可以不纳入硕博论文，但是这取决于具体情况。如果meta分析是论文研究的重点或主要成果之一，那么应该将其纳入硕博论文中。如果meta分析只是作为论文的一个附加内容或参考文献，那么可以选择不纳入。此外，还需要考虑学术期刊或导师对于meta分析的要求和规定，是否需要纳入硕博论文中。总之，需要根据具体情况来决定是否将meta分析纳入硕博论文中。
meta分析是收集已发表论文的数据来写文章，可以作为论文发表。但是作为毕业论文，不建议写meta分析，因为不是自己原创的数据。
mata分析是对以前发表过的文献数据等进行分析，博士毕业论文，而且是学术性的，需要有自己的数据，而不是分析别人的，不然不好过啊。当然也看你们导师了。
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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。
meta分析最低1万条以上的数据。meta分析一般需要10—30篇相关的有效文献，以及配合这些文献的超过1万条以上的数据。meta分析是用于比较和综合针对同一科学问题研究结果的统计学方法，其结论是否有意义取决于纳入研究的质量，常用于系统综述中的定量合并分析。
meta分析是收集已发表论文的数据来写文章，可以作为论文发表。但是作为毕业论文，不建议写meta分析，因为不是自己原创的数据。专业老师在线权威答疑
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不一定不一定,只有那些必须出现在你的论证中的,就需要引用。 参考文献一般出于两个目的 ,一是借鉴它所使用的方法 ,二是支持观点。如果仅仅是借鉴了他人论文中使用的方法,或者给了某个信息,有所启发,可以不引用。当然如果论文需要说明方法,则引用之。而如果文献用来支持你的观点(研究现状中的文献也是用来支持你观点,证明你的研究没有被人研究过),一定要加入到论文。
mata分析是对以前发表过的文献数据等进行分析，博士毕业论文，而且是学术性的，需要有自己的数据，而不是分析别人的，不然不好过啊。当然也看你们导师了。
能。有很多医院的专硕还是可以用meta分析论文来毕业的，硕士能用meta分析毕业。meta分析其实是对具有相同研究题目的医学研究进行综合定量分析的一种研究方法，属于二次研究。
现在纯生信圈内的人都知道，纯生信SCI不好发。当然这个也不是绝对的，需要看你选择了什么内容，内容比较新还是比较好发的，同时还需要看你会不会选择期刊，会选择期刊的结局自然就不一样。总的来说，纯生信比以前难发，特别是一些比较旧的套路，名声好一点的期刊都不要。因此，很多人又想做回老本行：meta分析。 真的可以做回meta分析吗？ meta分析本身就是有比较大争议的东西，有的人认为苹果与橘子可以直接合并，有的人则认为不能合并；有的人认为meta分析文章应该属于论著，而有的人则认为meta分析只能属于综述；现在有的单位承认meta分析，有的则将meta分析拉黑，发了meta分析就不能用来毕业、也不能用来评职称、报销课题经费等，也就是说发表了就等于白发表了。如果你医院还承认meta分析，或许还做能做回meta分析；如果不承认meta分析，你还愿意做回meta分析吗？ 总结： 想做实验，但是没有经费也没有实验条件，这条路显然走不通；想做预测模型，但是自己没有办法搞到临床数据，这条路也走不通；想做回meta分析，但是单位不承认meta分析，发表了也是等于无发，这条路更走不通。 其他的方法也不会，不做纯生信还能做什么呢?只要你争取拿到一些经费，补点简单的实验，生信还是比较好发的 。
生信分析和meta分析，meta分析简单。
生信分析和meta分析是两种不同的数据分析方法。生信分析是一种从生物信息学数据中提取知识的方法，而meta分析是一种对已有研究进行综合性评估的方法。
生信分析主要关注的是从大量复杂的数据中寻找规律和关联，而meta分析则集中在对已有研究进行归纳和总结，以便得出有关特定问题的客观、权威性结论。
相比之下，生信分析要求分析师具备相当丰富的生物学背景知识，而meta 分析对于背景知识要求并不高。此外，由于meta 分享依赖于已有的研究成果，因此它受到文章质量、发表时间以及作者影响较小。相反，生信则存在较大的风险，因为它依赖于底层数据的准确性和可靠性。
生信分析是对生物信息学数据进行统计建模和分析的过程。而meta分析是对已经发表的研究或实验进行系统性、综合性的统计和分析。
从上面的定义可以看出，生信分析主要针对的是底层数据，而meta分析主要针对已发表的文章。这就决定了两者适用的范围不同。
如前所述，生信分析与meta分析相对独立，前者基于底层数据得出结论；后者依赖于已有文献，引用其他人工作所得出的结论。因此，相对而言，前者具有诸多限制（如无法得出客观公正的结论、无法及时更新数据、依赖于数据库、人员、方法以及相关专业领域的expertise 等 ）。而后者有一定优势（如方便快速地开展文献回顾、能够及时更新文献 、来来历明显 ）。
生信分析和meta分析都是对数据的统计分析方法。生信分析是对生物信息学数据进行统计分析，而meta分析是对任何类型的数据进行统计分析。两者的主要区别在于数据的类型不同。生信分析用于处理与生物相关的数字，例如基因组、蛋白质、代谢物等，而meta分析可以用于处理任何类型的数字，例如人口、心理测量、天气数据等。
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。