1.首先要明白什么是meta分析，以及自己写meta的目的是什么。meta分析中文叫荟萃分析，是利用统计学方法对现有的研究资料进行分析的一种方法。举个简单的例子，如术前血糖控制与手术并发症的关系，假设现有RCT 12个，每篇文章的结果不尽相同，你通过量化分析等到的就是一个样本量更大、理论上更为可靠的结论。当然，这个分析绝对不是死板的，比如你分析的时候可以从手术种类、原先血糖范围、控制后血糖分为、并发症种类进一步分析，这样得到的结果是单篇研究所不具有的。明白了什么是meta，于是大家都发现，这是一种不用“做实验”的写作方式，并且主题源源不断，于是有人把他当成了一种发文章的手段，据说上海某神人曾今一年发过100多分文章，其中不少都是meta。但是话说回来，无论你目的是什么，如果没有对自己的meta分析进行严格的质量控制，或是为了发文章而发文章，没有很好的想法，是很难写出一篇较好的meta分析的。所以，我更主张那些有想法（无论会不会写meta，哪怕是什么都不会写也没关系）去写有意义的meta分析，而不建议那些meta分析熟手、能手大量刷这类文章，这类文章，写一两篇便已足够。永远都是meta分析的灵魂，选题是最重要的！我想，所有准备写meta分析的同学有这样的困惑：为什么我想写的话题都有人发了，而自己找的一些都很难写，或者干脆文章不够？这其实是有多方面原因的，一是meta分析作为一种近几年稳步发展的分析方法，目前已经有很多人写了，所以重要的主题、又有很多RCT的基本都被写了，二是现在不少医学生文献检索能力还没有达到熟练的等级，一个同样的话题，一个人只能搜到三四篇，而有些人可能可以搜到十几篇。但是以上两个都还是次要的，主要的还是对自己学科和领域缺乏持续性的关注，想突击出一个好想法是很难的；而且对自己的领域学习不够深入，就算是有好想法，往往思考到一半就放弃了。我的第一篇也是目前唯一发表的meta其实是自己事先略有关注的，并且发表的还是骨科的Top杂志，而其他一些突击寻找的主题，都被杂志拒稿了。10年开始，当时还在住紫金港，没事逛逛丁香园、JBJSA，了解一些学术动向，但是被两篇新英格兰的文章吸引，就是质疑椎体成形术（PVP）效果的两篇RCTs，后来在Lancet上找到一篇类似的RCT，搜了一下，大概总共有六七篇篇文献，这些文章的结论都是支持PVP的，直到后来11年6月份接触了meta分析，突然想到，以前这么好的话题怎么没有人写meta，我后来查了美国骨外科学会（AAOS）的Guideline，仔细对照了它的参考文献，觉得这是一个很好的争议话题，于是着手搜集资料、写作。因为担心别人抢先，真正的写作修改只花了我两个月时间，但前期搜集资料的时间其实是很长的。11月投稿，今年5月份接受，6月份电子版刊出，期间经历两次修改，peer reviewer的问题非常多，不过态度都还好。刊出以后，令人惊奇的是AAOS则在Research版块首页进行回应 （Headline News 7/27/12 )，坚持Guideline的正确性，虽然是作为反方，但竟然能上美国骨科学会reseach版块的版面还是让我觉得很有成就感。其实回过头来看，我的第一篇meta能被接受的最主要原因不是写作这些次要的，而是选了一个很好的题，引起主编的兴趣，而选择好题目，对以后引用率的影响也是非常有意义的。3.如何进行文献搜索？上面提到了，有个好的想法很重要，那么接下去就是做了，第一步便是搜索。常用的数据库应该在4个以上，其中本人推荐一下四个：Pubmed， Web of science，Embase，Cochrane。其中浙大的同学可能发现Embase学校没买，所以要用别的方法，如淘宝上买或是别校同学代为搜索。合理运用搜索语言或是搜索方法，如布尔逻辑赋、Mesh、Limits等等，增加精度。搜到的文献，就要进行筛选，从标题到摘要到全文，一步步精简。具体搜索文献的方法就不赘述了，有问题的同学可自行翻看当年医学院胡晓君副教授的课件。这里推荐两个好网站（1）读秀，IP识别，浙大的同学可直接登录，里面可以留下邮箱，就会有工作人员帮你搜索文献然后发到你邮箱（2）康健世讯，某附属医院购买的数据库，需要密码（需要可发短信问我哈），不过今年9月份好像会过期搜索时及时保存搜索结果（如Pubmed可以注册一下，就能保存了）。搜索步骤就要在文章中体现成下表4.