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雷达卡
meta-analysis是用统计的概念与方法，去收集、整理与分析之前学者专家针对某个主题所做的众多实证研究，希望能够找出该问题或所关切的变量之间的明确关系模式，可弥补传统的Review Articles(文献综述)的不足。
根据统计假设的不同可将Meta 分析方法分为两类:固定效应模型和随机效应模型,前者假设所有研究享有共同的真实效应大小,后者假设所有研究的真实效应大小不同,具体体现在计算所有研究平均效应的权重上。由于随机效应模型比较符合实际,得到了Meta分析家们的认可,正被广泛应用开来。
应用步骤生物量的影响程度,首先,将综述文献定于野外实验、竞争和生物这几个关键词上,即实验大背景为野外实验,不包括室内模拟实验。实验对象为植物,影响因素为种间竞争,测量结果为植物生物量。选择文献的标准根据所解决问题来定,既要考虑到文献的全面,又要照顾到计算的可能。
搜集文献
最初的Meta 分析中只搜集已发表文献,后来Meta 分析家们通过调查发现已发表的文献往往不能代表所有研究的真实结果,因为在统计学检验中显著性较小的研究较显著性较大的研究更易于发表。所以后来的综述者为了能搜集到全面的文献,通过各种途径来最大可能地收集已发表的和未发表文献(包括正式期刊中的论文、会议论文、摘要以及各种私人交换资料等) 。文献检索中要联机检索与手检相结合,并重视所得文献的参考文献。对一些基本内容符合要求,报道不详者,可通过与作者联系获取分析所必须信息,这一点需要科研工作者具有良好的合作精神。
标定各研究的特点,并对其进行分类
要结合独立研究,综述者必须对各研究作充分的了解,目前正规的做法是先将各研究的实验设计,包括取样是否随机、研究背景、研究方法、样本大小、结果测量、统计分析方法等罗列出来,然后一般根据研究背景将所有研究分为几级别或类(class) ,以作比较。
定量测度研究特点
研究特点的不同会影响实验结果,也即各研究的质量不同,如果在分析时对这些质量不等的研究给予相同的结合标准,必然会导致分析结果的不准确,为了克服这一问题,分析家们提出了定性Meta 分析,即先对前面所罗列的研究特点按重要程度进行打分,然后指定两位分析者按照评分标准对所有的研究进行盲打分,即事先将各研究的作者、所在出版物名及发表日期全部隐藏起来进行评分,如果二位的评分结果相似性高,则接受此评分标准,然后取二人的平均值;如果二位的评分结果一致性较差,则重新制定标准。
结合研究结果并结合研究特点来分析结果
也有人称这一步为定量Meta分析,以相对于定性Meta 分析。目前已发展出多种Meta 分析方法。但它们的基本思想是一致的,那就是先提出假设,构造一个综合统计量,然后计算各研究的结合统计量,并用其在定性Meta 分析中所得分数去权重它的综合统计量;计算各级别研究中的加权平均综合统计量(在平均过程中,要根据其各结合统计量的方差进行权重) ;做各级别中研究间统计量的异质性检验。
Meta 方法的不同主要在于结合统计量和统计假设的不同。根据结合统计量的不同可将Meta 分析方法主要分为三类:第一类的综合统计量为效应值,它适合于测量结果为连续数据的独立研究,目前主要应用于社会科学(教育学、心理学等) 、临床医学和生态学中,它可反映一个程序或现象的效应大小和方向 。第二类主要应用于流行病学、病因学、大众健康学等医学领域中,综合统计量为相对风险度或风险度比或风险度差。第三类为80 年代末在医学领域中发展出的回归方法,其结合统计量为药量- 反应斜率,由回归方法得出的,它适合于测量结果为分类数据的独立研究;
报告分析结果
包括评估效应,指出研究中实验设计、数据分析等的不足并通过综合为将来这一主题的研究指明方向。最近有人用图表法来报告Meta 分析结果。
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