Meta分析軟件應用與實例解析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄭明華 編

圖書標籤:

• Meta分析
• 統計分析
• 醫學統計
• 數據分析
• R語言
• Stata
• SAS
• 臨床研究
• 證據醫學
• 研究方法學

齣版社： 人民衛生齣版社

ISBN：9787117171670

版次：1

商品編碼：11242245

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-05-01

用紙：膠版紙

頁數：170

正文語種：中文

內容簡介

　　《Meta分析軟件應用與實例解析》立足實踐，以具體實例為導嚮，對實例進行深入剖析，形象生動地把論文寫作的相關過程進行瞭講解。該書從齣版至今，獲得讀者的廣泛好評，並在市場上熱銷。但遺憾的是，當時因版麵有限，meta分析的細節性內容並未包括在全書中。
　　《Meta分析軟件應用與實例解析》將貫徹“教瞭就會用”的原則，每個知識點用3～4張圖片把軟件應用過程中遇到的核心問題與難點展示給讀者，“手把手”式教會讀者使用。本書不追求無關細節的演示。
　　《Meta分析軟件應用與實例解析》內容具有實用性，貼近前沿進展，指導意義重大，非常值得有誌於循證醫學研究的科研人員與臨床工作者閱讀。

目錄

緒論
第一節 meta分析概述
第二節 方法與步驟
第一篇 常見數據的meta分析
第一章 Review Manager的基礎meta分析功能
第一節 Review Manager的軟件介紹
第二節 Review Manager中二分類資料的meta分析
第三節 Review Manager中連續性資料的meta分析
第二章 Stata的基礎meta分析功能
第一節 Stata的軟件介紹
第二節 Stata中二分類資料的meta分析
第三節 Stata中連續性資料的meta分析
第三章 R軟件的基礎meta分析功能
第一節 R軟件的軟件介紹
第二節 R軟件中二分類資料的meta分析
第三節 R軟件中連續性資料的meta分析
第四章 meta分析中數據的提取與轉換
第一節 Review Manager中數據的提取與轉換
第二節 Stata中數據的提取與轉換
第三節 R軟件中數據的提取與轉換

第二篇 meta分析結果的討論
第五章 文獻質量評價
第一節 不同研究類型的文獻評價標準
第二節 Review Manager中的偏倚風險錶
第三節 GRADEprofiler中的結果總結錶
第六章 異質性分析
第一節 異質性的檢驗
第二節 異質性的處理
第七章 發錶偏倚檢驗
第一節 發錶偏倚的檢驗方法
第二節 循證醫學軟件中發錶偏倚的檢驗

第三篇 特殊研究的meta分析
第八章 診斷試驗的meta分析
第一節 診斷試驗的meta分析概述
第二節 循證醫學軟件中診斷試驗的meta分析
第九章 生存資料的meta分析
第一節 生存資料的meta分析概述
第二節 循證醫學軟件中生存資料的meta分析
第十章 遺傳關聯性研究的meta分析
第一節 遺傳關聯性研究的meta分析概述
第二節 循證醫學軟件中遺傳關聯性研究的meta分析
第十一章 其他的meta分析方法
第一節 P值閤並法
第二節 率值閤並法
第三節 纍積meta分析
第四節 貝葉斯meta分析

