Meta分析导论

致谢

前言

第一部分 简介

第1章 Meta分析是如何进行的

引言

单个研究

效应量

精度

研究权重

p值

综合效应

效应量

精度

p值

效应量的异质性

本章小结

第2章 为什么要进行Meta分析

引言

链激酶的Meta分析

统计学意义

效应的临床意义

效应的一致性

本章小结

第二部分 效应量和精度

第3章 概述

疗效和效应量

如何选择效应量

参数和估计值

效应量的计算概述

第4章 基于均值的效应量

引言

原始（未标准化）均值差DI

计算独立分组研究中的D值

计算配对设计或前后设计研究中的D值

从报道的信息估计效应量

同一分析中包括不同设计的研究

标准化均值差（d和g）

成组设计计算的d和g

计算使用前后得分或配对组研究的d和g

在同一分析中包含不同设计的研究

反应比

本章小结

第5章 二分类数据的效应量

引言

风险比

比数比

风险差

选择一种效应量指标

本章小结

第6章 基于相关系数的效应量

引言

计算r

其他方案

本章小结

第7章 效应指标间的转换

引言

比数比的对数转换成d值

d值转换为比数比的对数

r值转换为d值

d值转换为r值

本章小结

第8章 影响精确性的因素

引言

方差、标准误和可信区间

影响精确性的因素

样本含量

研究设计

结语

本章小结

……

第三部分 固定效应与随机效应

第四部分 异质性

第五部分 复杂资料结构

第六部分 其他问题

第七部分 效应量相关问题

第八部分 其他方法

第九部分 Meta分析实际应用中相关议题的讨论

第十部分 资源和软件

近20多年来，Meta分析作为一种整合系列独立研究结果的方法，已经成为很多领域极其重要的研究工具，在诸如医学、药理学、流行病学、教育学、心理学、商业和生态学等许多学科中得到应用。由于Meta分析方法涉及较深奥的统计学知识，往往较难学习和理解，《Meta分析导论》由浅入深、简明扼要地就有关Meta分析的相关主题进行了系统、广泛而深入的讨论，能使读者较快地理解和掌握该方法。《Meta分析导论》内容包括：Meta分析在研究过程中的地位和作用；效应量和干预效应的计算方法；固定和随机效应模型整合数据的方法；研究间的变异评估分析方法和正确解释；相关概念的案例及图文解释；Meta分析中共性错误的避免；Meta分析相关争议的讨论及进一步学习的相关资源链接。
　　《Meta分析导论》为读者理解Meta分析的基本思想及如何正确地应用、解释Meta分析结果提供了一个基本框架，可供研究者、临床工作者和统计工作者阅读，也可以作为医学、药理学、流行病学、教育学、心理学、商业和生态学等学科从事Meta分析人员的参考书。

《Meta分析导论》全面深入且清晰地介绍了Meta分析方法——即合成来自于一系列单个研究的数据.Meta分析已经成为多个学科和领域极其重要的研究工具，其涉及的领域有：医学、药理学、流行病学、教育学、心理学、经济学和生态学等。《Meta分析导论》内容包括：概述了Meta分析在研究过程中的角色；展示了如何计算效应大小和治疗效应；解释了合成数据的随机和固定效应模型；说明了如何评价和解释研究间效应大小的变异；采用文本和图表相结合的方法阐明了相关概念，并给出了相关公式和示例；解释了如何避免Meta分析中的常见错误；讨论了Meta分析中存在的争议性问题；列出了Meta分析应用软件及其示例等相关资料的网址。