用于执行元分析（又称荟萃分析或整合分析）的统计工具

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索求软件

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Comprehensive Meta-Analysis （CMA）是一款元分析（也称综合分析、整合分析）软件，可对多个钻研数据进行统计整合，再次分析。如这些钻研结论维持，Meta-Analysis可验证这些钻研的共同效应。若是钻研结论有差距，Meta-Analysis则用于验证产生差距的原因。

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CMA 版本4有什么新内容：

汇报

只需单击一下，法式就会创建一个文档，以适合颁布的体式汇报全数统计数据。

第二次单击该法式将对该文档进行注解并诠释全数统计数据的寓意以及如果和限度。

第三次单击该法式将该文档导出到Word。

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预测区间

在肆意元分析中，关键的是要汇报均匀效应量以及效应量在分歧钻研中的差距领域。这种分散由预测距离解决。这使我们可能汇报，例如，均匀效应量时0.50的尺度化均匀差，但在肆意单幼我群中，真实效应量可能低至0.05或高达0.95。好多汇报元分析的指南此刻都要求蕴含预测区间。

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在版本4中，该法式提供了将预测区间显示为forest图的一部门的选项。此表，只需单击一下，您就能够创建一个图表，显示真实成效的整个散布。再单击一次，您能够将其导出到Word或PowerPoint。

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CMA软件职能介绍

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使用电子表格界面

直接输入数据或从其他法式导入数据

您能够直接将数据键入电子表格，就像使用肆意基于电子表格的法式一样
；蛘，若是您当前在使用其他法式进行元分析，您能够直接从该法式复造数据或使用向导导入数据。

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若是我在钻研中有多个亚组或了局怎么办？

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该法式允许您处置汇报多个子组、了局、功夫点或比力的数据的钻研。该法式使得为这些钻研输入数据变得方便，并提供了好多选项以在分析中使用它们。

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自动推算成效大幼

在每一项元分析中，您从每项钻研的已颁发的提要数据起头，并推算医治成效（或成效大。。例如，若是一项钻研汇报了组中事务的数量，您可能想要推算优势比
；蛘，若是一项钻研汇报均值和尺度差，你可能想要推算尺度化的均值差距。这种推算成效大幼的过程通常是蹩脚且耗时的。在某些情况下，尤其是当钻研以分歧体式出现数据时，该过程也很难题且等闲犯错。

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使用CMA，过程急剧且正确

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使用CMA，您能够输入已颁发钻研中汇报的肆意提要，法式会凭据该提要数据推算成效大幼。例如，您能够输入事务和样本大幼，法式会推算优势比
；蛘，您能够输入均值和尺度差，法式将推算尺度化均值差。此处显示了三个示例（选自一百多个选项）。

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若是我的数据是其他体式怎么办？

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若是您的钻研以其他体式汇报数据怎么办？也许您的钻研只汇报了p值和样本量
；蛘，您的钻研汇报了优势比和相信限。对于肆意其他法式，在进行分析之前，您必要推算每项钻研的效应大幼和方差。相比之下，CMA允许您输入险些全数类型的数据—它蕴含100种数据输入体式，类似于上面显示的三种。只需在列表中找到您的数据类型，CMA就会在电子表格中创建相应的列。

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法式使用什么公式来推算这些影响？

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要查看用于推算成效大幼的公式，请双击该成效大幼。该法式会打开一个对话框，显示所使用简直切公式以及该特定行的全数推算细节。

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若是我想使用另一个医治成效指标怎么办？

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在上面显示的示例之一中，我们输入了事务和样本量，法式推算了优势比微风险比。若是您更愿意使用风险比率怎么办？或者，若是您想推算与比值比相对应的尺度化均值差怎么办？在另一个示例中，我们输入均值和尺度差，法式推算尺度化均值差。若是您更愿意使用原始均值差，或者推算与尺度化均值差对应的有关性怎么办？

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CMA允许您使用您选择的指数，并在指数之间来回切换。

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例如，若是您输入了事务和样本量，法式将推算优势比、对数优势比、风险比、对数风险比、风险差、尺度化均值差 (d)、误差校对尺度化均值差 (g )、有关性和Fisher的z
；蛘，若是您输入均值和尺度差，法式将推算原始均值差、尺度化均值差 (d)、误差校对尺度化均值差 (g)、有关性、Fisher's z、对数优势比和优势比。

