Meta分析软件应用与实例解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郑明华 编

图书标签:

• Meta分析
• 统计分析
• 医学统计
• 数据分析
• R语言
• Stata
• SAS
• 临床研究
• 证据医学
• 研究方法学

出版社： 人民卫生出版社

ISBN：9787117171670

版次：1

商品编码：11242245

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-05-01

用纸：胶版纸

页数：170

正文语种：中文

内容简介

　　《Meta分析软件应用与实例解析》立足实践，以具体实例为导向，对实例进行深入剖析，形象生动地把论文写作的相关过程进行了讲解。该书从出版至今，获得读者的广泛好评，并在市场上热销。但遗憾的是，当时因版面有限，meta分析的细节性内容并未包括在全书中。
　　《Meta分析软件应用与实例解析》将贯彻“教了就会用”的原则，每个知识点用3～4张图片把软件应用过程中遇到的核心问题与难点展示给读者，“手把手”式教会读者使用。本书不追求无关细节的演示。
　　《Meta分析软件应用与实例解析》内容具有实用性，贴近前沿进展，指导意义重大，非常值得有志于循证医学研究的科研人员与临床工作者阅读。

目录

绪论
第一节 meta分析概述
第二节 方法与步骤
第一篇 常见数据的meta分析
第一章 Review Manager的基础meta分析功能
第一节 Review Manager的软件介绍
第二节 Review Manager中二分类资料的meta分析
第三节 Review Manager中连续性资料的meta分析
第二章 Stata的基础meta分析功能
第一节 Stata的软件介绍
第二节 Stata中二分类资料的meta分析
第三节 Stata中连续性资料的meta分析
第三章 R软件的基础meta分析功能
第一节 R软件的软件介绍
第二节 R软件中二分类资料的meta分析
第三节 R软件中连续性资料的meta分析
第四章 meta分析中数据的提取与转换
第一节 Review Manager中数据的提取与转换
第二节 Stata中数据的提取与转换
第三节 R软件中数据的提取与转换

第二篇 meta分析结果的讨论
第五章 文献质量评价
第一节 不同研究类型的文献评价标准
第二节 Review Manager中的偏倚风险表
第三节 GRADEprofiler中的结果总结表
第六章 异质性分析
第一节 异质性的检验
第二节 异质性的处理
第七章 发表偏倚检验
第一节 发表偏倚的检验方法
第二节 循证医学软件中发表偏倚的检验

第三篇 特殊研究的meta分析
第八章 诊断试验的meta分析
第一节 诊断试验的meta分析概述
第二节 循证医学软件中诊断试验的meta分析
第九章 生存资料的meta分析
第一节 生存资料的meta分析概述
第二节 循证医学软件中生存资料的meta分析
第十章 遗传关联性研究的meta分析
第一节 遗传关联性研究的meta分析概述
第二节 循证医学软件中遗传关联性研究的meta分析
第十一章 其他的meta分析方法
第一节 P值合并法
第二节 率值合并法
第三节 累积meta分析
第四节 贝叶斯meta分析

