整合分析软体CMA：简介与操作实务 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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整合分析(Meta-analysis)系「证据导向」的研究，乃是当代量化研究的另一显学，也是各领域学者的必备知能。

　　Comprehensive Meta-Analysis(CMA)整合分析的工作相当繁复，工欲善其事，必先利其器。CMA具有友善的操作介面，预先设定好的各种资料输入格式，提供各种效果值间之互换，以及丰富的线上统计导读说明，因而广受许多研究者的推介。

　　本书对于CMA的重要操作功能与指令均有详尽说明，是进行整合分析研究时，必备的快速查询工具。

专著概述：跨学科前沿探索与方法论革新 第一部分：宏观视域下的复杂系统建模与分析 导论：数据洪流中的结构性挑战与建模范式转换 本书旨在深入探讨当前科学研究与工程实践中日益凸显的复杂系统分析需求。面对来自不同学科领域的海量、异构数据，传统的线性模型与孤立分析方法已显现出其局限性。我们聚焦于如何构建能够有效捕获系统内部动态关联、非线性交互机制以及宏观涌现现象的分析框架。 第一章：复杂系统的多尺度视角与时空动力学 本章首先界定了复杂系统的基本特征，包括自组织性、鲁棒性与适应性。我们将重点讨论如何从时间序列和空间分布两个维度对系统进行解构与重构。内容涵盖了从微观个体行为到宏观集体效应的尺度耦合机制研究，例如在生态系统演替、城市交通流模式或生物分子网络中，如何识别和量化不同尺度间的信息传递路径。我们引入了多分辨率分析（MRA）技术，用以分离不同频率下的系统波动，并探讨了小波变换在识别瞬态事件和长期趋势中的应用。特别强调了非平稳时间序列处理中的挑战，如概念漂移（Concept Drift）和结构性突变检测，并引入了动态时间规整（DTW）方法来度量具有时间形变的数据集之间的相似性。 第二章：网络科学：结构拓扑与功能连接的解析 网络模型是理解复杂系统交互关系的核心工具。本章将系统地介绍网络理论的基础概念，包括节点、边、度分布、聚类系数和路径长度。在此基础上，我们深入剖析了高级拓扑指标，如介数中心性（Betweenness Centrality）、特征路径长度（Characteristic Path Length）以及模块化（Modularity）的计算及其在识别核心枢纽和社群结构中的作用。重点内容包括： 异质性网络模型： 重点分析无标度网络（Scale-Free Networks）的生成机制（如优先连接原则）及其对系统鲁棒性的影响。 动态网络演化： 探讨网络结构随时间变化的建模方法，如Link Prediction算法（如基于共同邻居、Adamic-Adar指数）和网络重塑模型。 功能性连接分析： 在神经科学和社交网络领域，如何通过观察节点间信息流的同步性或相关性来推断隐藏的功能性连接，区别于物理连接。 第三章：信息论与统计物理在系统熵度量中的应用 信息论为量化系统的不确定性、信息含量及复杂性提供了严格的数学基础。本章深入研究了熵的概念，从经典的Shannon熵扩展到Renyi熵和Tsallis熵，以适应非均匀概率分布的系统。核心内容包括： 互信息与条件互信息（MI/CMI）： 用于量化两个或多个变量之间的统计依赖程度，特别是在高维数据集中用于特征选择和因果关系筛选。 传输熵（Transfer Entropy, TE）： 一种基于信息流的非对称度量，能够明确指示信息从一个时间序列传递到另一个时间序列的方向和强度，是推断动态因果关系的关键工具。 广义熵与非平衡态统计物理： 探讨耗散系统中的能量耗散率、法诺因子（Fano Factor）以及如何利用这些指标来评估系统远离热力学平衡状态的程度。 第二部分：先进建模技术与方法论实践 第四章：稀疏表征与降维技术在信息压缩中的效能 在处理具有高维度但内在低维结构的复杂数据时，有效的特征提取至关重要。本章侧重于那些旨在保留关键信息、同时去除冗余和噪声的稀疏建模技术： 主成分分析（PCA）的局限与扩展： 讨论标准PCA在处理非线性结构时的不足，并介绍核PCA（Kernel PCA）和独立成分分析（ICA）如何应对非高斯分布和盲源分离问题。 流形学习： 针对数据内在结构位于低维非线性流形上的情况，详细介绍Isomap、LLE（Locally Linear Embedding）和t-SNE等算法，并比较其在保留局部和全局结构方面的差异。 