文献质量评估及数据提取。这个部分其实没什么具体可以介绍的，也是最烦人的一点，仔细阅读文章，找到能用的所有数据。学会转化数据，如：直接从图中测量Mean和SD，将四分位数据转化为Mean+SD，只有Mean的时候如何估计SD等等。实在不行，可以联系原作者，有礼貌地索要数据。事先做好表格，数据往里填，一个格子只用一个数据，等到你把他往分析软件里面搬的时候，就发现有多方变了。文献的质量评价方面，阅读别人的文章，学习别人的评价方式对自己引入的研究进行质量评价，还有别忘了引入文献的基本信息也是要写进去的。文献的质量评价是很重要的，决定了meta的可可信程度，对于低质量的文献，甚至可以在分析中直接删除。我采用的是腰背部手术文献的质量分析表，由十二项组成（具体的见图，不翻译了），每一项质量评价如果该研究有做到就打Y，得一分，累计下来，按从高到低划分质量档次。5.数据分析数据分析是meta分析的重点。目前常用的软件不多，推荐Stata和RevMan。RevMan比较好上手，图片比较好看，而且是Cochrane出品的，被各类杂志认可，缺点是缺少某些复杂的功能。下面以Revman为例：数据栏采用“傻瓜式”输入法上面是输出结果（已经被我PS成比较好看的了）。具体操作不想赘述，详见但是有几点需要说明：（1）异质性：可以用I2来评价，异质性的意思是不同研究间差异太大。如果异质性太大，分析结果就会不可信，解决方法有回归分析和亚组分析（2）随机模型和固定模型：这个很难理解，简单记住：I2大于50%，用随机模型，否则反之。（3）回归分析：Revman中无法直接实现回归分析，可以使用Stata。如果引入文章数量小于10篇，则不能（或无需）进行回归分析。（4）亚组分析：根据不同因素分不同亚组，分开进行分析，如是否是随机性研究，从而可以：1.减少异质性；2.发现因素对结果的影响6.各分析的质量评估这个和前面的文献质量评估是不一样的，是对你的每一个分析的质量进行评估，常用的标准是GRADE（Google就能查到，还有软件，里面有说明，其实这个软件完全是多余的，不过有了确实方面点）还有就是漏斗图，这个我想大家都知道，评价发表偏倚的，也是要的，Revman就可以实现，很好用7.成文与投稿于是，具备以上一些要素，然后你再写点引言、分析就行了，投稿方面与一般的文章无差别，但有以下几点需注意：（1）投稿的杂志选择，是否都接受meta分析。投稿的杂志是不是符合你的心理预期，另外可以结合学校/医院特点，如学校订的Top期刊首先考虑。（2）文章类型的选择。Meta分析在不同杂志被认为是不同类型的文章，一些是Review，也就是综述，而有些则是Article有些是Systemtic review但在ISI中查询可以发现是Article。Article的文章在毕业、晋升等方面与review有很大的不同，所以如果有这个需要的可以用ISI查一下用类型的文章在ISI中显示的类型，因为晋升的话，你就要拿着在学校图书馆开ISI检索证明，所以那个显示什么就是什么。（3）最后一点，meta分析不像实验性研究，很可能被人抢先而你的努力白费了，所以一定要非常快！切记！
医学sci论文之做meta分析的7个方面
在各领域中，大家一定都接触过论文吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。你所见过的论文是什么样的呢？以下是我精心整理的医学SCI论文之做meta分析的7个方面，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
1 重大意义
通常情况下有较重大意义的临床案例问题才合适作meta分析。做Meta分析在保证质量的情况下最少需要两三个月的时间。如果分析一开始的选题就是错误的，那不但会浪费时间，发表成功的机率也不大。
2 具有争议
相较于通常问题，有争议存在的问题更合适做meta分析。通过汇总对比数个研究结果，获得更可靠的结论。具有争议性的问题可以通过文献检索或请教该领域专家而得之。
3 题材创新
想保证题材的创新，就要选还没有人做过的方面。可以通过文献检索了解国内外哪方面meta分析还没有人做，如果有人做了是不是质量偏低？
4 问题与结论
问题表述清楚，结论明确。
5 有明确的效应指标
