Meta分析實作：使用Excel與CMA程式 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

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科學是一門纍積的學習課程，但在資料搜尋過程中，我們常會發現因為研究者、樣本、時間、地區、研究方法、研究程序的不同，導緻相似的研究方嚮卻有不同的研究結果，令人有「眾說紛紜，莫衷一是」的矛盾感。再加上傳統的文獻探討法多仰賴研究者的經驗、邏輯思考加上主觀的判斷，在選擇文獻的過程當中，常會下意識選擇有利於己、忽視不利於己的研究的相關文獻，或常根據直觀的想法，主觀的統整與下結論，而讓最後的研究結果産生瞭偏頗。

　　為解決上述盲點，Meta analysis於是誕生瞭，它嘗試用科學的、係統的、客觀的方法來結閤相關的研究數據，是一種量化的係統性文獻探討法。Meta analysis不但經濟實惠，且內外效度都高，值得大傢來學習。迄今，Meta analysis已在基礎研究、生物學、醫學、心理學、社會學、刑事司法、金融和經濟學、政治學、市場營銷、生態學、教育學和遺傳學等領域，開枝散葉。

好的，這是一份關於“Meta分析實作：使用Excel與CMA程式”的圖書簡介，內容詳實，不含書中實際細節，力求貼近專業書籍的風格。 --- 圖書簡介：實證研究的基石——Meta分析的係統化實踐指南 書名：Meta分析實作：使用Excel與CMA程式 在當今快速發展的科學研究領域，單一研究的結果往往難以提供全麵且強有力的證據。研究者們迫切需要一種整閤現有知識、量化證據強度的方法，以得齣更可靠、更具普適性的結論。這正是係統綜述與Meta分析的核心價值所在。本書旨在為廣大研究人員、統計學傢、公共衛生專業人士及臨床醫生提供一套完整、係統且高度實用的Meta分析操作框架，重點聚焦於如何利用日常可得的工具（如Microsoft Excel）和專業統計軟件（如Comprehensive Meta-Analysis, CMA）高效地完成一項高質量的Meta分析。 本書的編寫理念是彌閤理論知識與實際操作之間的鴻溝。許多Meta分析的教材側重於復雜的統計公式和理論推導，這使得初學者在麵對真實數據集時感到無從下手。本書則采取“邊做邊學”的路徑，以詳盡的步驟和清晰的邏輯，引導讀者從零開始構建並完成一項Meta分析項目。 第一部分：理解Meta分析的邏輯與基礎架構 本書的開篇將Meta分析置於更宏大的循證實踐（Evidence-Based Practice）的框架下進行闡釋。我們將深入探討Meta分析的科學依據、其在不同學科（如醫學、心理學、教育學、環境科學等）中的應用價值，以及它相對於傳統係統綜述的關鍵優勢。 循證醫學與知識整閤的必要性： 闡述為何需要聚閤多個獨立研究的證據，以提高統計功效（Power）並減少偶然性偏差的影響。 Meta分析的哲學基礎： 探討同質性（Homogeneity）與異質性（Heterogeneity）的概念，理解Meta分析模型的選擇（固定效應模型與隨機效應模型）背後的統計假設和適用場景。 研究問題的界定與PICO框架： 詳細指導讀者如何構建清晰、可操作的研究問題，並利用PICO（Population, Intervention, Comparison, Outcome）框架鎖定納入/排除標準，這是後續所有步驟的基石。 第二部分：係統文獻檢索與數據提取的精細化流程 高質量的Meta分析始於全麵的文獻檢索和準確的數據提取。本部分將聚焦於構建一個無偏倚的檢索策略，並建立可靠的數據管理係統。 構建高效的檢索策略： 介紹如何結閤使用主題詞（MeSH/Emtree）和自由文本詞，在主流數據庫（如PubMed/MEDLINE, Embase, Web of Science等）中進行多維度、高靈敏度的檢索，並討論文獻管理軟件（如EndNote, Zotero）在去重和管理中的作用。 篩選流程的透明化： 強調PRISMA聲明的重要性，指導讀者如何規範化地記錄篩選過程，包括初篩、復篩和最終納入的數量，確保研究的可重復性。 數據提取錶的構建與標準化： 這是本書的一個重要環節。我們將詳細闡述需要從原始研究中提取的關鍵信息，包括研究設計特徵、樣本特徵、乾預措施細節以及最重要的效應量指標（如均數、標準差、發生率、相對風險等）。強調數據一緻性檢查的重要性。 第三部分：利用Excel進行效應量計算與數據預處理 在數據提取完畢後，需要將不同格式的原始數據轉化為統一的統計學度量——效應量（Effect Size）。本部分展示如何利用Excel強大的計算能力來完成這一基礎而關鍵的步驟，為後續的專業軟件分析打下基礎。 效應量類型的轉換與計算： 針對不同研究設計（如RCT、隊列研究、病例對照研究），詳細講解如何計算和標準化不同類型的效應量，包括： 均數差 (Mean Difference, MD) 標準化均數差 (Standardized Mean Difference, SMD)，如Hedges' $g$ 或 Cohen's $d$ 的計算 優勢比 (Odds Ratio, OR) 或相對風險 (Risk Ratio, RR) 的對數轉換及標準誤的估計。 方差和標準誤的推導： 深入講解如何根據原始報告數據推算齣效應量的精確方差（或標準誤），這是進行權重計算和Meta迴歸的前提。 Excel數據透視與清洗： 展示如何利用Excel的函數和數據透視錶功能，對提取的數據進行初步的清洗、異常值識彆以及格式化，確保數據可以直接導入統計軟件。 第四部分：CMA軟件：從數據輸入到核心分析 Comprehensive Meta-Analysis (CMA) 軟件因其用戶友好性和強大的可視化能力，成為Meta分析領域的常用工具。本部分將圍繞CMA軟件的實際操作展開，指導讀者完成從數據導入到結果解讀的全過程。 CMA環境的搭建與數據導入： 講解如何正確地在CMA中設置項目參數，並將前述Excel中準備好的數據結構正確映射導入軟件。 模型選擇與權重計算： 演示如何在CMA界麵中快速切換固定效應模型和隨機效應模型，並解讀軟件自動生成的權重分配結果，理解不同研究對綜閤效應量的貢獻度。 森林圖（Forest Plot）的繪製與專業解讀： 重點講解如何生成標準且清晰的森林圖，圖上信息的含義（如點估計值、置信區間、方形大小代錶的權重等），以及如何據此判斷效應的方嚮和精度。 異質性檢驗與評估： 深入講解 $Q$ 檢驗和 $I^2$ 統計量的計算與意義。當異質性存在時，如何選擇恰當的隨機效應模型，並對高異質性進行初步的描述性解釋。 第五部分：深入探索：偏差風險評估與敏感性分析 一項高質量的Meta分析必須評估其納入研究的質量，並檢驗分析結果的穩健性。本部分將教授進階的質量控製方法。 納入研究的偏倚風險評估（Risk of Bias Assessment）： 詳細介紹Cochrane偏倚風險工具或其他適用工具（如ROBINS-I）的應用，指導讀者如何係統地評估隨機序列生成、分配隱藏、盲法執行等關鍵領域的偏倚風險，並探討如何將此信息整閤到報告中。 敏感性分析的設計與執行： 演示如何通過排除特定研究（如剔除設計質量差的研究、剔除影響權重最大的研究）或更換分析模型，來檢驗綜閤效應量是否穩定，從而增強結論的說服力。 發錶偏倚的初步探索： 介紹漏鬥圖（Funnel Plot）的繪製及其解讀，以及Egger's Test等統計檢驗的應用，幫助讀者初步判斷是否存在發錶偏倚。 結語：撰寫與報告規範 全書最後將聚焦於如何將Meta分析的結果轉化為一份符閤國際期刊要求的學術報告。我們將參照PRISMA 聲明，指導讀者如何清晰、完整地報告研究方法、結果（包括效應量、異質性、敏感性分析結果）和討論，確保研究的透明度和可重復性，從而為循證決策提供堅實的證據基礎。 本書特色： 工具導嚮： 深度結閤Excel的易用性和CMA的專業性，實現理論到實踐的無縫銜接。 步驟清晰： 采用模塊化教學設計，每一步驟均配有詳盡的操作說明和邏輯解釋。 聚焦實戰： 強調數據處理和統計結果的專業解讀，而非僅停留在軟件界麵的點擊。 無論您是初次接觸Meta分析的學生，還是希望係統化手中研究數據的資深學者，本書都將是您構建可靠證據鏈條的不可或缺的實踐手冊。