前言/序言

《科学研究的利器： meta分析软件应用与实例解析》 一、 meta分析：整合证据，揭示真相的科学范式 在浩瀚的科学研究海洋中，个体研究往往如同散落的珍珠，虽然闪耀着智慧的光芒，但单独呈现时可能显得零散，甚至在某些结论上存在差异。如何将这些分散的知识碎片有效地整合起来，形成更宏大、更可靠的科学图景，这是科学界面临的重大挑战。meta分析（Meta-analysis）正是应对这一挑战的强大武器，它是一种系统性的、定量的统计方法，旨在通过整合多项独立研究的结果，来回答一个具体的科学问题。 meta分析的核心在于其“整合”和“定量”的特性。它并非简单地罗列现有研究的结论，而是运用严谨的统计学模型，将不同研究中提取的关键数据（如效应量、标准误等）进行汇总计算，得出一个综合性的效应量，并评估其统计学意义和异质性。这种方法极大地提高了研究的统计效能，能够检测到单个研究可能无法发现的微小但重要的效应，从而为决策提供更坚实的科学依据。 meta分析的应用领域极为广泛，涵盖了医学、心理学、教育学、社会学、环境科学、工程学乃至商业管理等诸多学科。在医学领域，meta分析被广泛应用于评估药物疗效、诊断准确性、治疗方案的优劣，为临床实践指南的制定提供了关键证据。在心理学和教育学中，meta分析用于评估干预措施的效果，探究不同教学方法的有效性。在社会科学领域，它则用于整合关于特定社会现象的研究，为政策制定提供参考。 与传统的文献综述（narrative review）相比，meta分析的科学性和严谨性体现在其系统性的研究设计、明确的纳入与排除标准、对文献质量的严格评估，以及对效应量的定量汇总和统计推断。这种定量化的整合使得研究结果更客观、更具可重复性，也更能抵御研究者主观偏见的影响。 随着科学研究的日益精深和数据量的爆炸式增长，meta分析的重要性愈发凸显。它不仅是研究者整合现有知识、发表高水平研究的有力工具，更是决策者、政策制定者、临床医生和教育工作者理解复杂科学问题的必要手段。掌握meta分析的方法，已经成为现代科学研究者必备的核心素养之一。 二、 meta分析软件：赋能研究者，简化复杂流程 meta分析的理论基础严谨而深刻，但其具体的实施过程涉及到复杂的数据提取、统计模型的构建、异质性检验、敏感性分析以及结果的可视化等诸多环节。在过去，这些操作可能需要研究者具备深厚的统计学背景，并借助通用的统计软件进行大量的编程和计算，过程耗时且容易出错。 幸运的是，随着计算科学的发展，一系列专门为meta分析设计的软件应运而生，极大地降低了meta分析的门槛，提高了研究效率和准确性。这些软件将复杂的统计算法封装在用户友好的界面中，使得即使是统计学背景相对较弱的研究者，也能够相对轻松地完成高质量的meta分析。 这些meta分析软件通常具备以下核心功能： 数据管理与录入： 支持多种数据格式的导入，并提供直观的界面用于输入和管理各个研究的关键数据，如研究标识、样本量、效应量、标准误、P值等。 效应量计算与转换： 能够自动计算并转换不同类型的效应量，如标准化均数差（SMD）、风险比（RR）、优势比（OR）、相关系数（r）等，以适应不同研究设计和结局指标。 模型选择与拟合： 提供固定效应模型（Fixed-effect model）和随机效应模型（Random-effect model）等多种统计模型供研究者选择，并能自动进行模型拟合。 异质性评估： 强大的异质性检验功能，包括Q检验、I²统计量等，帮助研究者量化不同研究结果之间的变异程度。 亚组分析与meta回归： 支持对研究进行亚组划分，并进行亚组分析，以及利用meta回归探索异质性的来源，揭示影响效应量的潜在因素。 敏感性分析： 提供多种方法进行敏感性分析，评估单个研究剔除或不同模型选择对总体结果的影响，以检验结果的稳健性。 偏倚评估： 能够进行文献发表偏倚的评估，如漏斗图（funnel plot）和Egger检验等，以识别和处理潜在的偏倚。 结果可视化： 生成各种直观的图表，如森林图（forest plot）、漏斗图、累积meta分析图等，清晰地展示各研究结果、总体效应量、异质性以及偏倚情况。 报告生成： 能够自动生成meta分析过程的详细统计报告，方便研究者撰写论文。 市面上的meta分析软件多种多样，各有侧重。有些是独立的专业软件，例如RevMan（Review Manager，常与Cochrane协作网一同使用，尤其在医学领域）、Stata（内置强大的meta分析命令）、Comprehensive Meta-Analysis（CMA，用户界面友好，功能全面）、R语言（通过Metafor、Metan等包实现，高度灵活，适合高级用户）等。每款软件都有其独特的优势和适用场景，选择合适的软件取决于研究者的需求、统计学功底以及偏好的操作方式。 三、 案例解析：将理论付诸实践，掌握实用技巧 再精湛的理论知识，若无实际操作的支撑，终究是纸上谈兵。