Meta分析（meta-analysis，也叫元分析，荟萃分析）是一種定量（統計）分析方法，用于确定研究中某一特定效應是否真實存在。實際上，Meta分析整合了大量研究，利用統計公式客觀地提取和評估這些研究的數據，從而确定有效性并總結結果。
Meta分析開展時間
本質上而言，Meta分析最适用于定量數據，因為在Meta分析中，使用統計學方法可以強有力地解釋研究方法中樣本量和變量的差異，從而解釋研究結果。Meta分析還可以用來确定所采用的醫療方案是否對研究選擇的差異敏感。
Meta分析析常見應用領域
Meta分析在制藥行業中的使用十分常見。為了确定某種藥物的真實療效，最常見的做法是查看當前數據彙總并開展Meta分析，這有助于制藥公司确定是否承接某個項目，也可以幫助制藥公司聚焦需要重點投入的領域。
Meta分析 vs.系統綜述
系統綜述是根據納入和排除标準通過收集實證證據來回答某個特定問題。系統綜述實際上可能是Meta分析的附帶要求。
Meta分析開展步驟
以下大緻列出了開展Meta分析的步驟。
确定研究問題。研究問題通常是一個二元問題，即：在進行的若幹研究中，某物是否有效果。Meta分析常用來确定臨床研究中藥物幹預的療效，因為臨床研究中可能會跨組進行多項研究，需要對藥物幹預是否有效給出綜合結論。
開展系統綜述。為了補充Meta分析的研究結果，并确定要分析的數據來源，通常需要開展系統綜述。
提取數據，包括樣本量、方法和用于标記差異性數據的具體措施。這可能是大量的數據，需要對其進行标準化處理，根據樣本量和數據差異性，一些研究的權重與其他研究有所不同。
利用統計建模評估總體效果。這一步驟的目标在于計算出一個定量的結局指标，能夠代表被分析數據，并考慮随機觀察結果和方法差異引起的變化。從簡單的線性建模方法一直到更複雜的高階方法，評估總體效果的方法有很多。毫無疑問，進行Meta分析有非常高的技能要求，這些技能可以通過在線課程和其他文獻獲得。
結語
Meta分析的任務量大，可能需要耗時數月。對于一名獨立的研究人員而言，Meta分析任務非常艱巨，或許一開始會感到孤立無援、手足無措，但無需焦慮，循序漸進即可。有很多免費的資源和在線課程可以幫助你做Meta分析。所以，利用好這些資源和課程，就可以着手寫第一個Meta分析了。
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