对于危险因素，可以以OR/RR值为效应指标，如肿瘤病治疗，XX年生存率为效应指标等。
6 理想的原始论文
一个理想的原始论文，就会使meta分析成功一半。例：研究危险因素的就应当是病例对照研究和队列研究；需提供必要的信息。例：研究危险因素的就要能够提取出四格表资料；数目也不能太少。否则达不到汇总的效果，如果数目太多，当然没有什么不好，而且结果会更可靠，只是研究所需时间要增加而已。还有质量要高，设计要科学。
7 选题合适
纳入研究的文献太多，而且问题也不明确，研究难以完成。缺乏推广应用的代表性，而且纳入研究的文献也太少，达不到汇总的效果。通常纳入研究的文献以10至30篇比较合适做meta分析。
医学SCI论文发表的文献准备
一、首先需要确定课题
先确定选题，然后经过导师的指导，同行的启发，再去选择文献，可以迅速明确目标，有的放矢。
二、确定文献不同层次的要求标准
一个具体的科研课题，相关医学论文文献参照研究方向、研究领域、研究课题来确定。看文献时要分清属于哪个层次，以此确定对其掌握才程度。研究方向层次的文献只需要一般涉及，基础知识，学科水准，了解当前重大进展与趋势，进而达到专业人员水平；研究领域层次的文献则需要了解焦点与热点，争取达到专家水平；研究课题层次的文献务必要全面，全面了解历史、现状、展望、主要方法、手段，专家水平要求高。
三、对文献采用广义形式进行阅读
教科书、专着、会议摘要汇编、期刊、网页、甚至ppt文件都可以作为广义文献进行阅读。比如要了解免疫应答的基本形式，最好是看教科书；要参考大鼠脑立体定位图谱，最好是看专着；要知道最新进展，最好是查阅期刊；要了解别人的研究动向，最好是参会或看会议论文汇编。
四、因人而异采用不同的阅读方式
在阅读方式方面，新手要稳，老手要准，高手要狠，新手学习式阅读，需要逐字逐句，从掌握最基本的'知识点做起。最初的十几、几十篇要精读，精华的几篇要熟悉到诵读的程度。老手搜索式阅读，要迅速提取关键信息，把握思路，一目十行式阅读。高手批判式阅读，不浮于问题表面，更深层次剖析问题。
五、文献阅读不应以量为标准
要深入阅读注重思考，而且看文献也要重视实验证据的强度。发现矛盾，找出异同，思考解决，从相互矛盾的结论推导中发现矛盾的根源，抛开思维定势，从原始的科学问题出发，“无招胜有招”，争取超越到另外一种境界。
医学SCI论文修改最佳选择
1)英国人熟悉中文，属非生物基因科学领域。
2)英国人熟悉中文，属生物基因科学领域。
3)中国人,能发现错别字，但无文字编辑能力，属非生物基因科学领域。
4)中国人,不但能发现错别字，还有无文字编辑能力，属非生物基因科学领域。
5)中国人,能发现错别字，但无文字编辑能力，属生物基因科学领域。
6)中国人,不但能发现错别字，还有文字编辑能力，属生物基因科学领域。
个人认为最好先是“2”过堂，然后“6”精修。即从整体上说，对于中国人写的sci论文，最佳的选择是先精通英语，本专业内的中国编辑做第一轮修改，然后专业内“老外”编辑做第二轮修改。总之这些人必须有一定专业知识，而且有文字编辑和驾驭的能力。此外，作者与编辑的互动很重要，作者自己需要一定的付出，至少对自己的专业很熟悉，能提供一个英文初稿或者也得有一个像样的中文版本。
论文公司是做生意的，赚钱那是肯定的，评价一个公司的好坏要从整体上来看，如果仅看个案的负面报道，没有哪家公司不被投诉。每个人的文章细节和专业不一样，而且作者的期望值不一样，编辑的能力和知识面又有局限性。皆大欢喜的局面是文章能在短时间内被接收发表，审稿人没有提出文字问题。此时，作者认为这钱花的值，公司认为这钱挣的也容易。不过让作者老火的是审稿人提出了文字问题，这无疑是对公司信任度的极度摧残和蹂躏。此外更常见的是由于文章实验本身的问题而被拒稿了，此时作者钱已花钱但无果，对当事人来说也是灾难性的打击，毕竟很多人找代理公司的目的是让论文早点出来，为毕业，找工作和晋级做一块敲门砖，这些都有很强的时间要求。
meta分析论文，举例说明写法如下：
1、确定产品
当我们有一个想法，然后确定生产何种产品，就是我们Meta分析论文选题的过程。经过一番调研，我决定生产橙汁，因为现在的橙子是低成本的水果，且目前市面上橙肉含量高的饮品非常少，所以生产出来的橙汁会是一个有竞争力有市场的好产品。
这就意味着，当我们想要写一篇Meta分析论文时，要关注到现在的研究空缺，这样的Meta分析论文会更加容易发表，更具竞争力。