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这些示例是支持的体式和索引的子集。

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若是分歧的钻研汇报分歧类型的数据怎么办？

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上面，我们展示了您能够自界说数据输入屏幕以接受险些全数类型的数据。但是有哪些分歧的钻研提供了分歧类型的数据呢？例如，若是一项钻研汇报事务和样本量而另一项钻研汇报优势比和相信区间怎么办？您若何将这两种数据输入法式？

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CMA允许您混合和匹配分歧的数据体式。您可以为前几项钻研输入事务和样本量，而后为接下来的几项钻研输入优势比和相信区间，为其他钻研输入优势比和方差，等等
；蛘，您可以为某些钻研输入均值和尺度差，为其他钻研输入p值，为其他钻研输入t值，等等。您能够凭据必要使用多种数据体式自界说电子表格。该法式将推算它们每个的影响大幼，并（在可能的领域内）允许您将它们全数蕴含在统一分析中。

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若是我的部门（或全数）钻研蕴含事前过后或交叉设计怎么办？

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CMA蕴含20多种前后或交叉设计的模板，这一点很关键，由于不然可能难以推算这些模板的尺度误差。并且，您能够将这些钻研与只使用后测的钻研混合搭配。?

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若是我已经推算了成效大幼怎么办？

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若是您已经推算了效应大幼及其方差（或尺度误差），您能够直接输入这些（与以肆意其他体式输入数据一样）。

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我能够混合二进造、陆续和有关数据吗？

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如上所述，该法式允许您以多种体式输入汇总数据——例如，一项钻研的事务和样本量以及另一项钻研的优势比和相信区间。但在这个例子中，两项钻研都使用了二进造数据。若是一些钻研汇报二进造数据（事务和样本量）而其他钻研汇报陆续数据（均值和尺度差）或有关数据怎么办？?

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该法式可能跨这些分歧类此外数据进行转换。它将在比值比、尺度化均匀差和有关性之间进行转换，以便全数这些都能够用于统一分析。

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若是我的钻研着眼于点估计而不是效应量或医治成效怎么办？

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固然大无数元分析使用效应量（评估两个变量之间的关系），但有些元分析用于估计一组中的风险、比率或均值（例如，“Lyme disease的风险是几多？”）。CMA 也将处置这些影响（或点估计）。

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我能够对回归权沉进行元分析吗？

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是的。除了可能处置公认的成效（例如比值比和均匀差）之表，该法式还可能处置通用点估计，这些估计能够在原始尺度或对数尺度上进行分析。

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急剧正确的进行元分析

单击一次即可进行主题元分析并创建一个显示，作为后续全数内容的路线图。

此显示是一个交互式丛林图，能够明显的相识数据—分析中蕴含几多钻延注每项钻研的正确度、钻研之间的成效是否一致或钻研之间有很大差距，等等。而后您能够凭据必要自界说此显示。增长或删除劣注设置推算选项、打开蕴含附加统计信息的表。下面是一些例子。

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显示钻研权沉

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只需单击一下，您就能够蕴含一个列，显示分配给每个钻研的相对权沉。有了这种机造，就能够明显地知路综合效应是好多钻研的函数，还是重要有一幼部门钻研驱动。

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选择推算模型

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单击选项卡以选择固定效应模型或随机效应模型。您还能够同时显示两者，这样能够查看两个模型之间的点估计和相信区间有何分歧。

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相识推算模型若何影响钻研权沉

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该法式还将并排显示固定效应分析和随机效应分析的相对权沉。这有助于诠释为什么当我们从固定效应模型转向随机效应模型时，综合效应会产生变动。

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自界说分析屏幕

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您能够节造为每项钻研显示的统计数据。您能够显示根基统计数据，例如成效大幼、尺度误差和相信限度。您能够显示计数，例如每个组的事务和样本大幼。您能够显示每个钻研的诊断，例如残差（从钻研到组合效应的距离）。

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选择效应量指标

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工具栏蕴含一个下拉框，其中列出了处置成效（或成效大。┑娜捎弥副。当您选择优势比或尺度化均匀差等效应大幼时，全数统计数据、权沉和图表城市自动更新。

