整閤分析軟體CMA：簡介與操作實務 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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整閤分析(Meta-analysis)係「證據導嚮」的研究，乃是當代量化研究的另一顯學，也是各領域學者的必備知能。

　　Comprehensive Meta-Analysis(CMA)整閤分析的工作相當繁復，工欲善其事，必先利其器。CMA具有友善的操作介麵，預先設定好的各種資料輸入格式，提供各種效果值間之互換，以及豐富的綫上統計導讀說明，因而廣受許多研究者的推介。

　　本書對於CMA的重要操作功能與指令均有詳盡說明，是進行整閤分析研究時，必備的快速查詢工具。

專著概述：跨學科前沿探索與方法論革新 第一部分：宏觀視域下的復雜係統建模與分析 導論：數據洪流中的結構性挑戰與建模範式轉換 本書旨在深入探討當前科學研究與工程實踐中日益凸顯的復雜係統分析需求。麵對來自不同學科領域的海量、異構數據，傳統的綫性模型與孤立分析方法已顯現齣其局限性。我們聚焦於如何構建能夠有效捕獲係統內部動態關聯、非綫性交互機製以及宏觀湧現現象的分析框架。 第一章：復雜係統的多尺度視角與時空動力學 本章首先界定瞭復雜係統的基本特徵，包括自組織性、魯棒性與適應性。我們將重點討論如何從時間序列和空間分布兩個維度對係統進行解構與重構。內容涵蓋瞭從微觀個體行為到宏觀集體效應的尺度耦閤機製研究，例如在生態係統演替、城市交通流模式或生物分子網絡中，如何識彆和量化不同尺度間的信息傳遞路徑。我們引入瞭多分辨率分析（MRA）技術，用以分離不同頻率下的係統波動，並探討瞭小波變換在識彆瞬態事件和長期趨勢中的應用。特彆強調瞭非平穩時間序列處理中的挑戰，如概念漂移（Concept Drift）和結構性突變檢測，並引入瞭動態時間規整（DTW）方法來度量具有時間形變的數據集之間的相似性。 第二章：網絡科學：結構拓撲與功能連接的解析 網絡模型是理解復雜係統交互關係的核心工具。本章將係統地介紹網絡理論的基礎概念，包括節點、邊、度分布、聚類係數和路徑長度。在此基礎上，我們深入剖析瞭高級拓撲指標，如介數中心性（Betweenness Centrality）、特徵路徑長度（Characteristic Path Length）以及模塊化（Modularity）的計算及其在識彆核心樞紐和社群結構中的作用。重點內容包括： 異質性網絡模型： 重點分析無標度網絡（Scale-Free Networks）的生成機製（如優先連接原則）及其對係統魯棒性的影響。 動態網絡演化： 探討網絡結構隨時間變化的建模方法，如Link Prediction算法（如基於共同鄰居、Adamic-Adar指數）和網絡重塑模型。 功能性連接分析： 在神經科學和社交網絡領域，如何通過觀察節點間信息流的同步性或相關性來推斷隱藏的功能性連接，區彆於物理連接。 第三章：信息論與統計物理在係統熵度量中的應用 信息論為量化係統的不確定性、信息含量及復雜性提供瞭嚴格的數學基礎。本章深入研究瞭熵的概念，從經典的Shannon熵擴展到Renyi熵和Tsallis熵，以適應非均勻概率分布的係統。核心內容包括： 互信息與條件互信息（MI/CMI）： 用於量化兩個或多個變量之間的統計依賴程度，特彆是在高維數據集中用於特徵選擇和因果關係篩選。 傳輸熵（Transfer Entropy, TE）： 一種基於信息流的非對稱度量，能夠明確指示信息從一個時間序列傳遞到另一個時間序列的方嚮和強度，是推斷動態因果關係的關鍵工具。 廣義熵與非平衡態統計物理： 探討耗散係統中的能量耗散率、法諾因子（Fano Factor）以及如何利用這些指標來評估係統遠離熱力學平衡狀態的程度。 第二部分：先進建模技術與方法論實踐 第四章：稀疏錶徵與降維技術在信息壓縮中的效能 在處理具有高維度但內在低維結構的復雜數據時，有效的特徵提取至關重要。本章側重於那些旨在保留關鍵信息、同時去除冗餘和噪聲的稀疏建模技術： 主成分分析（PCA）的局限與擴展： 討論標準PCA在處理非綫性結構時的不足，並介紹核PCA（Kernel PCA）和獨立成分分析（ICA）如何應對非高斯分布和盲源分離問題。 流形學習： 針對數據內在結構位於低維非綫性流形上的情況，詳細介紹Isomap、LLE（Locally Linear Embedding）和t-SNE等算法，並比較其在保留局部和全局結構方麵的差異。 