2、寻找原材料
确定生产方向后，接下来我需要走访橙子种植基地，寻找满意的橙子。因为不知道哪一个地方的橙子是最符合我的需求的，所以我将县里每个镇的橙子都买回了家里。这就相当于写Meta分析论文过程中的文献检索环节，全面检索数据库，不遗漏每一篇相关文献。
常见的英文数据库有：PubMed、Embase、webof science、MEDLINE、Ovid、ScienceDirect、Cochrane等，中文数据库主要是万方、维普、知网等，写Meta分析论文，检索这个环节工作量相对比较大，花费的时间较多！
3、筛选品种
尽可能多的寻找到我需要的橙子品种，接下来我需要按照我的规划逐一品尝挑选我需要的橙子品种，确定供货来源。首先，橙子必须果粒饱满，排除掉一批水分不足、口味偏酸、价格偏高的橙子，剩下来的都是我所需要的了。这一步就是写Meta分析论文过程中，制定排纳标准的步骤。这一步需要根据Meta分析论文的选题情况，具体情况具体制定排纳标准。
4、进行采购评估
选择好了原材料的供应商，接下来我需要实地去种植基地采购我所需要的橙子，并为原材料出具一份质量评级表，让我的消费者以后可以放心的饮用我的橙汁。
采购挑选评估橙子的过程，就是我们写Meta分析论文过程中，文献质量评价的步骤，一个橙子的好坏直接影响了一瓶橙汁的品质，被纳入的文献质量同样也会直接影响我们最终写出的Meta分析论文的质量，所以我们必须对每一篇文献进行质量评价，让读者对我们所纳入的文献质量有充分认识，放心“食用”这篇Meta分析论文。
5、生产-削皮剔肉
有了原材料橙子，下一步需要把橙子削皮切块，把果肉取出来。
这一步相当于写Meta分析论文中的信息提取的步骤。写Meta分析论文时，纳入的文献都是完整的论文，而我们实际要使用分析的仅仅是文献中的研究数据和研究方法，所以我们必须要数据通过表格提取出来。
6、生产-榨汁
有了果肉，就很简单啦。直接把材料倒进机器，让机器为我们榨汁即可。
同样，Meta分析论文有了数据就比较简单了，只需要把数据丢进软件，让软件为我们分析即可，这一步就是我们写Meta分析论文中的数据综合步骤。STATA、R语言、RevMan这些软件都可以做到。
7、送检-排除异质性
榨汁完成后，需要将橙汁送检，让相关机构检测我们的橙汁是否含有其他杂质，并为我们出具一个证书，这样就可以让消费者放心购买我们的产品了。
而在写Meta分析论文时，同样也需要进行这一步，通过综合分析得到Meta分析论文的结论后。我们还需要检测各个文献之间的差异性，确定文献之间的异质性有多大，以判断结论是否可信。
因为在综合阶段我们是将数据混合到一起进行分析，如果被我们提取的两个文献本来差异性就很大，那我们的直接将他们混合进行分析，出来的结果误差非常大，这可能导致我们写出来的Meta分析论文没有研究意义。
这一步就是我们Meta分析论文的异质性检验，如果通过异质性检验得出结论存在较大的异质性，我们就需要进一步分析异质性的来源，排除异质性以及选择不同的效应模型进行再一次的数据综合。
8、排除造假风险
到这一步，我得到了一批好喝的橙汁，但是新的问题出现了。我如何保证橙汁口味的稳定性，确定橙汁中没有混入其他影响性因素呢，所以为确保最后批量生产后产品，品质的稳定性，我重新再买入了一批橙子，排除一些看起来不太靠谱的供应商的原材料，或者再加入一条榨汁技术不同的生产线，重新生产橙汁。
如果每一项调整，口味变化都不大，证明我的生产流程是稳定可信的，橙子品质也是统一过关的，我可以实现批量生产；相反，如果改变了其中一项，口味就发生了巨大的变化，过酸或者果肉过细，这些都很大程度上影响了我橙汁的口味，说明其中某项影响因素的影响很大，要实现稳定的批量生产就必须对这些影响因素再做进一步测试。
这也就相当于Meta分析论文中的敏感性分析。敏感性分析是指改变纳入标准（特别是尚有争议的研究）、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料，观察合并指标的变化，如果排除某篇文献对合并效应量有明显影响，即认为该文献对合并RR敏感，反之则不敏感。
9、排除隐瞒风险
最后，我们在测试生产品质时，只购买了一小批橙子，供应商给了我们长得又大又好的橙子，生产出来的结果是稳定可靠口味好的。那其他没有给我们的个头稍小，品质稍次的橘子呢？