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显示推算的全数细节

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全数推算都显示在电子表格上。您能够查看此电子表格并现实遵循推算的全数细节。若是您使用自己的电子表格进行元分析，您能够将此电子表格与您自己的进行比力。这也是一种特有的讲授工具。

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单击一下即可创建高分辨率丛林图

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肆意元分析的一个关键身分是丛林图—该图显示每项钻研的影响大幼的精度以及综合成效。该图为分析提供了一个形貌—它显示了综合效应是基于少数钻研还是基于好多钻研，效应大幼是一致的还是变动的，等等。因而，丛林图在援手钻研人员理解数据以及将钻研了局通报给其他人方面阐扬着主题作用。

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大无数其他元分析法式使用为其他主张开发的图形引擎，并将它们用于创建丛林图。相比之下，CMA中的画图引擎是专为元分析主张而开发的。它很易于使用，并提供了宽泛的关键选项。

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一键创建高分辨率画图，而后自界说画图上的肆意元素。为钻延注子组和整体成效选择符号
；蛘，指定符号的大幼应与钻研权沉成正比，这样对综合成效贡献大的钻研很等闲被发现。为图表上的每个元素设置色彩和字体，而后单击一下即可导出到Word或PowerPoint！

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将画图导出到PowerPoint

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只需单击一下，您就能够打开PowerPoint并插入当前幻灯片的副本。整个过程约莫必要2秒。?

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使用累积元分析来查看证据若何随功夫产生变动

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累积元分析现实上是一系列元分析，其中序列中的每个分析都蕴含一个额表的钻研。例如，分析中的起头一行可能蕴含1990年颁发的钻研，下一行可能蕴含1990年和1991年颁发的钻研，依此类推。累积元分析能够回首性地进行，以显示证据主体若何随功夫产生变动，或前瞻性地进行，在实现时将新钻研增长到证据主体中。

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固然累积元分析常用于随功夫追踪证据，但它也可用于显示证据若何随其他成分变动。例如，我们能够按钻研规模对数据进行排序并运行累积分析。在这种情况下，该法式将显示只蕴含largest钻研的综合效应（朝向顶部），以及这种效应若何随着较幼的钻研被增长到分析中而产生变动。同样，我们能够从更高质量的钻研起头，看看随着其他钻研的参与，成效若何变动。

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使用“删除一个”分析来衡量每项钻研的影响

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作为敏感性分析的一部门，我们可能想要评估每项钻研对综合效应的影响。例如，异常值或很大的钻研对综合成效有何影响？或者，一项幼型钻研是否有影响？

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为相识决这些类型的问题，法式将自动对除起头一个钻研之表的全数钻研运行分析，而后是除第二个钻研之表的全数钻研，依此类推。天生的图表了如指掌地显示了每项钻研的影响。

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此表，您能够选择在删除肆意钻研或一组钻研的情况下运行分析——这些能够通过名称或调节变量的致反选择。

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处置数据的子集

运行分析时，您能够选择（或过滤）肆意变量或变量组合。您能够按钻研名称蕴含或排除钻研。您能够蕴含在“Double-blind”中被评为“是”的钻研。您能够将春秋编码为“老年”且患者类型编码为“慢性”的钻研蕴含在内。

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在钻研中处置多个亚组或了局

该法式允许您为钻研中的多个亚组、了局、功夫点或比力输入数据，并提供各类选项来处置这些分析。

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评估调节变量的影响

当分歧钻研的效应量有很大差距时，元分析的一个关键指标可能是相识这种差距的原因。

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使用方差分析来评估分类调节器的影响。例如，“对于急性患者的医治是否比对慢性患者更有效？” 或“作业比领导更有效吗？”

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使用元回归评估陆续调节变量的影响。例如，“医治成效是否随着剂量的增长而增长？”，或“成效大幼是否与学生的春秋有关？”

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评估颁发偏倚的潜在影响

Meta分析提供了可用数据的数学正确综合，但可能会不安紧要钻研比非紧要钻研更有可能颁发，因而可用数据库可能存在误差。该法式蕴含一组可用于评估这种误差的潜在影响的函数，作为一种敏感性分析。

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系统要求

• Windows 7或更高版本

• 32位或64位

• 屏幕：XGA或更高

• 磁盘空间：25MB

• MACS：要在Mac上运行法式，必要使用Windows仿照器，例如Parallels或Bootcamp。建议不要使用Wine或CRossOver。