Meta分析实作：使用Excel与CMA程式 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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科学是一门累积的学习课程，但在资料搜寻过程中，我们常会发现因为研究者、样本、时间、地区、研究方法、研究程序的不同，导致相似的研究方向却有不同的研究结果，令人有「众说纷纭，莫衷一是」的矛盾感。再加上传统的文献探讨法多仰赖研究者的经验、逻辑思考加上主观的判断，在选择文献的过程当中，常会下意识选择有利于己、忽视不利于己的研究的相关文献，或常根据直观的想法，主观的统整与下结论，而让最后的研究结果产生了偏颇。

　　为解决上述盲点，Meta analysis于是诞生了，它尝试用科学的、系统的、客观的方法来结合相关的研究数据，是一种量化的系统性文献探讨法。Meta analysis不但经济实惠，且内外效度都高，值得大家来学习。迄今，Meta analysis已在基础研究、生物学、医学、心理学、社会学、刑事司法、金融和经济学、政治学、市场营销、生态学、教育学和遗传学等领域，开枝散叶。

好的，这是一份关于“Meta分析实作：使用Excel与CMA程式”的图书简介，内容详实，不含书中实际细节，力求贴近专业书籍的风格。 --- 图书简介：实证研究的基石——Meta分析的系统化实践指南 书名：Meta分析实作：使用Excel与CMA程式 在当今快速发展的科学研究领域，单一研究的结果往往难以提供全面且强有力的证据。研究者们迫切需要一种整合现有知识、量化证据强度的方法，以得出更可靠、更具普适性的结论。这正是系统综述与Meta分析的核心价值所在。本书旨在为广大研究人员、统计学家、公共卫生专业人士及临床医生提供一套完整、系统且高度实用的Meta分析操作框架，重点聚焦于如何利用日常可得的工具（如Microsoft Excel）和专业统计软件（如Comprehensive Meta-Analysis, CMA）高效地完成一项高质量的Meta分析。 本书的编写理念是弥合理论知识与实际操作之间的鸿沟。许多Meta分析的教材侧重于复杂的统计公式和理论推导，这使得初学者在面对真实数据集时感到无从下手。本书则采取“边做边学”的路径，以详尽的步骤和清晰的逻辑，引导读者从零开始构建并完成一项Meta分析项目。 第一部分：理解Meta分析的逻辑与基础架构 本书的开篇将Meta分析置于更宏大的循证实践（Evidence-Based Practice）的框架下进行阐释。我们将深入探讨Meta分析的科学依据、其在不同学科（如医学、心理学、教育学、环境科学等）中的应用价值，以及它相对于传统系统综述的关键优势。 循证医学与知识整合的必要性： 阐述为何需要聚合多个独立研究的证据，以提高统计功效（Power）并减少偶然性偏差的影响。 Meta分析的哲学基础： 探讨同质性（Homogeneity）与异质性（Heterogeneity）的概念，理解Meta分析模型的选择（固定效应模型与随机效应模型）背后的统计假设和适用场景。 研究问题的界定与PICO框架： 详细指导读者如何构建清晰、可操作的研究问题，并利用PICO（Population, Intervention, Comparison, Outcome）框架锁定纳入/排除标准，这是后续所有步骤的基石。 第二部分：系统文献检索与数据提取的精细化流程 高质量的Meta分析始于全面的文献检索和准确的数据提取。本部分将聚焦于构建一个无偏倚的检索策略，并建立可靠的数据管理系统。 构建高效的检索策略： 介绍如何结合使用主题词（MeSH/Emtree）和自由文本词，在主流数据库（如PubMed/MEDLINE, Embase, Web of Science等）中进行多维度、高灵敏度的检索，并讨论文献管理软件（如EndNote, Zotero）在去重和管理中的作用。 筛选流程的透明化： 强调PRISMA声明的重要性，指导读者如何规范化地记录筛选过程，包括初筛、复筛和最终纳入的数量，确保研究的可重复性。 