有很多刚入门Meta分析的小伙伴，会产生这么一个模糊的印象， 综述≈系统评价≈Meta分析？ 的确，很多刚入门Meta分析的小伙伴，在理解Meta分析是什么意思的时候，总是能频繁的看到这三个概念。 但用“约等于”这种词语去形容三者之间的关系， 显得过于夸张 。今天我就带大家来对比认识一下这三个概念，来 好好捋清楚Meta分析到底是什么 ？ 我们提到的 文献综述 一般由两个部分组成，一个是传统的文献综述，即本科生或研究生在毕业论文开题上对所看的文献的叙述性总结，而另一部分就是系统评价，即systematic review。 系统评价 是针对有意义的医疗卫生保健问题（如各种临床问题，包括病因、诊断、治疗、预防和护理等），系统全面地收集国内外所有发表或未正式发表的研究结果，遵循正确的文献评价原则，采用恰当的文献评价方法和流程，筛选出符合纳入标准的研究文献及相关数据，并对其进行定量和定性的分析、综合，最终得出综合可靠的结论。 而 Meta分析 又称为“荟萃分析”，是将多个研究目的相同的结果进行合并分析的统计学方法，在更大的样本量下以更高的检验效能回答相关的医学问题。Meta分析广义上来说就是系统分析的一种。它属于定量系统评价，用定量的统计学方法进行分析、综合、概括各研究结果。它能够找出该问题或所关切的变量之间的明确关系模式。 三者的关系用图可作如下表示，而是否是Meta分析最主要是弄清楚纳入的研究是否具有足够的 相似性，这个很关键 。当纳入的研究同质性不足时，仅进行的是描述性分析，则不能称之为Meta分析。弄清楚Meta分析的基础概念后，想要真正的理解清楚Meta分析是什么，还得清楚Meta分析它的类型。 现在学界公认的Meta分析主要有以下几种，其中 常见的六种Meta分析 分别是： 常规Meta分析、单个率的 Meta 分析、Meta 回归分析、累积 Meta 分析、网状 Meta 分析、诊断性 Meta 分析 。 除此之外，还有一些不太常见的，如：单纯 P 值的Meta分析、前瞻性Meta分析、序贯Meta分析、剂量反应关系Meta分析、个体数据 Meta 分析等等。 今天我就用 概念+案例 的方式，好好来给大家讲讲这常见的六大Meta分析类型，让大家对Meta分析是什么意思有更清楚的认知。争取让你看完这篇文章，能清晰地知道什么样的Meta分析适合自己。 为了方便大家后续进一步理解和消化各种Meta分析之间的区别，我贴心为大家准备了 举例所用文献的PDF，关注后私信我，免费获取 。充分理解Meta分析是什么意思的底层逻辑，让小白也能动手发文章。 常规 Meta 分析主要基于有对照组的 直接比较的研究 ，以合并随机对照试验、非随机对照试验、队列研究、病例对照研究的效应量为主， 最常见的是基于 RCT （随机对照试验）的干预性 Meta 分析。这类型的Meta分析相对更加成熟，发文数量也相对更多。以这篇影响因子接近40的文章来具体认识一下常规Meta分析。（《Outcomes of non-invasive diagnostic modalities for the detection of coronary artery disease network meta-analysis of diagnostic randomised controlled trials》）单个率的 Meta 分析，是一种 只提供了一组人群的总人 数和事件发生人数 ，不像其它类的 Meta 分析有两组人群，多为患病率、检出率、知晓率、病死率、感染率等的调查，基于的原始研究为横断面研究。 在做单个率Meta分析时， 控制异质性 是做单个率Meta分析最大的难点。我们通过《边缘型人格障碍自杀死亡率的meta分析》这篇文献来具体看看他是怎么控制异质性的，由此来进一步理解Meta分析是什么意思。一般认为，Meta 回归分析是 亚组分析的一种扩大 ，主要通过对多因素的效应量进行联合分析实现，仅当 Meta 分析纳入的 研究数量在 10 个以上 时才行此分析。 在Meta 回归里，将效应估计量( 如 RR、OR、MD 或 logRR 等) 作为结果变量，将可影响效应量大小的研究特征因素 ( “协变量”或“潜在效应量改变因子”) 作为解释变量，则回归系数描述了结果变量怎样随着解释变量的单位增加而改变; 其统计学差异性通过对结果变量和解释变量之间有无线性关系来确定，通过回归系数的 P 值来判断这种差异有无统计学意义。 看完这一大片的概念，对于什么是Meta回归分析是什么还是不太清晰？