前言/序言

《科學研究的利器： meta分析軟件應用與實例解析》 一、 meta分析：整閤證據，揭示真相的科學範式 在浩瀚的科學研究海洋中，個體研究往往如同散落的珍珠，雖然閃耀著智慧的光芒，但單獨呈現時可能顯得零散，甚至在某些結論上存在差異。如何將這些分散的知識碎片有效地整閤起來，形成更宏大、更可靠的科學圖景，這是科學界麵臨的重大挑戰。meta分析（Meta-analysis）正是應對這一挑戰的強大武器，它是一種係統性的、定量的統計方法，旨在通過整閤多項獨立研究的結果，來迴答一個具體的科學問題。 meta分析的核心在於其“整閤”和“定量”的特性。它並非簡單地羅列現有研究的結論，而是運用嚴謹的統計學模型，將不同研究中提取的關鍵數據（如效應量、標準誤等）進行匯總計算，得齣一個綜閤性的效應量，並評估其統計學意義和異質性。這種方法極大地提高瞭研究的統計效能，能夠檢測到單個研究可能無法發現的微小但重要的效應，從而為決策提供更堅實的科學依據。 meta分析的應用領域極為廣泛，涵蓋瞭醫學、心理學、教育學、社會學、環境科學、工程學乃至商業管理等諸多學科。在醫學領域，meta分析被廣泛應用於評估藥物療效、診斷準確性、治療方案的優劣，為臨床實踐指南的製定提供瞭關鍵證據。在心理學和教育學中，meta分析用於評估乾預措施的效果，探究不同教學方法的有效性。在社會科學領域，它則用於整閤關於特定社會現象的研究，為政策製定提供參考。 與傳統的文獻綜述（narrative review）相比，meta分析的科學性和嚴謹性體現在其係統性的研究設計、明確的納入與排除標準、對文獻質量的嚴格評估，以及對效應量的定量匯總和統計推斷。這種定量化的整閤使得研究結果更客觀、更具可重復性，也更能抵禦研究者主觀偏見的影響。 隨著科學研究的日益精深和數據量的爆炸式增長，meta分析的重要性愈發凸顯。它不僅是研究者整閤現有知識、發錶高水平研究的有力工具，更是決策者、政策製定者、臨床醫生和教育工作者理解復雜科學問題的必要手段。掌握meta分析的方法，已經成為現代科學研究者必備的核心素養之一。 二、 meta分析軟件：賦能研究者，簡化復雜流程 meta分析的理論基礎嚴謹而深刻，但其具體的實施過程涉及到復雜的數據提取、統計模型的構建、異質性檢驗、敏感性分析以及結果的可視化等諸多環節。在過去，這些操作可能需要研究者具備深厚的統計學背景，並藉助通用的統計軟件進行大量的編程和計算，過程耗時且容易齣錯。 幸運的是，隨著計算科學的發展，一係列專門為meta分析設計的軟件應運而生，極大地降低瞭meta分析的門檻，提高瞭研究效率和準確性。這些軟件將復雜的統計算法封裝在用戶友好的界麵中，使得即使是統計學背景相對較弱的研究者，也能夠相對輕鬆地完成高質量的meta分析。 這些meta分析軟件通常具備以下核心功能： 數據管理與錄入： 支持多種數據格式的導入，並提供直觀的界麵用於輸入和管理各個研究的關鍵數據，如研究標識、樣本量、效應量、標準誤、P值等。 效應量計算與轉換： 能夠自動計算並轉換不同類型的效應量，如標準化均數差（SMD）、風險比（RR）、優勢比（OR）、相關係數（r）等，以適應不同研究設計和結局指標。 模型選擇與擬閤： 提供固定效應模型（Fixed-effect model）和隨機效應模型（Random-effect model）等多種統計模型供研究者選擇，並能自動進行模型擬閤。 異質性評估： 強大的異質性檢驗功能，包括Q檢驗、I²統計量等，幫助研究者量化不同研究結果之間的變異程度。 亞組分析與meta迴歸： 支持對研究進行亞組劃分，並進行亞組分析，以及利用meta迴歸探索異質性的來源，揭示影響效應量的潛在因素。 敏感性分析： 提供多種方法進行敏感性分析，評估單個研究剔除或不同模型選擇對總體結果的影響，以檢驗結果的穩健性。 偏倚評估： 能夠進行文獻發錶偏倚的評估，如漏鬥圖（funnel plot）和Egger檢驗等，以識彆和處理潛在的偏倚。 結果可視化： 生成各種直觀的圖錶，如森林圖（forest plot）、漏鬥圖、纍積meta分析圖等，清晰地展示各研究結果、總體效應量、異質性以及偏倚情況。 報告生成： 能夠自動生成meta分析過程的詳細統計報告，方便研究者撰寫論文。 市麵上的meta分析軟件多種多樣，各有側重。有些是獨立的專業軟件，例如RevMan（Review Manager，常與Cochrane協作網一同使用，尤其在醫學領域）、Stata（內置強大的meta分析命令）、Comprehensive Meta-Analysis（CMA，用戶界麵友好，功能全麵）、R語言（通過Metafor、Metan等包實現，高度靈活，適閤高級用戶）等。每款軟件都有其獨特的優勢和適用場景，選擇閤適的軟件取決於研究者的需求、統計學功底以及偏好的操作方式。 三、 案例解析：將理論付諸實踐，掌握實用技巧 再精湛的理論知識，若無實際操作的支撐，終究是紙上談兵。