collection of analysis results from individual studies for the purpose of integrating the findings.”中文翻译：对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。

    Meta分析的功能

    （1）定量综合；
    （2）对同一问题提供系统的、可重复的、客观的综合方法；
    （3）通过对同一主题多个小样本研究结果的综合，提高原结果的统计效能，解决研究结果的不一致性，改善效应估计值；
    （4）回答原各研究未提出的问题。

　　Meta 分析的基本步骤
　　(1)明确简洁地提出需要解决的问题。
　　(2)制定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验。
　　(3)确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献。
　　(4)资料选择和提取。
　　(5)各试验的质量评估和特征描述。
　　(6)统计学处理。
　　a．异质性检验（齐性检验）。
　　b．统计合并效应量（加权合并，计算效应尺度及95％的置信区间）并进行统计推断。
　　c．图示单个试验的结果和合并后的结果。
　　d．敏感性分析。
　　e．通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”了解潜在的发表偏倚。
　　(7)结果解释、作出结论及评价。
　　(8)维护和更新资料。