不能排除某些供应商为了合作，只向订购商出示品相好的，而刻意隐瞒品相差的。所以最后我们只需再次确定供应商是否品质稳定，刻意展示好的而回避不好的，如果没有，我们就可以实现量产了。
在写Meta分析论文里，这就是最后一步，评价发表偏倚。橙汁好喝可能是因为你选到了供应商可以给你的好橙子，而在实际生产中也许并没有那么品相完美的橙子。
同样因为在医学统计研究中，阳性结果往往比阴性结果更容易发表，所以我们纳入的文献可能本身是因为“品相好”的文献被提供给了我们，我们还需要考虑到那些未发表的“稍次”的文献是否会影响我们的结果。可以通过评价漏斗图是否不对称，识别发表偏倚、Begg和 Egger法是检验漏斗图对称性、Trim法和失安全数法等实现检验。
10、生产调研阶段结束
到此为止，我们基本上完成了工厂的搭建，当然后续还需要拓展市场、营销、售后之类的才能真正意义上实现企业运转，也就类似于Meta分析论文的后续的写作、格式排版等等，但是最重要的“产品”我们已经生产完成，只要产品够硬，后续的都很简单啦~
写Meta分析论文有严格的流程要求，如果你真的想在今年发表一篇Meta分析论文的话，小编还是建议大家，可以试一试安排系统的meta分析学习，避免因为不规范的学习耽误研究进度。
英国教育心理学家于1976年将Meta分析定义为：Meta分析是对具有相同目的且相互独立的多个研究结果进行系统的综合评价和定量分析的一种研究方法。即Meta分析不仅需要搜集目前尽可能多的研究结果，并进行全面、系统的质量评价，而且还需要对符合选择条件(纳入标准)的研究进行定量的合并。一、Meta分析的选题Meta分析的选题是一个很重要的问题。选题不当，容易导致研究缺乏价值、研究困难或无法完成。其注意事项如下：1、重要性。只有具有比较重要的临床意义的问题才适合作meta分析。Meta分析并不是一件很简单的事情，写一篇高质量的至少也要两个月以上的时间。如果分析的问题无关紧要，则得不偿失，也难以发表。2、争议性。一般而言，具有争议性的问题最适合做meta分析。通过汇总多个研究结果，得到总的更可靠的结论。怎样才知道哪些具有争议性呢?优助提醒如果是某一领域的医学专家，自然会对本领域有哪些有争议性的问题比较清楚，如果是新手，则可以向该领域的专家请教，或者通过文献检索的方法知道哪些问题有争议性。如：欲研究肾移植领域哪些问题有争议性，则可以以“肾移植”，“争议”在CNKI上检索，或以renal transplantation, controversy; dispute等为关键词在PUBMED或其它医学数据库上进行检索，查到相关论文，详细阅读后即可知道哪些问题是有争议性的。3、创新性。创新性指的是国内外还没有人做过这方面的meta分析。同样可以通过文献检索的方法来得知是否已经有人作过类似的meta分析。如打算作进食牛奶是否会增加前列腺癌发病风险的meta分析，则可以以“前列腺癌乳制品meta分析”或者“prostate cancer dairy product meta-analysis”为关键词在相关数据库进行检索。结果发现国外已经有人做过了，那么这个课题就不太适合再做meta分析。最好的情况是别人没有进行过这方面的研究，如果已经有人做过了，但是，如果前面的研究质量不高，或者是前面的meta分析已经是很久以前做过的了，或者前面的研究指出有进一步研究的必要，那么也还是可以再做meta分析的。由于现在许多适合做meta分析的课题国外已经有人做过了，所以在中文医学杂志上看到的多是“国人×××的meta分析”。但是，由于中文论文的质量及可靠性往往不高，因此影响了meta分析的质量。4、有明确的效应指标。对于危险因素，可以以OR/RR值为效应指标，对于肿瘤的治疗，可以以×年生存率为效应指标等等。5、大小合适。选题太大，纳入研究的文献太多，而且问题也不明确，研究难以完成。选题太少，缺乏推广应用的代表性，而且纳入研究的文献也太少，达不到汇总的效果。一般而言，纳入研究的文献以10-30篇比较适合做meta分析。meta分析的选题是灵魂，优助医学一直倡导好的idea能够事半功倍。二、Meta 分析的特点1、Meta分析本质上是一种观察性研究。2、也遵循科学研究的基本原则，包括提出问题、搜索相关文献、制定文献的纳入和剔除标准、提取资料信息、统计学处理、报告结果等基本研究过程。