meta分析的魅力在于其将抽象的统计原理转化为解决实际研究问题的强大工具。通过具体的案例解析，能够帮助读者更深入地理解meta分析的每一个步骤，掌握软件操作的每一个细节，从而将理论知识融会贯通，转化为实际的研究能力。 本书将选取不同学科领域、不同研究类型的典型meta分析案例，进行详细的剖析。这些案例将涵盖： 医学领域： 药物疗效评估、诊断试验的准确性分析、疾病危险因素的关联强度等。 心理学领域： 特定心理干预对焦虑、抑郁等情绪指标的影响，学习策略对学业成绩的作用等。 教育学领域： 不同教学模式在提高学生阅读理解能力上的效果，家校合作对学生行为表现的影响等。 社会科学领域： 社会经济地位与健康结局的关系，特定政策干预对社会问题的影响等。 在每一个案例解析中，我们将遵循meta分析的标准流程，一步步带领读者完成： 1. 研究问题的界定与PICO原则的应用： 如何清晰地界定一个可行的meta分析研究问题（Population, Intervention/Exposure, Comparison, Outcome）。 2. 系统性文献检索策略的制定与执行： 如何设计高效的检索策略，涵盖多个数据库，尽可能全面地搜集相关文献。 3. 文献筛选与纳入/排除标准的严格执行： 如何根据预设标准，对检索到的文献进行逐一评估，筛选出符合要求的纳入研究。 4. 数据提取的细致与规范： 如何从原始研究中准确提取研究的基本信息、样本特征、统计数据（如效应量、样本量、标准误等）。 5. 选择合适的meta分析软件与模型： 根据研究设计和数据类型，选择最适合的软件工具，并合理选择固定效应模型或随机效应模型。 6. 软件操作的详尽演示： 提供清晰的软件界面截图和操作步骤说明，指导读者如何在选定的软件中完成数据录入、效应量计算、模型拟合等关键操作。 7. 异质性分析的解读： 详细解释Q检验和I²统计量的意义，以及如何解读研究间的异质性水平。 8. 亚组分析与meta回归的应用： 演示如何通过亚组分析和meta回归，探索异质性的来源，深入挖掘研究结果背后的机制。 9. 敏感性分析与偏倚评估： 展示如何进行敏感性分析，检验结果的稳健性，并评估发表偏倚等潜在风险。 10. 结果的可视化与解读： 重点讲解森林图、漏斗图等图表的绘制与解读，以及如何基于统计结果进行科学的结论阐释。 11. 撰写meta分析研究报告： 指导读者如何将meta分析的过程和结果，清晰、规范地呈现于研究报告或论文中。 通过这些由浅入深、由表及里的案例解析，读者不仅能学会如何操作meta分析软件，更能理解其背后的统计逻辑和研究方法论。这种实践导向的学习方式，将有助于读者迅速掌握meta分析的核心技能，并将其灵活应用于自己的研究领域，有效提升研究的质量和影响力。 四、 展望未来：meta分析的进阶应用与发展趋势 meta分析作为一种不断发展的科学方法，其理论和技术也在不断革新。本书在介绍基础应用和案例解析的同时，也将适时展望meta分析的进阶应用方向和未来发展趋势，帮助读者保持对该领域的敏感度，并为未来的深入研究奠定基础。 网络meta分析（Network Meta-analysis）： 当需要同时比较三种或以上干预措施时，传统的meta分析难以直接比较间接证据。网络meta分析应运而生，它能在一个统一的框架下，整合头对头研究和间接比较数据，提供多重干预措施的排序。本书将简要介绍网络meta分析的基本原理和应用场景。 个体参与者数据meta分析（IPD Meta-analysis）： 相较于汇总数据meta分析，IPD meta分析能够访问原始研究的个体参与者数据，这使得研究者能够进行更精细的分析，例如探索个体水平的交互作用，更有效地处理缺失数据，以及进行更精确的异质性分析。本书将提及IPD meta分析的优势和挑战。 纵向数据meta分析（Longitudinal Meta-analysis）： 针对随访时间较长、数据结构复杂的纵向研究，meta分析技术也在不断发展，以更好地整合这些研究的证据。 动态meta分析（Cumulative Meta-analysis）： 随着新研究的不断发表，meta分析的结果会随之更新。动态meta分析能够展示累积研究证据随时间推移的变化趋势，对于评估新证据的加入对总体结论的影响非常有价值。 大数据与人工智能在meta分析中的应用： 随着大数据的兴起，人工智能和机器学习技术也开始被引入到meta分析的某些环节，例如自动文献筛选、数据提取、偏倚评估等，这将是未来meta分析发展的重要方向。 掌握meta分析方法，不仅是掌握一项技术，更是掌握一种科学思维方式。它鼓励研究者超越个体研究的局限，以更广阔的视野审视现有证据，以更严谨的态度追求科学真理。本书旨在为广大科研工作者提供一套实用、可操作的meta分析学习指南，帮助大家更好地运用这一强大的科学工具，推动各自领域的研究发展。