作者簡介

張紹勛

　　學曆：國立政治大學資訊管理博士
　　現任：國立彰化師大專任教授
　　經曆：緻理技術專任副教授

研究助理

張任坊

　　國立海洋大學商船係

張博一

　　國立颱北大學通訊工程學係

ch01 Meta analysis的興起
ch02 Meta analysis公式
ch03 理論模型、研究設計
ch04 本書Excel實作Meta Analysis
ch05 CMA實作Meta Analysis
附錄1：Z分配錶
參考書目

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，提升颱灣學界的國際競爭力，離不開紮實的學術研究基礎，而Meta分析作為一種重要的研究方法，其普及和應用至關重要。然而，過去相關資源的匱乏，尤其是兼具理論深度和操作實操性的中文書籍，確實是一個不小的挑戰。這本書以“實作”為核心，並結閤瞭Excel和CMA這兩個常用工具，這在我看來是非常具有前瞻性和實用性的。Excel的易用性可以吸引更多非統計學背景的研究者入門，而CMA則能滿足更進階的需求。我尤其期待書中能夠詳細講解如何在Excel中進行文獻的納入與排除標準設定，如何量化文獻中的研究結果，以及如何初步處理可能齣現的數據異常。同時，對於CMA的使用，我希望能夠有更具體的案例演示，例如如何繪製不同類型的森林圖，如何進行敏感性分析，以及如何解釋異質性的來源。如果這本書能幫助颱灣的研究者們剋服Meta分析的技術障礙，讓他們能夠更自信地開展相關研究，那麼它的價值將是不可估量的。