meta分析的魅力在於其將抽象的統計原理轉化為解決實際研究問題的強大工具。通過具體的案例解析，能夠幫助讀者更深入地理解meta分析的每一個步驟，掌握軟件操作的每一個細節，從而將理論知識融會貫通，轉化為實際的研究能力。 本書將選取不同學科領域、不同研究類型的典型meta分析案例，進行詳細的剖析。這些案例將涵蓋： 醫學領域： 藥物療效評估、診斷試驗的準確性分析、疾病危險因素的關聯強度等。 心理學領域： 特定心理乾預對焦慮、抑鬱等情緒指標的影響，學習策略對學業成績的作用等。 教育學領域： 不同教學模式在提高學生閱讀理解能力上的效果，傢校閤作對學生行為錶現的影響等。 社會科學領域： 社會經濟地位與健康結局的關係，特定政策乾預對社會問題的影響等。 在每一個案例解析中，我們將遵循meta分析的標準流程，一步步帶領讀者完成： 1. 研究問題的界定與PICO原則的應用： 如何清晰地界定一個可行的meta分析研究問題（Population, Intervention/Exposure, Comparison, Outcome）。 2. 係統性文獻檢索策略的製定與執行： 如何設計高效的檢索策略，涵蓋多個數據庫，盡可能全麵地搜集相關文獻。 3. 文獻篩選與納入/排除標準的嚴格執行： 如何根據預設標準，對檢索到的文獻進行逐一評估，篩選齣符閤要求的納入研究。 4. 數據提取的細緻與規範： 如何從原始研究中準確提取研究的基本信息、樣本特徵、統計數據（如效應量、樣本量、標準誤等）。 5. 選擇閤適的meta分析軟件與模型： 根據研究設計和數據類型，選擇最適閤的軟件工具，並閤理選擇固定效應模型或隨機效應模型。 6. 軟件操作的詳盡演示： 提供清晰的軟件界麵截圖和操作步驟說明，指導讀者如何在選定的軟件中完成數據錄入、效應量計算、模型擬閤等關鍵操作。 7. 異質性分析的解讀： 詳細解釋Q檢驗和I²統計量的意義，以及如何解讀研究間的異質性水平。 8. 亞組分析與meta迴歸的應用： 演示如何通過亞組分析和meta迴歸，探索異質性的來源，深入挖掘研究結果背後的機製。 9. 敏感性分析與偏倚評估： 展示如何進行敏感性分析，檢驗結果的穩健性，並評估發錶偏倚等潛在風險。 10. 結果的可視化與解讀： 重點講解森林圖、漏鬥圖等圖錶的繪製與解讀，以及如何基於統計結果進行科學的結論闡釋。 11. 撰寫meta分析研究報告： 指導讀者如何將meta分析的過程和結果，清晰、規範地呈現於研究報告或論文中。 通過這些由淺入深、由錶及裏的案例解析，讀者不僅能學會如何操作meta分析軟件，更能理解其背後的統計邏輯和研究方法論。這種實踐導嚮的學習方式，將有助於讀者迅速掌握meta分析的核心技能，並將其靈活應用於自己的研究領域，有效提升研究的質量和影響力。 四、 展望未來：meta分析的進階應用與發展趨勢 meta分析作為一種不斷發展的科學方法，其理論和技術也在不斷革新。本書在介紹基礎應用和案例解析的同時，也將適時展望meta分析的進階應用方嚮和未來發展趨勢，幫助讀者保持對該領域的敏感度，並為未來的深入研究奠定基礎。 網絡meta分析（Network Meta-analysis）： 當需要同時比較三種或以上乾預措施時，傳統的meta分析難以直接比較間接證據。網絡meta分析應運而生，它能在一個統一的框架下，整閤頭對頭研究和間接比較數據，提供多重乾預措施的排序。本書將簡要介紹網絡meta分析的基本原理和應用場景。 個體參與者數據meta分析（IPD Meta-analysis）： 相較於匯總數據meta分析，IPD meta分析能夠訪問原始研究的個體參與者數據，這使得研究者能夠進行更精細的分析，例如探索個體水平的交互作用，更有效地處理缺失數據，以及進行更精確的異質性分析。本書將提及IPD meta分析的優勢和挑戰。 縱嚮數據meta分析（Longitudinal Meta-analysis）： 針對隨訪時間較長、數據結構復雜的縱嚮研究，meta分析技術也在不斷發展，以更好地整閤這些研究的證據。 動態meta分析（Cumulative Meta-analysis）： 隨著新研究的不斷發錶，meta分析的結果會隨之更新。動態meta分析能夠展示纍積研究證據隨時間推移的變化趨勢，對於評估新證據的加入對總體結論的影響非常有價值。 大數據與人工智能在meta分析中的應用： 隨著大數據的興起，人工智能和機器學習技術也開始被引入到meta分析的某些環節，例如自動文獻篩選、數據提取、偏倚評估等，這將是未來meta分析發展的重要方嚮。 掌握meta分析方法，不僅是掌握一項技術，更是掌握一種科學思維方式。它鼓勵研究者超越個體研究的局限，以更廣闊的視野審視現有證據，以更嚴謹的態度追求科學真理。本書旨在為廣大科研工作者提供一套實用、可操作的meta分析學習指南，幫助大傢更好地運用這一強大的科學工具，推動各自領域的研究發展。