3、一般研究的不同点是利用已经存在的(发表与未发表)各独立研究结果资料，而不需要对各独立研究中的每个观察对象的原始数据进行分析。三、Meta分析的目的1、增加统计学检验效能通过对同类课题中多个小样本研究结果的综合，能达到增大样本量、改进和提高检验效能的目的。2、定量估计研究效应的平均水平当多个同类研究的结果在程度和方向上不一致时，通过Meta分析可以得到研究效应的平均水平，对有争议甚至相互矛盾的研究结果得出一个较为明确的结论，而且使效应估计的有效范围更精确。3、评价研究结果的不一致性由于研究水平、研究对象、试验条件、样本含量等不同，多个同类研究的质量可能有较大差异。通过Meta分析可以发现单个研究中存在的不确定性，考察研究间异质性的来源，估计可能存在的各种偏倚。4、寻找新的假说和研究思路通过Meta分析可以探讨单个研究中未阐明的某些问题，发现以往研究的不足之处，提出新的研究课题和研究方向。四、Meta分析的指征1、需要作出一项紧急决定，而又缺乏时间进行一项新的试验;2、目前没有能力开展大规模的临床试验;3、有关药物和其他治疗，特别是副作用评价方法的研究;4、研究结果矛盾时。五、Meta分析的基本步骤1、提出问题，制定研究计划2、检索资料3、选择符合纳入标准的研究4、纳入研究的质量评价5、提取纳入文献的数据信息6、资料的统计学处理六、Meta分析资料检索策略1、先进行预检索，大致确定检索范围，根据预检索的结果修改检索策略;2、检索时可进行必要的限定，如研究对象、语种、出版年限、出版类型等;3、保证较高的查全率最为重要，因为漏检了重要文献可能直接影响Meta分析结论的可靠性和真实性;4、计算机检索与手工检索相结合，并重视所得文献的参考文献;5、要注意通过其他渠道收集如会议专题论文、未发表的学术论文、专著内的章节等通过常规方法难以检索到的文献。七、资料的统计学处理过程1、制定统计分析方案。2、选择适当的效应指标连续变量一般用均数差表示效应的大小，二分变量用率差(rate difference，RD)、OR、RR等来表示效应的大小。3、纳入研究的异质性检验4、模型选择及统计分析得到效应合并值的点估计和区间估计5、效应合并值的假设检验与统计推断。6、采用图表表示各个独立研究及效应合并值的点估计、区间估计八、敏感性分析7、按不同的研究特征，比如不同的统计方法、研究的方法学质量高低、样本量大小、是否包括未发表的研究等，对纳入的文献进行分层Meta分析，比较合并效应间有无显著性差异。
【循证医学的mata分析】指的是在循证医学的临床研究活动，全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析，再用定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的整个过程。【循证医学】意为"遵循证据的医学"，又称实证医学，港台地区也译为证据医学。其核心思想是医疗决策（即病人的处理，治疗指南和医疗政策的制定等）应在现有的最好的临床研究依据基础上作出，同时也重视结合个人的临床经验。 循证医学最新定义为"慎重、准确和明智地应用当前所能获得的最好的研究依据，同时结合医生的个人专业技能和多年临床经验，考虑病人的价值和愿望，将三者完美地结合制定出病人的治疗措施"。
《Meta分析视频》百度网盘资源免费下载
链接:
Meta分析，怎么叫这个meta分析，你可以使用百度文库搜索相关文档，深度了解相关文件。
可以将影响因素作为自变量，环保意识作为因变量做回归分析，比较标准化回归系数，回归系数越大代表哪个因素的影响更大。具体可查看在线spss软件spssau的方法说明 里面全部有自动化文字分析和分析建议。
首先，要了解数据分析的一般流程是什么？
可以将一个完整的数据分析项目分为以下五个流程：
数据获取
外部数据主要有三种获取方式，一种是获取国内一些网站上公开的数据资料，例如国家统计局；一种是通过爬虫等工具获取网站上的数据。还有一种是通过企业内部的数据库，SPSS有丰富的数据库接口，可以便捷地从数据库中读取数据。
数据存储
对于数据量不大的项目，可以使用excel来处理数据，但对于数据量过万的项目，使用数据库来存储与管理会更高效便捷。SPSS也有自己的用作数据储存的数据格式，sav文件。用户可以将经过SPSS处理的数据保存为sav格式，同时也可以非常方便地将sav文件转换为其他数据格式文件。
