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雷达卡
AI+Meta分析专题课程
Meta分析是一种科学研究方法，它依据明确的搜索策略、文献筛选标准和严格的评价方法，汇集并定量分析不同来源的研究成果。该方法已广泛应用于农林生态、资源环境等领域，并成为Science、Nature等顶级期刊的重要分析工具。随着以ChatGPT为代表的AI大语言模型的发展，Meta分析的效率和理解得到了显著提升。
R语言具备强大的数据处理、统计分析和保存功能，可以直接对数据进行分析和可视化，其命令格式简洁，结果易于解读。此外，R语言中包含了多个专用于Meta分析的软件包，使其成为进行Meta分析整合和评估的理想平台。结合AI大模型的力量，可以从文献计量分析、研究热点追踪、科学问题的识别等多个方面全面提升Meta分析的质量。
专题一：AI+Meta分析的选题与检索、寻找科学问题
- AI大模型在Meta分析选题与文献检索中的作用
- 定义Meta分析及其重要性
- 有效的选题策略
- 精准的检索技术，确保全面且准确的文献收集
- 文献的管理与预处理，包括确立文献的纳入与排除标准
- 文献数据的获取技巧，以及研究主题的探索与科学问题的提出
- 利用CiteSpace、VOSViewer、R bibliometrix等工具进行文献计量分析和研究热点探讨
- AI大模型的进展及其工作原理
- 运用AI大模型进行高级查询设计
- AI大模型如何辅助发现科学问题
专题二：AI助力Meta分析与R语言数据清洗及统计方法
- Meta分析的常用软件及R语言基础
- R语言在Meta分析中的优势及其在《Nature》、《Science》等期刊中的应用实例
- AI大模型支持下的R语言基本操作和数据清理
- 统计学基础知识和常见统计量的计算（如标准差、标准误、置信区间）及三大检验（T检验、卡方检验、F检验）
- 传统统计学与Meta分析的区别与联系
- R语言中常用的Meta分析包及其插件介绍
- 从编写代码到使用Meta包（例如meta、metafor、dmetar、esc、metasens等）进行完整的Meta分析过程，包括计算、诊断、贝叶斯Meta分析、网状Meta分析、亚组分析、Meta回归及图表制作
专题三：AI+R语言Meta效应值计算与图形绘制
- AI大模型支持下的R语言Meta效应值计算
- R语言进行Meta分析的基本步骤
- 不同类型Meta效应值的计算方法，包括自编程序和调用函数的对比
- 连续变量的自然对数比值比（lnRR）、均值差异（MD）与标准化均值差异（SMD）
- 分类变量的风险比（RR）和比值比（OR）
- R语言中meta包和metafor包的应用
- 使用R基础包和ggplot2绘制高质量的森林图
专题四：AI+R语言Meta分析与回归分析、混合模型构建
- AI大模型支持下的R语言Meta分析与混合效应模型构建
- Meta分析中的权重计算方法
- 固定效应模型与随机效应模型的区别与应用
- 如何对Meta模型进行统计检验，并构建嵌套模型和层次模型（即混合效应模型）
- Meta回归与其他类型回归的对比及结果解析
- 使用R基础包和ggplot2绘制Meta回归图表
专题五: AI+R语言Meta诊断分析进阶
- AI大模型支持下的R语言Meta诊断高级技术
- Meta诊断分析涉及的关键统计量（如t2、I2、H2、R2、Q、QE、QM等）
- 异质性检验、发表偏倚检测及相应的图形表示（如漏斗图、雷达图）
- 敏感性分析方法，包括增一法、留一法等
- 风险评估和失安全系数的计算
- 不同Meta模型的比较及模型可靠性的评价
- 使用Bootstrap重抽样技术评估模型的不确定性
- 处理文献中缺失的标准差、样本量等数据的多种方法
- 重现Science杂志上最新的Meta分析案例
专题六: AI+R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯Meta分析
- AI大模型支持下的R语言Meta分析不确定性研究
- 网状Meta分析的概念和应用
- 贝叶斯理论及其在Monte Carlo Markov Chain (MCMC)中的应用
- 如何使用MCMC优化常规回归模型和Meta模型的参数
- R语言中的贝叶斯工具，如Stan、JAGS和brms
- 贝叶斯Meta分析及其不确定性分析的方法
专题七: AI+Meta机器学习方法应用
- AI大模型支持下的机器学习在Meta分析中的应用
- 机器学习的基础知识及在Meta分析中的独特优势
- Meta加权随机森林（MetaForest）的使用技巧
- 利用Meta机器学习和传统机器学习对文献中的大数据集进行训练与测试
- 确定Meta机器学习中使用随机效应或固定效应的方法，以及超参数的优化策略
- 使用Meta机器学习进行驱动因子分析和部分依赖图（PDP）的生成
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