不多说，直接上图！（以下来自文献《熏蒸疗法干预脑卒中后肩手综合征临床疗效的系统评价和Meta回归分析》）累积 Meta 分析是指将研究资料作为一个 连续的统一体 ， 按研究开展的时间顺序 及时将新出现的研究 纳入原有 Meta 分析的一 种方法 。因此，Meta 分析每次研究加入后均重复一次 Meta 分析，可以反映研究结果的动态变化趋势及各研究对结果的影响，也有助于尽早发现有统计学意义的干预措施。 以文献（《Endoscopic or laparoscopic resection for small gastrointestinal stromal tumors: a cumulative meta-analysis》）来举例。在临床实践中，若有一系列的药物可以治疗某种疾病，但 RCT 均是药物与安慰剂的对照，而药物互相之间的 RCT 都没有进行或很少 ，那么在这种情况下，就需要将间接比较和直接比较的证据进行合并，即行网状 Meta 分析。目前，主要的方法有 经典的频率学法和贝叶斯法 。 还是老样子，我们用具体案例对网状Meta分析进行理解，然后来进一步理解Meta分析是什么意思（举例文献《Some types of exercise are more effective than others in people with chronic low back pain a network meta-analysis》）诊断性 Meta 分析主要是为 评价某种诊断措施对目标疾病的准确率 ，多为对目标疾病的敏感性、特异性进行评价，报道似然比、诊断比值比等。若是为了评价某种诊断措施对目标疾病的诊断价值，则 一般纳入的应为病例对照研究，对照组多为健康人群 ; 此外，若是为评价运用诊断措施后对患者的治疗效果或预后效果的改善作用，则纳入的原始研究应为 RCT。 举例：尿素呼气试验和粪便抗原检测对消化性溃疡出血患者幽门螺杆菌感染诊断价值的Meta分析。看完以上举例如果对常见的Meta分析类型的概念还是不是特别清楚，可以 关注后私信我 ， 免费 将打包好的 案例PDF文献 发送给你，这些文献都是我精心挑选的高质量文献，看完文献原文，让你对Meta分析是什么意思的理解实现质的飞跃！举报/反馈
是的。
Meta分析是系统综述中使用的一种统计方法，是将以往同类研究的结果进行综合分析的一种方法。
Meta分析的定义是指在文献评价中将若干项研究结果合并成一个单独估计值的一种统计方法。简单地说，Meta分析就是一类统计学方法，有完全随机设计的，有析因设计的等等。
Meta分析本质上是一种观察性研究。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。与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。
文献综述研究
文献综述反映当前某一领域中某分支学科或重要专题的历史现状、最新进展、学术见解和建议，它往往能反映出有关问题的新动态、新趋势、新水平、新原理和新技术等等。
文献综述是针对某一研究领域分析和描述前人已经做了哪些工作，进展到何程度，要求对国内外相关研究的动态、前沿性问题做出较详细的综述，并提供参考文献。作者一般不在其中发表个人见解和建议，也不做任何评论，只是客观概括地反映事实。
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
说买了就是关键词分析，网页的描述，还有标题
你确定是mate分析，不是meta分析吗？meta是网页标签，一般有包括关键词和描述。在搜索引擎初期，这两个内容是营销搜索引擎排名的重要因素。现在这两个对搜索引擎的影响微乎其微了。
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。
要看你会不会创新，一般写论文都比较在乎创新性，不懂电我！
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。
Meta分析，需要了帮助。
能。根据查询公开信息显示meta分析是在研究生论文里需要体现的内容之一。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。
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。