压缩感知（Compressed Sensing, CS）： 阐述CS理论如何利用数据的稀疏性，在远低于奈奎斯特率的采样频率下实现信号的精确重建，适用于高维传感器网络和医学成像领域。 第五章：贝叶斯推理与马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）在不确定性量化中的地位 在存在大量不确定性和模型误差时，频率学派的单一最优解难以令人信服。本章转向贝叶斯统计框架，强调对参数分布的完整刻画： 层次化贝叶斯模型（Hierarchical Bayesian Models）： 介绍如何通过构建多层结构来整合不同层级数据的信息，实现参数的“部分汇集”（Partial Pooling），特别适用于跨多实验组或多传感器数据的分析。 MCMC算法详解： 深入探讨Metropolis-Hastings和Gibbs采样，并介绍现代高效采样器如Hamiltonian Monte Carlo (HMC)及其变体NUTS (No-U-Turn Sampler) 的工作原理和优势，用于在高维后验空间中高效探索。 模型比较与选择： 讲解如何使用边缘似然（Marginal Likelihood）、WAIC（Widely Applicable Information Criterion）和LOO-CV（Leave-One-Out Cross-Validation）等工具来评估和比较不同复杂模型的预测性能和拟合优度。 第六章：因果推断的结构方程模型与潜在变量分析 超越传统的相关性分析，识别系统中的因果路径是理解其内在机制的关键。本章聚焦于严谨的因果推断方法： 结构方程模型（SEM）： 阐述如何利用路径分析和验证性因子分析（CFA）来检验预设的理论因果模型，重点讨论路径系数的显著性检验和模型拟合优度指标（如 $chi^2$ 统计量、RMSEA）。 中介与调节效应的检验： 使用Bootstrap方法对间接效应进行稳健估计，区分哪些是直接影响，哪些是通过中介变量传递的影响。 准实验设计与倾向性得分匹配（PSM）： 在无法进行随机对照实验（RCT）的场景下，讨论如何通过PSM等方法来平衡处理组和对照组的协变量，从而模拟随机化，估计平均处理效应（ATE）。 第三部分：实践应用与新兴趋势的融合 第七章：高维时间序列的 Granger 因果关系与信息集成 本章将网络分析的视角与时间序列分析相结合，专注于确定不同观测点之间的动态前馈关系。内容包括： VAR模型与Granger因果检验的局限： 讨论向量自回归（VAR）模型在变量数量增加时的参数爆炸问题，以及如何利用LASSO或Ridge回归进行稀疏化处理（例如VARX模型）。 非线性因果检验： 介绍基于信息论（如传输熵）的Granger因果检验在处理非线性依赖方面的优势。 动态连接的评估： 探讨滚动窗口方法和状态空间模型，用于揭示因果关系随时间推移而发生的显著变化。 第八章：面向可解释性的人工智能与模型的可信度验证 随着深度学习等复杂黑箱模型的广泛应用，理解其决策过程变得前所未有的重要。本章探讨如何将严谨的统计方法应用于现代计算模型： 后hoc解释技术： 详细介绍LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 和SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值，用以量化单个特征对特定预测结果的贡献度。 对抗性样本与模型鲁棒性测试： 讨论如何通过设计微小扰动来测试模型的脆弱性，并引入防御性训练策略。 因果表征学习（Causal Representation Learning）： 探讨如何训练模型以学习具有独立因果机制的潜在表征，使模型学到的特征更具泛化能力和可解释性。 结语：整合分析的未来方向与方法论的集成挑战 本书的最终目标是提供一个分析工具箱，鼓励研究人员跨越学科边界，将结构、动态、信息和因果关系集成到一个统一的分析框架中。未来的挑战在于如何开发出能够同时处理高维、非平稳、异构数据的全自动、可验证的集成分析平台。我们将展望符号回归、深度生成模型在复杂系统建模中的潜力，以及对“涌现”现象进行可量化定义的理论进展。

作者简介

李茂能

　　现职：嘉义大学教育系教授
　　学历：台湾师范大学心辅所硕士、美国University of Georgia博士
　　经历：国中、小教师、嘉义师专/师院助教、讲师与副教授