数据提取表的构建与标准化： 这是本书的一个重要环节。我们将详细阐述需要从原始研究中提取的关键信息，包括研究设计特征、样本特征、干预措施细节以及最重要的效应量指标（如均数、标准差、发生率、相对风险等）。强调数据一致性检查的重要性。 第三部分：利用Excel进行效应量计算与数据预处理 在数据提取完毕后，需要将不同格式的原始数据转化为统一的统计学度量——效应量（Effect Size）。本部分展示如何利用Excel强大的计算能力来完成这一基础而关键的步骤，为后续的专业软件分析打下基础。 效应量类型的转换与计算： 针对不同研究设计（如RCT、队列研究、病例对照研究），详细讲解如何计算和标准化不同类型的效应量，包括： 均数差 (Mean Difference, MD) 标准化均数差 (Standardized Mean Difference, SMD)，如Hedges' $g$ 或 Cohen's $d$ 的计算 优势比 (Odds Ratio, OR) 或相对风险 (Risk Ratio, RR) 的对数转换及标准误的估计。 方差和标准误的推导： 深入讲解如何根据原始报告数据推算出效应量的精确方差（或标准误），这是进行权重计算和Meta回归的前提。 Excel数据透视与清洗： 展示如何利用Excel的函数和数据透视表功能，对提取的数据进行初步的清洗、异常值识别以及格式化，确保数据可以直接导入统计软件。 第四部分：CMA软件：从数据输入到核心分析 Comprehensive Meta-Analysis (CMA) 软件因其用户友好性和强大的可视化能力，成为Meta分析领域的常用工具。本部分将围绕CMA软件的实际操作展开，指导读者完成从数据导入到结果解读的全过程。 CMA环境的搭建与数据导入： 讲解如何正确地在CMA中设置项目参数，并将前述Excel中准备好的数据结构正确映射导入软件。 模型选择与权重计算： 演示如何在CMA界面中快速切换固定效应模型和随机效应模型，并解读软件自动生成的权重分配结果，理解不同研究对综合效应量的贡献度。 森林图（Forest Plot）的绘制与专业解读： 重点讲解如何生成标准且清晰的森林图，图上信息的含义（如点估计值、置信区间、方形大小代表的权重等），以及如何据此判断效应的方向和精度。 异质性检验与评估： 深入讲解 $Q$ 检验和 $I^2$ 统计量的计算与意义。当异质性存在时，如何选择恰当的随机效应模型，并对高异质性进行初步的描述性解释。 第五部分：深入探索：偏差风险评估与敏感性分析 一项高质量的Meta分析必须评估其纳入研究的质量，并检验分析结果的稳健性。本部分将教授进阶的质量控制方法。 纳入研究的偏倚风险评估（Risk of Bias Assessment）： 详细介绍Cochrane偏倚风险工具或其他适用工具（如ROBINS-I）的应用，指导读者如何系统地评估随机序列生成、分配隐藏、盲法执行等关键领域的偏倚风险，并探讨如何将此信息整合到报告中。 敏感性分析的设计与执行： 演示如何通过排除特定研究（如剔除设计质量差的研究、剔除影响权重最大的研究）或更换分析模型，来检验综合效应量是否稳定，从而增强结论的说服力。 发表偏倚的初步探索： 介绍漏斗图（Funnel Plot）的绘制及其解读，以及Egger's Test等统计检验的应用，帮助读者初步判断是否存在发表偏倚。 结语：撰写与报告规范 全书最后将聚焦于如何将Meta分析的结果转化为一份符合国际期刊要求的学术报告。我们将参照PRISMA 声明，指导读者如何清晰、完整地报告研究方法、结果（包括效应量、异质性、敏感性分析结果）和讨论，确保研究的透明度和可重复性，从而为循证决策提供坚实的证据基础。 本书特色： 工具导向： 深度结合Excel的易用性和CMA的专业性，实现理论到实践的无缝衔接。 步骤清晰： 采用模块化教学设计，每一步骤均配有详尽的操作说明和逻辑解释。 聚焦实战： 强调数据处理和统计结果的专业解读，而非仅停留在软件界面的点击。 无论您是初次接触Meta分析的学生，还是希望系统化手中研究数据的资深学者，本书都将是您构建可靠证据链条的不可或缺的实践手册。