数据预处理
数据预处理也称数据清洗。大多数情况下，我们拿到手的数据是格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。数据分析有80%的工作都在处理数据，可见数据预处理在数据分析的重要性。
建模与分析
这一阶段首先要清楚数据的结构，结合项目需求来选取模型。
可视化分析
数据分析最后一步是撰写数据分析报告，一般包括数据可视化分析。
其次，掌握了数据分析的一般流程后，便要以SPSS为工具，根据以下流程对一个完整项目进行以下细分并掌握：
SPSS软件主要用于对数据做统计学方面的一些分析和检验，是用于对数据进行一些基本处理、分析，以及做一些统计检验的软件，使用SPSS分析数据通常有以下几步：导入数据——>数据基本处理——>数据分析——>总结并得出结论。打开SPSS后会出现两个界面，如下图；图一是数据处理分析区，包括数据视图（数据处理区）和变量视图（数据包含各字段编辑区）；图二是分析结果区，分析的各类结果都会在此显示。导入数据：在数据处理区左上方选择“文件”——>“导入数据”，导入相应格式的数据，此处我以csv文件格式为例。点击之后，出现如下对话框，选择好要处理的数据，点击“打开”，对要导入数据数据按需要进行预处理，再点击确定。
用spss分析数据的具体操作如下：
1、首先，在spss中画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】：
2、然后，选择【简单分布】，并在出现的对话框中点击【定义】：
3、之后，在接下来的弹出框中设置x轴和y轴，然后点击确定：
4、接着，点击【分析】---【回归】---【线性】：
5、最后、spss就已经完成了数据的汇总分析：
1、选取在理论上有一定关系的两个变量，如用X，Y表示，数据输入到SPSS中。
2、从总体上来看、X和Y的趋势有一定的一致性。
3、为了解决相似性强弱用SPSS进行分析、从分析-相关-双变量。
4、打开双变量相关对话框，将X和Y选中导入到变量窗口。
5、然后相关系数选择Pearson相关系数，也可以选择其他两个。
6、点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果。
淘宝搜索店铺：硕博良师益友您还在为数据分析困扰吗？自己埋头苦干，多日毫无进展怎么办？导师要的急，没有时间学怎么办？自己做的不专业，领导不满意怎么办？怎么办？？ 请来硕博良师益友，身边的实力专家为您答疑、解惑！硕博良师益友工作室由多位统计学、数据挖掘方向研究生创业，同时本工作室有多位实力分析师加盟，质量可保障！擅长Spss、Stata、R、Excel、Eviews、SAS、stata、Matlab、Amos、python等统计、数据分析工具，有大量数据分析实战经验，例如描述性统计分析、正态性检验、t检验，卡方检验、方差分析、相关分析、典型相关分析、线性回归、logistic回归，因子分析、主成分分析、聚类分析等，掌握主流的数据挖掘算法，如关联规则挖掘、决策树、神经网络等。 服务介绍：提供专业数据分析服务，利用Spss、Stata、R、Excel、Eviews、SAS、stata、Matlab、Amos、python等统计、数据分析工具，开展数据处理、数据分析、论文实证分析、图表展示、数学建模、统计建模、计量建模、报告撰写等工作。 团队介绍：本团队由国家重点985院校的概率论与数理统计类、计量经济学类、金融类、理工类、心理类、医学类等副教授、硕士生、博士生组成，均具有多年数据分析实战经验。服 服务对象：正在被论文数据分析困扰的博士、硕士研究生、本科生；ssci/cssci等实证分析以及文字分析；企业问卷，财务数据测算分析。 服务专业：统计学、计量经济学、金融学、管理学、医学、心理学、教育学等。 定价：根据工作量、软件、方法、是否紧急等评定劳务价格，具体价格需要和我们的数据分析师协商。宝贝上的标价，只是基础价格，为方便拍价。
用spss分析数据的具体操作如下：
1、首先，在spss中画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】：