第一章、CMA主要功能与特色  2
一、利用大家熟悉的EXCEL表单格式进行资料的输入  2
二、提供事先建置好的各种档案格式，轻松建档  3
三、资料输入后，自动计算效果值  3
四、提供各种效果值的计算过程与公式  4
五、可进行累积式整合分析：分析趋势与极端值  5
六、可进行灵敏度分析:了解研究结果的稳定性与强韧性  6
七、提供次群体整合分析  7
八、允许多重资料的输入格式  8
九、可评估出版偏差  9
十、 各种效果值指标间可以互换  11

第二章、原始资料的建档与分析基本步骤 16
一、设定研究名称  16
二、设定效果值的原始资料格式  17
三、选择常用资料格式或所有100种格式  17
四、进行研究类型之设定  18
五、设定待分析原始资料的研究类型  19
六、进行输入资料型态之选择  19
七、设定资料型态  20
八、设定待输入统计量型态  20
九、进行输入原始资料格式的自动设定  21
十、设定组别名称  22
十一、原始资料的输入或汇入  22
十二、效果值正负方向的设定  47
十三、执行CMA的统计分析  49

第三章、CMA主要统计报表的输出程序 52
一、 整合分析的基本描述统计量  52
二、 三种统计分析模式的报表  54
三、 CMA出版偏差的操作步骤  55
四、 CMA漏斗图分析的操作步骤  56
五、整合分析推论统计量与异质性分析  59
六、森林图的制作与编修  60
七、连续性调节变项之回归整合分析  63
八、类别调节变项之次群体分析  65
九、选择研究结果纳入整合分析  70
十、混合效果及随机效果的设定与使用时机  73

第四章、CMA资料编辑器之Toolbars简介 82

第五章、研究内次群体分析方法  94

第六章、多重结果、多重比较与多时间点的资料输入与分析方法  102
一、资料输入方法  102
二、资料分析步骤  107

第七章、CMA资料输入的常用样板116
一、相关系数样板  116
二、平均数差异效果值样板  118
三、二分类别资料效果值样板  120

第八章、CMA的首航  124

第九章、CMA报表解释的主要参考书目 142

第十章、给CMA初学者的建议  143

评分☆☆☆☆☆

噢，這本書《整合分析軟體CMA：簡介與操作實務》我其實還沒翻到…（尷尬笑），不過光看書名就覺得很有份量。我自己在研究領域摸爬滾打了好幾年，深知資料分析的重要性，尤其是meta-analysis（統合分析）這塊，一直覺得是個大魔王。聽說CMA這個軟體在學界蠻有名的，很多大咖老師都在用，所以一直對它躍躍欲試。我之前嘗試過一些開源的統計軟體，但總覺得在處理複雜的統合分析時，操作上總有些卡卡的，需要寫一堆程式碼，有時候光是理解那個邏輯就花掉不少時間。所以我對這本書寄予厚望，希望它真的能把CMA的操作流程講得淺顯易懂，最好能附上實際案例，像那種從數據輸入、分析設定、圖表繪製到結果解讀，一步一步帶領讀者走一遍。我特別希望書裡能包含一些「眉角」，就是那些在軟體操作中，新手很容易忽略但卻會影響結果準確性的細節。例如，如何正確設定異質性檢定、如何判斷模型選擇（隨機效應模型還是固定效應模型？）、以及如何美化森林圖讓它看起來專業又有說服力。如果書裡還有關於如何處理文獻搜尋、文獻篩選、以及資料提取的原則性建議，那就更完美了！我個人最怕那種只講理論卻不接地氣的書，希望這本能真正幫我在實務上加分。

评分☆☆☆☆☆

關於《整合分析軟體CMA：簡介與操作實務》這本書，我個人倒是挺有興趣的，但目前還沒機會細看。我之前有聽說過CMA這個軟體，據說在學術界，特別是醫學和心理學領域，算是相當主流的工具。但是，就像很多強大的軟體一樣，它的學習曲線可能不容小覷。我比較關心的是，這本書的編寫風格是否能照顧到不同程度的讀者？例如，對於完全沒有接觸過統合分析，或是對統計軟體操作比較生疏的研究新手，是否能夠透過這本書快速入門？或者，它更偏向於已經有一定基礎，想進一步精進CMA操作技巧的進階者？我特別希望能看到書中能提供一些「情境式」的操作教學，也就是根據不同的研究問題，展示如何運用CMA來解決。舉個例子，如果我今天想探討某種藥物的療效，該如何設定CMA來分析不同研究報告的療效數據？如果我要探討的是一種生活習慣對疾病風險的影響，CMA又該如何應用？書裡能不能提供一些常見的統合分析模型的介紹，並說明在不同情況下，選擇哪種模型會比較適合？另外，我個人非常害怕那些只翻譯國外軟體介面，卻沒有真正融入本土研究習慣和語言習慣的書籍。希望這本書能有在地化的考量，讓台灣的讀者讀起來更順暢。

