meta分析的经验总结（写Meta分析必备基础知识）

Meta分析（meta-analysis，也叫元分析，荟萃分析）是一种定量（统计）分析方法，用于确定研究中某一特定效应是否真实存在。实际上，Meta分析整合了大量研究，利用统计公式客观地提取和评估这些研究的数据，从而确定有效性并总结结果。

Meta分析开展时间

本质上而言，Meta分析最适用于定量数据，因为在Meta分析中，使用统计学方法可以强有力地解释研究方法中样本量和变量的差异，从而解释研究结果。Meta分析还可以用来确定所采用的医疗方案是否对研究选择的差异敏感。

Meta分析析常见应用领域

Meta分析在制药行业中的使用十分常见。为了确定某种药物的真实疗效，最常见的做法是查看当前数据汇总并开展Meta分析，这有助于制药公司确定是否承接某个项目，也可以帮助制药公司聚焦需要重点投入的领域。

Meta分析 vs.系统综述

系统综述是根据纳入和排除标准通过收集实证证据来回答某个特定问题。系统综述实际上可能是Meta分析的附带要求。

Meta分析开展步骤

以下大致列出了开展Meta分析的步骤。

确定研究问题。研究问题通常是一个二元问题，即：在进行的若干研究中，某物是否有效果。Meta分析常用来确定临床研究中药物干预的疗效，因为临床研究中可能会跨组进行多项研究，需要对药物干预是否有效给出综合结论。

开展系统综述。为了补充Meta分析的研究结果，并确定要分析的数据来源，通常需要开展系统综述。

提取数据，包括样本量、方法和用于标记差异性数据的具体措施。这可能是大量的数据，需要对其进行标准化处理，根据样本量和数据差异性，一些研究的权重与其他研究有所不同。

利用统计建模评估总体效果。这一步骤的目标在于计算出一个定量的结局指标，能够代表被分析数据，并考虑随机观察结果和方法差异引起的变化。从简单的线性建模方法一直到更复杂的高阶方法，评估总体效果的方法有很多。毫无疑问，进行Meta分析有非常高的技能要求，这些技能可以通过在线课程和其他文献获得。

结语

Meta分析的任务量大，可能需要耗时数月。对于一名独立的研究人员而言，Meta分析任务非常艰巨，或许一开始会感到孤立无援、手足无措，但无需焦虑，循序渐进即可。有很多免费的资源和在线课程可以帮助你做Meta分析。所以，利用好这些资源和课程，就可以着手写第一个Meta分析了。