作者简介

张绍勋

　　学历：国立政治大学资讯管理博士
　　现任：国立彰化师大专任教授
　　经历：致理技术专任副教授

研究助理

张任坊

　　国立海洋大学商船系

张博一

　　国立台北大学通讯工程学系

ch01 Meta analysis的兴起
ch02 Meta analysis公式
ch03 理论模型、研究设计
ch04 本书Excel实作Meta Analysis
ch05 CMA实作Meta Analysis
附录1：Z分配表
参考书目

评分☆☆☆☆☆

对于许多在学术殿堂中探索的研究者而言，Meta分析就像是一道高深的门槛，理论看似清晰，但实际操作却常常卡壳。尤其是在台湾，我们既希望能够与国际学术界接轨，又希望能有贴近本土研究习惯和工具的教学资源。这本书以Excel与CMA程式为载体，这样的组合恰恰击中了许多研究者的痛点。Excel的亲民性，让数据整理、初步筛选变得不再遥不可及；而CMA作为Meta分析的专业利器，它的引入则直接指向了更高层次的分析需求。我迫切想知道，这本书会如何系统地讲解从文献检索、筛选、资料萃取，到最终的统计分析和结果解读的全过程。例如，在Excel部分，它是否会提供模板，帮助我们高效地管理海量文献数据？在CMA部分，它是否会包含不同研究设计的Meta分析案例，并给出详细的步骤指导，让我们能够清晰地看到效应量的计算、森林图的绘制、异质性的评估以及发表偏倚的检测是如何一步步完成的？如果这本书能够清晰、细致地展现每一个操作细节，并提供一些实用的技巧和注意事项，那么它无疑将成为台湾学界进行Meta分析的宝贵参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于想在学术研究领域前进的台湾同仁们来说，无疑是一剂强心针。我自己在撰写论文时，常常被海量的文献分析弄得焦头烂额，尤其是要进行Meta分析这种需要严谨统计学方法的论证时，更是感到力不从心。市面上虽然有许多介绍Meta分析的理论书籍，但往往过于抽象，缺乏实操指导，真正能够从零开始、一步一步教你如何操作的资源却寥寥无几。这本书的出现，正好填补了这个空白。我特别期待它能够提供详细的Excel操作步骤，因为Excel是我们日常工作中非常熟悉的工具，用它来进行数据整理和初步统计，会大大降低学习门槛。更不用说书中还提到了CMA（Comprehensive Meta-Analysis）这个专业的统计软件，这对于想要进行更深入、更复杂Meta分析的研究者来说，是极大的福音。我相信，有了这本书的指引，即使是统计学背景不那么深厚的学者，也能逐步掌握Meta分析的核心技能，提升研究的严谨性和说服力，这对我们台湾学术界的整体水平提升，绝对有积极的促进作用。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，提升台湾学界的国际竞争力，离不开扎实的学术研究基础，而Meta分析作为一种重要的研究方法，其普及和应用至关重要。然而，过去相关资源的匮乏，尤其是兼具理论深度和操作实操性的中文书籍，确实是一个不小的挑战。这本书以“实作”为核心，并结合了Excel和CMA这两个常用工具，这在我看来是非常具有前瞻性和实用性的。Excel的易用性可以吸引更多非统计学背景的研究者入门，而CMA则能满足更进阶的需求。我尤其期待书中能够详细讲解如何在Excel中进行文献的纳入与排除标准设定，如何量化文献中的研究结果，以及如何初步处理可能出现的数据异常。同时，对于CMA的使用，我希望能够有更具体的案例演示，例如如何绘制不同类型的森林图，如何进行敏感性分析，以及如何解释异质性的来源。如果这本书能帮助台湾的研究者们克服Meta分析的技术障碍，让他们能够更自信地开展相关研究，那么它的价值将是不可估量的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我第一次听到有这样一本专为台湾读者量身打造的Meta分析实作书时，内心是充满了期待的。许多国外的Meta分析教材，虽然内容扎实，但其语言风格、案例背景以及操作环境，有时与台湾学界的习惯存在一定差异，这在一定程度上会增加学习的难度和学习的阻力。这本书能够以Excel和CMA这两个工具为切入点，本身就非常有吸引力。Excel的普及度毋庸置疑，而CMA作为Meta分析的专业软件，其学习曲线可能会让一些初学者望而却步。如果这本书能够将两者的优势有机结合，提供详实的图文步骤，例如如何在Excel中进行文献筛选、数据提取，再到如何将数据导入CMA进行具体的效应量计算、森林图绘制、异质性检验等，这将大大提升学习的效率和可行性。我非常好奇书中会针对哪些常见的医学、心理学或社会科学研究领域提供案例，这些案例是否贴合台湾本地的研究热点，是否能够帮助我们解决实际研究中遇到的问题，这都是我非常关注的重点。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在学术研究的第一线摸爬滚打多年的工作者，我深知Meta分析在整合、提升研究证据质量方面的重要性。然而，其复杂性也令人望而生畏。很多时候，即使我们理解了Meta分析的理论框架，但在具体执行层面，会因为缺乏清晰的指导而止步不前。我特别关注这本书是否能够提供一套系统性的学习路径，从最基础的数据收集、整理，到如何选择合适的效应量指标，再到如何解释各种统计输出结果，每一个环节都应该有详尽的说明。Excel的应用，对于大部分台湾的科研人员来说，是相对容易上手的，它能够帮助我们建立起对数据处理的基本概念。而CMA的引入，则为想要进行更专业化分析的研究者提供了更强大的工具。我希望这本书不仅仅是教学操作，更能包含一些关于如何批判性地评估文献质量、如何处理发表偏倚以及如何解读Meta分析结果的深入讨论，这些都是提升研究者实际应用能力的关键。