壓縮感知（Compressed Sensing, CS）： 闡述CS理論如何利用數據的稀疏性，在遠低於奈奎斯特率的采樣頻率下實現信號的精確重建，適用於高維傳感器網絡和醫學成像領域。 第五章：貝葉斯推理與馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）在不確定性量化中的地位 在存在大量不確定性和模型誤差時，頻率學派的單一最優解難以令人信服。本章轉嚮貝葉斯統計框架，強調對參數分布的完整刻畫： 層次化貝葉斯模型（Hierarchical Bayesian Models）： 介紹如何通過構建多層結構來整閤不同層級數據的信息，實現參數的“部分匯集”（Partial Pooling），特彆適用於跨多實驗組或多傳感器數據的分析。 MCMC算法詳解： 深入探討Metropolis-Hastings和Gibbs采樣，並介紹現代高效采樣器如Hamiltonian Monte Carlo (HMC)及其變體NUTS (No-U-Turn Sampler) 的工作原理和優勢，用於在高維後驗空間中高效探索。 模型比較與選擇： 講解如何使用邊緣似然（Marginal Likelihood）、WAIC（Widely Applicable Information Criterion）和LOO-CV（Leave-One-Out Cross-Validation）等工具來評估和比較不同復雜模型的預測性能和擬閤優度。 第六章：因果推斷的結構方程模型與潛在變量分析 超越傳統的相關性分析，識彆係統中的因果路徑是理解其內在機製的關鍵。本章聚焦於嚴謹的因果推斷方法： 結構方程模型（SEM）： 闡述如何利用路徑分析和驗證性因子分析（CFA）來檢驗預設的理論因果模型，重點討論路徑係數的顯著性檢驗和模型擬閤優度指標（如 $chi^2$ 統計量、RMSEA）。 中介與調節效應的檢驗： 使用Bootstrap方法對間接效應進行穩健估計，區分哪些是直接影響，哪些是通過中介變量傳遞的影響。 準實驗設計與傾嚮性得分匹配（PSM）： 在無法進行隨機對照實驗（RCT）的場景下，討論如何通過PSM等方法來平衡處理組和對照組的協變量，從而模擬隨機化，估計平均處理效應（ATE）。 第三部分：實踐應用與新興趨勢的融閤 第七章：高維時間序列的 Granger 因果關係與信息集成 本章將網絡分析的視角與時間序列分析相結閤，專注於確定不同觀測點之間的動態前饋關係。內容包括： VAR模型與Granger因果檢驗的局限： 討論嚮量自迴歸（VAR）模型在變量數量增加時的參數爆炸問題，以及如何利用LASSO或Ridge迴歸進行稀疏化處理（例如VARX模型）。 非綫性因果檢驗： 介紹基於信息論（如傳輸熵）的Granger因果檢驗在處理非綫性依賴方麵的優勢。 動態連接的評估： 探討滾動窗口方法和狀態空間模型，用於揭示因果關係隨時間推移而發生的顯著變化。 第八章：麵嚮可解釋性的人工智能與模型的可信度驗證 隨著深度學習等復雜黑箱模型的廣泛應用，理解其決策過程變得前所未有的重要。本章探討如何將嚴謹的統計方法應用於現代計算模型： 後hoc解釋技術： 詳細介紹LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 和SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值，用以量化單個特徵對特定預測結果的貢獻度。 對抗性樣本與模型魯棒性測試： 討論如何通過設計微小擾動來測試模型的脆弱性，並引入防禦性訓練策略。 因果錶徵學習（Causal Representation Learning）： 探討如何訓練模型以學習具有獨立因果機製的潛在錶徵，使模型學到的特徵更具泛化能力和可解釋性。 結語：整閤分析的未來方嚮與方法論的集成挑戰 本書的最終目標是提供一個分析工具箱，鼓勵研究人員跨越學科邊界，將結構、動態、信息和因果關係集成到一個統一的分析框架中。未來的挑戰在於如何開發齣能夠同時處理高維、非平穩、異構數據的全自動、可驗證的集成分析平颱。我們將展望符號迴歸、深度生成模型在復雜係統建模中的潛力，以及對“湧現”現象進行可量化定義的理論進展。

作者簡介

李茂能

　　現職：嘉義大學教育係教授
　　學曆：颱灣師範大學心輔所碩士、美國University of Georgia博士
　　經曆：國中、小教師、嘉義師專/師院助教、講師與副教授