评分☆☆☆☆☆

对于Meta分析，我一直有一个模糊的认知，觉得它是一个非常高阶的研究方法。我总担心自己没有足够扎实的统计学基础，无法掌握这项技术。《Meta分析软件应用与实例解析》这本书的名称，让我看到了一个可以桥接理论与实践的途径。我期待书中不仅仅是罗列软件操作，更重要的是能穿插讲解Meta分析的核心理念和统计学原理。比如，如何理解森林图和漏斗图的含义，如何计算合并效应量及其置信区间，如何进行亚组分析和Meta回归来探索异质性。如果书中还能探讨一些更高级的话题，比如如何处理二分类变量和连续变量数据的Meta分析，或者如何进行网络Meta分析，那简直就是锦上添花了。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对科学研究中的数据整合和结论提炼都充满了好奇，尤其是在面对海量文献时，如何有效地进行系统性评估，我总觉得缺乏一个清晰、落地的指引。《Meta分析软件应用与实例解析》这本书的名字，瞬间就抓住了我的眼球。我设想，这本书应该会像一本武功秘籍，详细拆解各种强大的Meta分析工具，从安装配置到参数设置，再到结果解读，一步步教会我如何驾驭这些复杂的软件，让原本枯燥的数据分析过程变得直观易懂。我特别期待书中能够展示不同类型研究（比如随机对照试验、观察性研究）在Meta分析中的软件操作差异，以及如何根据不同的研究设计选择最合适的分析方法。

评分☆☆☆☆☆

作为一个刚开始接触Meta分析的研究小白，我最头疼的问题就是不知道从何下手。市面上的方法论书籍很多，但往往理论性太强，看完之后还是不知道如何在实际操作中运用。这本书的名字，特别是“应用与实例解析”这几个字，让我看到了希望。我期望它能像一位经验丰富的导师，手把手地教我如何在实际的项目中应用Meta分析。书中会不会包含一些真实的、贴近我研究领域的案例？这些案例能否覆盖从文献检索、质量评价，到数据提取、统计分析，再到敏感性分析和发表偏倚检验的整个流程？我更关心的是，书中能否详细解释每一个操作步骤背后的逻辑，为什么需要这样做，这样做的好处是什么，这样我才能真正理解并举一反三。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前尝试过一些Meta分析软件，但过程十分坎坷。界面复杂、术语晦涩，很多时候都卡在了中间，最后只能半途而废。我希望《Meta分析软件应用与实例解析》这本书能够彻底改变我的这种体验。我想象中的这本书，应该会用非常接地气的方式，把复杂的软件功能拆解成一个个小的、可操作的模块。比如，它会不会提供一些“傻瓜式”的操作指南，即使是初学者也能快速上手？或者，它会不会强调不同软件的优缺点，帮助我根据自身需求做出选择？我特别想知道，书中对于不同统计模型的解释是否足够清晰，比如固定效应模型和随机效应模型的选择依据，以及如何解读模型输出的各项指标。

评分☆☆☆☆☆

在当前的学术环境中，高质量的Meta分析报告能够极大地提升研究的可信度和影响力。我希望《Meta分析软件应用与实例解析》这本书能够帮助我写出更加规范、严谨的Meta分析论文。这本书是否会提供一些关于如何撰写Meta分析报告的建议？例如，在方法学部分，如何清晰地描述软件的使用和分析流程；在结果部分，如何准确地呈现统计分析的结果，包括各种图表的绘制和解读；在讨论部分，如何结合研究的异质性来解释结果的局限性。我尤其关注书中能否提供一些避免常见错误和提高报告质量的技巧，让我的研究成果更具说服力。

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跟介绍一样，…效果很不错…完美的一次购物…;:

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很不错的一次购物经历

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还没有看，希望好学、有用

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书真的很nice

评分☆☆☆☆☆

可以

评分☆☆☆☆☆

一直在京东上买东西，价格实惠，送货速度快，书的质量很好

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很快就收到货了，书也很实用。

评分☆☆☆☆☆

这是本实用的书