2、然后，选择【简单分布】，并在出现的对话框中点击【定义】：
3、之后，在接下来的弹出框中设置x轴和y轴，然后点击确定：
4、接着，点击【分析】---【回归】---【线性】：
5、最后、spss就已经完成了数据的汇总分析：
录入完数据后，你可以先进行基础的数据统计--描述性统计。然后根据你的数据结果再看是否需要相关回归或者其他分析。spss里面的描述统计主要在analyze——descriptive里面，其中有描述统计、频数统计、交叉分析。 描述性统计分析是统计分析的第一步，先选择analyze，你就能看到descriptive，然后鼠标再选Descriptive 菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验。先选择analyze，---再选descriptive打开任意的分析窗口后，你把想分析的数据选入，可以一起按鼠标左键选中按中间按钮加入，然后选择单击后弹出Statistics对话框，用于定义需要计算的其他描述统计量。你可以分析均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)等等。 然后还可以点Charts对话框，选择直方图、饼图等来绘图。都确定好后，选择单击Continue钮 ，然后选择OK。就可以了。直接就会有输出结果。你可以先看看描述性统计的结果，有没有什么缺失值或者不符合实际的数据出现。要是有，你需要纠正数据，再用描述统计进行分析。我觉得说的挺详细的了。呵呵~~~~
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SPSS 中级统计实战教程。本课程讲师为高级数据分析师、大学副教授，具有丰富的授课经验。 通过软件操作加实战案例教学，对常用的科研统计分析方法进行讲解，手把手教授 SPSS 软件操作。 让学员不再为统计头疼，可独立解决临床科研常见的统计问题。
这门课你将收获
1. 掌握统计学核心基础理论；
2. SPSS 数据库的构建及数据管理；
3. 利用 SPSS 进行数据的描述性分析；
4. 掌握四大检验分析及结果解读：t 检验、方差分析、卡方检验以及非参数检验；
5. 掌握ROC 曲线的绘制和解读。
课程目录：
数据分析之美
为什么学习统计学及统计误用现状
统计学核心概念
计量资料统计描述
计数资料统计描述
统计学核心思想解读
......
做数据分析最好有案例视频讲解例子，详细的操作步骤而且应该简单，可使用SPSSAU「在线SPSS」一键生成智能报告文字和解读，拖拽点一下完成结果，也提供完整的案例说明解读等。
SPSSAU 仪表盘
SPSS是最为优秀的统计软件之一,深受各行业用户的青睐。为同时满足广大读者对统计学入门和统计软件操作入门的需求,本书改变了以往SPSS书籍对统计理论和软件操作“两条主线、各自表述”的编写方式,将这两者完全融合了起来。全书共分15章,定位为统计软件和统计学入门书籍。它以SPSS 为准,针对统计初学者和SPSS初级用户的需求,以统计理论为主线,详细介绍了在SPSS中的界面操作、数据管理、统计图表制作、统计描述和常用单因素统计分析方法的原理与实际操作。其内容完全覆盖目前国内大部分专业本科统计课程的教学范围,并结合SPSS的强大功能作了很好的扩展。各章后均附有参考文献和思考练习题,涉及到统计理论的章节还提供了本章小结。全书内容深入浅出,风格简洁明快,是一本难得的统计理论与SPSS操作相结合的统计参考书。本书可用作各专业本科生和研究生的统计学教材,但同时也是一本SPSS 10~12版的通用入门教材,因此完全可以作为各行业中非统计专业背景,需要使用统计方法的人员,以及希望从头学习SPSS软件使用的人员的参考书使用。
1、选取在理论上有一定关系的两个变量，如用X，Y表示，数据输入到SPSS中。
2、从总体上来看、X和Y的趋势有一定的一致性。
3、为了解决相似性强弱用SPSS进行分析、从分析-相关-双变量。
4、打开双变量相关对话框，将X和Y选中导入到变量窗口。
5、然后相关系数选择Pearson相关系数，也可以选择其他两个。
6、点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果。