第一章、CMA主要功能與特色  2
一、利用大傢熟悉的EXCEL錶單格式進行資料的輸入  2
二、提供事先建置好的各種檔案格式，輕鬆建檔  3
三、資料輸入後，自動計算效果值  3
四、提供各種效果值的計算過程與公式  4
五、可進行纍積式整閤分析：分析趨勢與極端值  5
六、可進行靈敏度分析:瞭解研究結果的穩定性與強韌性  6
七、提供次群體整閤分析  7
八、允許多重資料的輸入格式  8
九、可評估齣版偏差  9
十、 各種效果值指標間可以互換  11

第二章、原始資料的建檔與分析基本步驟 16
一、設定研究名稱  16
二、設定效果值的原始資料格式  17
三、選擇常用資料格式或所有100種格式  17
四、進行研究類型之設定  18
五、設定待分析原始資料的研究類型  19
六、進行輸入資料型態之選擇  19
七、設定資料型態  20
八、設定待輸入統計量型態  20
九、進行輸入原始資料格式的自動設定  21
十、設定組彆名稱  22
十一、原始資料的輸入或匯入  22
十二、效果值正負方嚮的設定  47
十三、執行CMA的統計分析  49

第三章、CMA主要統計報錶的輸齣程序 52
一、 整閤分析的基本描述統計量  52
二、 三種統計分析模式的報錶  54
三、 CMA齣版偏差的操作步驟  55
四、 CMA漏鬥圖分析的操作步驟  56
五、整閤分析推論統計量與異質性分析  59
六、森林圖的製作與編修  60
七、連續性調節變項之迴歸整閤分析  63
八、類彆調節變項之次群體分析  65
九、選擇研究結果納入整閤分析  70
十、混閤效果及隨機效果的設定與使用時機  73

第四章、CMA資料編輯器之Toolbars簡介 82

第五章、研究內次群體分析方法  94

第六章、多重結果、多重比較與多時間點的資料輸入與分析方法  102
一、資料輸入方法  102
二、資料分析步驟  107

第七章、CMA資料輸入的常用樣闆116
一、相關係數樣闆  116
二、平均數差異效果值樣闆  118
三、二分類彆資料效果值樣闆  120

第八章、CMA的首航  124

第九章、CMA報錶解釋的主要參考書目 142

第十章、給CMA初學者的建議  143

评分☆☆☆☆☆

這本《整閤分析軟體CMA：簡介與操作實務》我聽說評價兩極，但因為我一直對統閤分析這領域有點好奇，所以還是會想瞭解一下。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閤分析，但老實說，有時候為瞭跑一個分析，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，操作介麵相對直觀，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」？會不會隻是教你點幾個按鈕，然後就結束瞭？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緻時（例如，有些報告Odds Ratio，有些報告Risk Ratio），CMA能否進行轉換和整閤？還有，在解釋統閤分析結果時，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、如何處理發錶偏差的策略，那就太好瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書《整閤分析軟體CMA：簡介與操作實務》我隻是聽說，但還沒實際入手。老實說，統閤分析這東西，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錶使用統閤分析的論文，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瞭很深的統計學知識，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（例如橫斷麵研究、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，而且最好是颱灣本土的研究主題，這樣我會更有代入感。例如，關於颱灣特定疾病的盛行率、或是某種健康行為的影響因素，用CMA來做統閤分析，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瞭。

评分☆☆☆☆☆

《整閤分析軟體CMA：簡介與操作實務》這本書，我還沒真正翻開過，不過周遭有在做係統性文獻迴顧的朋友有提到。坦白說，對於很多做臨床研究或實證醫學的研究人員來說，統閤分析（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，或者太過技術導嚮，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，到底能把統閤分析的核心概念講得多清楚？會不會隻是蜻蜓點水？畢竟，如果讀者對統閤分析的原理不夠瞭解，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閤分析？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閤分析結果的可信度。如果書裡還能包含一些關於如何撰寫統閤分析報告的建議，例如如何呈現森林圖、漏鬥圖，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。

评分☆☆☆☆☆

噢，這本書《整閤分析軟體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瞭好幾年，深知資料分析的重要性，尤其是meta-analysis（統閤分析）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閤分析時，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、圖錶繪製到結果解讀，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，那就更完美瞭！我個人最怕那種隻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《整閤分析軟體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，它的學習麯線可能不容小覷。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閤分析，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，它更偏嚮於已經有一定基礎，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閤分析模型的介紹，並說明在不同情況下，選擇哪種模型會比較適閤？另外，我個人非常害怕那些隻翻譯國外軟體介麵，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，讓颱灣的讀者讀起來更順暢。