评分☆☆☆☆☆

這本《整合分析軟體CMA：簡介與操作實務》我聽說評價兩極，但因為我一直對統合分析這領域有點好奇，所以還是會想了解一下。我目前主要使用的統計軟體是R，雖然R有許多的套件可以做統合分析，但老實說，有時候為了跑一個分析，需要自己找很多套件的說明文件，而且語法錯誤真的會讓人崩潰。聽說CMA是個比較「一站式」的軟體，操作介面相對直觀，這點對我來說非常吸引人。我的主要疑問是，這本書在操作實務的部分，到底有多「實務」？會不會只是教你點幾個按鈕，然後就結束了？我更希望看到的是，它能示範如何處理一些比較棘手的狀況。例如，當不同研究的樣本大小差異很大時，CMA如何處理？當研究結果的報告方式很不一致時（例如，有些報告Odds Ratio，有些報告Risk Ratio），CMA能否進行轉換和整合？還有，在解釋統合分析結果時，書裡有沒有提供一些關於如何撰寫研究報告的建議？我尤其在意的是，CMA在進行異質性分析和敏感度分析時，有哪些進階的功能可以運用？我希望書裡能詳細說明這些功能的意義和操作步驟，而不是僅僅帶過。如果書裡還能包含一些關於如何判斷研究品質、如何處理發表偏差的策略，那就太好了。

评分☆☆☆☆☆

這本書《整合分析軟體CMA：簡介與操作實務》我只是聽說，但還沒實際入手。老實說，統合分析這東西，對我這個非統計背景的研究生來說，一直像是個遙不可及的學術殿堂。每次看到學長姐們發表使用統合分析的論文，都覺得他們是神一般的存在。聽說CMA是個蠻強大的軟體，但我的擔憂是，它會不會太過專業，一般使用者很難駕馭？我之前接觸過一些國外的軟體教學，很多都假設讀者已經具備了很深的統計學知識，看得我頭昏眼花。所以，如果這本書能用比較親民的語言，甚至像在講解一個遊戲攻略一樣，帶領我們一步步拆解CMA的各種功能，那絕對會是個福音。我最想知道的是，CMA在處理不同類型的研究設計（例如橫斷面研究、世代追蹤研究）時，操作上有沒有什麼特別需要注意的地方？還有，對於新手來說，最容易犯的錯誤會是什麼？我希望書裡能有實際的數據範例，而且最好是台灣本土的研究主題，這樣我會更有代入感。例如，關於台灣特定疾病的盛行率、或是某種健康行為的影響因素，用CMA來做統合分析，書裡能展示如何從零開始完成。如果還能包含一些解釋性內容，像是為什麼要進行敏感度分析、如何解釋偏倚風險評估的結果，那這本書的價值就更高了。

评分☆☆☆☆☆

《整合分析軟體CMA：簡介與操作實務》這本書，我還沒真正翻開過，不過周遭有在做系統性文獻回顧的朋友有提到。坦白說，對於很多做臨床研究或實證醫學的研究人員來說，統合分析（Meta-analysis）確實是一個很重要的技能，而CMA軟體也聽說是很強大的工具。但我就怕這種專業軟體的書，寫得太過學術，或者太過技術導向，讓一般研究者望而卻步。我比較好奇的是，這本書在「簡介」的部分，到底能把統合分析的核心概念講得多清楚？會不會只是蜻蜓點水？畢竟，如果讀者對統合分析的原理不夠了解，即使操作軟體，也很難真正理解結果的意義。我特別希望書裡能有針對不同研究領域的範例，例如，在藥物療效研究、流行病學研究、或是社會科學研究中，CMA的操作流程會有什麼差異？書裡會不會探討如何處理二元結果（如事件發生與否）、連續結果（如平均分數），或是發生率和盛行率的統合分析？我更希望看到書裡能提供一些關於如何評估研究品質和偏倚風險的指導，因為這直接關係到統合分析結果的可信度。如果書裡還能包含一些關於如何撰寫統合分析報告的建議，例如如何呈現森林圖、漏斗圖，以及如何解釋p值和信賴區間，那這本書的實用性就會大大提升。