評分☆☆☆☆☆

對於Meta分析，我一直有一個模糊的認知，覺得它是一個非常高階的研究方法。我總擔心自己沒有足夠紮實的統計學基礎，無法掌握這項技術。《Meta分析軟件應用與實例解析》這本書的名稱，讓我看到瞭一個可以橋接理論與實踐的途徑。我期待書中不僅僅是羅列軟件操作，更重要的是能穿插講解Meta分析的核心理念和統計學原理。比如，如何理解森林圖和漏鬥圖的含義，如何計算閤並效應量及其置信區間，如何進行亞組分析和Meta迴歸來探索異質性。如果書中還能探討一些更高級的話題，比如如何處理二分類變量和連續變量數據的Meta分析，或者如何進行網絡Meta分析，那簡直就是錦上添花瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一個剛開始接觸Meta分析的研究小白，我最頭疼的問題就是不知道從何下手。市麵上的方法論書籍很多，但往往理論性太強，看完之後還是不知道如何在實際操作中運用。這本書的名字，特彆是“應用與實例解析”這幾個字，讓我看到瞭希望。我期望它能像一位經驗豐富的導師，手把手地教我如何在實際的項目中應用Meta分析。書中會不會包含一些真實的、貼近我研究領域的案例？這些案例能否覆蓋從文獻檢索、質量評價，到數據提取、統計分析，再到敏感性分析和發錶偏倚檢驗的整個流程？我更關心的是，書中能否詳細解釋每一個操作步驟背後的邏輯，為什麼需要這樣做，這樣做的好處是什麼，這樣我纔能真正理解並舉一反三。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對科學研究中的數據整閤和結論提煉都充滿瞭好奇，尤其是在麵對海量文獻時，如何有效地進行係統性評估，我總覺得缺乏一個清晰、落地的指引。《Meta分析軟件應用與實例解析》這本書的名字，瞬間就抓住瞭我的眼球。我設想，這本書應該會像一本武功秘籍，詳細拆解各種強大的Meta分析工具，從安裝配置到參數設置，再到結果解讀，一步步教會我如何駕馭這些復雜的軟件，讓原本枯燥的數據分析過程變得直觀易懂。我特彆期待書中能夠展示不同類型研究（比如隨機對照試驗、觀察性研究）在Meta分析中的軟件操作差異，以及如何根據不同的研究設計選擇最閤適的分析方法。

評分☆☆☆☆☆

在當前的學術環境中，高質量的Meta分析報告能夠極大地提升研究的可信度和影響力。我希望《Meta分析軟件應用與實例解析》這本書能夠幫助我寫齣更加規範、嚴謹的Meta分析論文。這本書是否會提供一些關於如何撰寫Meta分析報告的建議？例如，在方法學部分，如何清晰地描述軟件的使用和分析流程；在結果部分，如何準確地呈現統計分析的結果，包括各種圖錶的繪製和解讀；在討論部分，如何結閤研究的異質性來解釋結果的局限性。我尤其關注書中能否提供一些避免常見錯誤和提高報告質量的技巧，讓我的研究成果更具說服力。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前嘗試過一些Meta分析軟件，但過程十分坎坷。界麵復雜、術語晦澀，很多時候都卡在瞭中間，最後隻能半途而廢。我希望《Meta分析軟件應用與實例解析》這本書能夠徹底改變我的這種體驗。我想象中的這本書，應該會用非常接地氣的方式，把復雜的軟件功能拆解成一個個小的、可操作的模塊。比如，它會不會提供一些“傻瓜式”的操作指南，即使是初學者也能快速上手？或者，它會不會強調不同軟件的優缺點，幫助我根據自身需求做齣選擇？我特彆想知道，書中對於不同統計模型的解釋是否足夠清晰，比如固定效應模型和隨機效應模型的選擇依據，以及如何解讀模型輸齣的各項指標。

評分☆☆☆☆☆

京東購物，很方便快速，正品，一直信賴

評分☆☆☆☆☆

物流超快 很棒 一如既往的好用

評分☆☆☆☆☆

第二天就到瞭，非常及時～書很好用，為京東瘋狂打call~

評分☆☆☆☆☆

快遞還是一如既往的快。書也是好書。不錯。

評分☆☆☆☆☆

還沒仔細看，不知道能不能學會

評分☆☆☆☆☆

實用

評分☆☆☆☆☆

還沒仔細看，不知道能不能學會

評分☆☆☆☆☆

有待進一步看看

評分☆☆☆☆☆

東西不錯 物流也快 很滿意