评分☆☆☆☆☆

說實話，當我第一次聽到有這樣一本專為颱灣讀者量身打造的Meta分析實作書時，內心是充滿瞭期待的。許多國外的Meta分析教材，雖然內容紮實，但其語言風格、案例背景以及操作環境，有時與颱灣學界的習慣存在一定差異，這在一定程度上會增加學習的難度和學習的阻力。這本書能夠以Excel和CMA這兩個工具為切入點，本身就非常有吸引力。Excel的普及度毋庸置疑，而CMA作為Meta分析的專業軟件，其學習麯綫可能會讓一些初學者望而卻步。如果這本書能夠將兩者的優勢有機結閤，提供詳實的圖文步驟，例如如何在Excel中進行文獻篩選、數據提取，再到如何將數據導入CMA進行具體的效應量計算、森林圖繪製、異質性檢驗等，這將大大提升學習的效率和可行性。我非常好奇書中會針對哪些常見的醫學、心理學或社會科學研究領域提供案例，這些案例是否貼閤颱灣本地的研究熱點，是否能夠幫助我們解決實際研究中遇到的問題，這都是我非常關注的重點。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在學術研究的第一綫摸爬滾打多年的工作者，我深知Meta分析在整閤、提升研究證據質量方麵的重要性。然而，其復雜性也令人望而生畏。很多時候，即使我們理解瞭Meta分析的理論框架，但在具體執行層麵，會因為缺乏清晰的指導而止步不前。我特彆關注這本書是否能夠提供一套係統性的學習路徑，從最基礎的數據收集、整理，到如何選擇閤適的效應量指標，再到如何解釋各種統計輸齣結果，每一個環節都應該有詳盡的說明。Excel的應用，對於大部分颱灣的科研人員來說，是相對容易上手的，它能夠幫助我們建立起對數據處理的基本概念。而CMA的引入，則為想要進行更專業化分析的研究者提供瞭更強大的工具。我希望這本書不僅僅是教學操作，更能包含一些關於如何批判性地評估文獻質量、如何處理發錶偏倚以及如何解讀Meta分析結果的深入討論，這些都是提升研究者實際應用能力的關鍵。

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於想在學術研究領域前進的颱灣同仁們來說，無疑是一劑強心針。我自己在撰寫論文時，常常被海量的文獻分析弄得焦頭爛額，尤其是要進行Meta分析這種需要嚴謹統計學方法的論證時，更是感到力不從心。市麵上雖然有許多介紹Meta分析的理論書籍，但往往過於抽象，缺乏實操指導，真正能夠從零開始、一步一步教你如何操作的資源卻寥寥無幾。這本書的齣現，正好填補瞭這個空白。我特彆期待它能夠提供詳細的Excel操作步驟，因為Excel是我們日常工作中非常熟悉的工具，用它來進行數據整理和初步統計，會大大降低學習門檻。更不用說書中還提到瞭CMA（Comprehensive Meta-Analysis）這個專業的統計軟件，這對於想要進行更深入、更復雜Meta分析的研究者來說，是極大的福音。我相信，有瞭這本書的指引，即使是統計學背景不那麼深厚的學者，也能逐步掌握Meta分析的核心技能，提升研究的嚴謹性和說服力，這對我們颱灣學術界的整體水平提升，絕對有積極的促進作用。

评分☆☆☆☆☆

對於許多在學術殿堂中探索的研究者而言，Meta分析就像是一道高深的門檻，理論看似清晰，但實際操作卻常常卡殼。尤其是在颱灣，我們既希望能夠與國際學術界接軌，又希望能有貼近本土研究習慣和工具的教學資源。這本書以Excel與CMA程式為載體，這樣的組閤恰恰擊中瞭許多研究者的痛點。Excel的親民性，讓數據整理、初步篩選變得不再遙不可及；而CMA作為Meta分析的專業利器，它的引入則直接指嚮瞭更高層次的分析需求。我迫切想知道，這本書會如何係統地講解從文獻檢索、篩選、資料萃取，到最終的統計分析和結果解讀的全過程。例如，在Excel部分，它是否會提供模闆，幫助我們高效地管理海量文獻數據？在CMA部分，它是否會包含不同研究設計的Meta分析案例，並給齣詳細的步驟指導，讓我們能夠清晰地看到效應量的計算、森林圖的繪製、異質性的評估以及發錶偏倚的檢測是如何一步步完成的？如果這本書能夠清晰、細緻地展現每一個操作細節，並提供一些實用的技巧和注意事項，那麼它無疑將成為颱灣學界進行Meta分析的寶貴參考資料。