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出版者:科学出版社

作者:[美] Michael Borenstein

出品人:

页数:315

译者:李国春

出版时间:2013-1

价格:70.00元

装帧:平装

isbn号码:9787030355515

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 医学
• 循证医学及meta分析
• 研究方法
• 科学
• 随笔
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• 经济
• Meta分析
• 统计学
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• 科研设计
• 定量研究

Meta分析导论：深入理解并掌握定量整合研究的钥匙 这是一本旨在全面介绍元分析（Meta-analysis）这一强大研究方法的著作。它并非一本具体案例的集合，也不是某一个领域的深入探讨，而是致力于为读者构建起元分析的完整理论框架和实践指导。本书将带领您从零开始，系统性地理解元分析的本质、原理、步骤以及在各个研究领域中的应用价值。 本书内容梗概： 第一部分：元分析的基石——理论与概念 导言：为何需要元分析？ 介绍传统系统评价的局限性，以及元分析作为一种定量整合方法的重要性。 阐述元分析在解决科研证据碎片化、提高统计效能、得出更可靠结论等方面的优势。 讨论元分析在科学研究中的地位和作用，以及其跨学科的普适性。 元分析的定义与核心概念 清晰界定元分析的定义，区分其与文献综述、系统评价的关系。 介绍研究效应量（effect size）的概念，包括标准化均数差、对数优势比、相关系数等常用效应量的计算和解释。 讲解异质性（heterogeneity）的概念，即不同研究结果之间的差异性，以及其来源（如研究设计、样本特征、干预措施的细微差异等）。 阐述统计效能（statistical power）在元分析中的意义，以及如何通过整合研究来提高整体的统计效能。 元分析的类型与发展 介绍固定效应模型（fixed-effect model）和随机效应模型（random-effect model）的原理、假设及适用场景。 探讨不同模型在处理异质性时的差异和选择考量。 简要回顾元分析方法的发展历程，以及新兴的模型和技术。 第二部分：元分析的实践步骤——从文献检索到结果解读 研究问题的界定与PICO框架 强调清晰界定研究问题的重要性，以及如何使用PICO（Population, Intervention, Comparator, Outcome）原则来规范研究问题的设定。 指导读者如何根据研究问题制定明确的纳入和排除标准。 系统性文献检索策略 详述构建全面、无偏的文献检索策略的步骤。 介绍常用的数据库（如PubMed, Embase, Web of Science, Cochrane Library等）以及灰材料（如会议摘要、学位论文）的检索技巧。 强调检索的透明性和可重复性，以及文献检索报告（PRISMA声明）的重要性。 文献筛选与数据提取 指导读者如何依据预设标准对检索到的文献进行逐级筛选。 详细介绍数据提取的关键要素，包括研究基本信息、研究设计、样本特征、干预措施、结局指标、效应量及精度信息（如标准误、置信区间）等。 强调双人独立提取和核对数据以减少偏倚。 效应量的计算与标准化 提供各类效应量计算的详细说明和公式。 介绍如何处理不同量表的度量结果，并进行标准化，以便进行合并。 讨论效应量的方向和大小的解释。 异质性的评估与处理 介绍统计学方法来评估异质性，如Cochran's Q检验和I²统计量。 深入探讨异质性的来源，并介绍探索异质性来源的亚组分析（subgroup analysis）和meta-regression方法。 指导读者如何在存在显著异质性时选择合适的模型（如随机效应模型），以及如何解释其结果。 偏倚风险的评估与处理 介绍评估研究内部偏倚（如选择偏倚、信息偏倚、损耗偏倚等）的工具和方法，如Cochrane风险偏倚评估工具。 讨论发表偏倚（publication bias）的概念及其检测方法，如漏斗图（funnel plot）、Egger's检验等。 指导读者如何应对偏倚对元分析结果的影响。 数据汇总与统计分析 运用图表（如森林图 Forest plot）直观展示各研究的效应量及其置信区间，并呈现汇总效应量。 介绍森林图的解读要点，如何评估各研究的一致性以及汇总效应量的可靠性。 详细说明固定效应模型和随机效应模型的计算过程和结果输出。 敏感性分析与稳健性检验 介绍敏感性分析的方法，如排除部分研究、改变效应量计算方法等，以检验结果的稳健性。 指导读者如何通过敏感性分析来评估关键决策对元分析结论的影响。 结果的解释与报告 如何清晰、准确地解读汇总效应量及其置信区间。 讨论如何结合异质性、偏倚风险等因素来综合评价证据的质量。 强调在报告元分析结果时应遵循的规范，如PRISMA声明。 第三部分：元分析的应用与进阶 元分析在不同研究领域的应用 展示元分析在医学、心理学、教育学、社会科学、环境科学等多个领域的实际应用案例（但非深入案例分析，而是概述应用场景）。 说明元分析如何帮助研究者总结现有证据，指导未来研究方向，以及为政策制定提供依据。 元分析的局限性与挑战 坦诚分析元分析方法本身的局限性，如“垃圾进，垃圾出”（garbage in, garbage out）原则，依赖于已有研究的质量。 讨论在数据质量不高、研究异质性过大、发表偏倚严重等情况下的挑战。 元分析软件介绍与实践指导 介绍常用的元分析软件，如RevMan, Stata, R (metafor package), Comprehensive Meta-Analysis (CMA)等。 为读者提供软件操作的基本指南，帮助其将理论知识转化为实践。 本书的特色： 本书力求语言通俗易懂，概念清晰，避免过度专业化的术语。同时，在确保严谨性的前提下，注重逻辑性和条理性，便于读者循序渐进地掌握元分析的精髓。通过对每一个环节的详细阐述，本书将帮助您建立起对元分析的深刻理解，并具备独立开展和评价元分析研究的能力。无论您是正在进行或计划进行系统评价的研究者，还是希望提升科研文献阅读和批判能力的学者，亦或是对定量整合研究方法感兴趣的学生，本书都将是您不可或缺的参考指南。

评分☆☆☆☆☆

This is "The Bible" of Meta analysis. Authors are the same developers of CMA from Boenstein inc. You know the famous Hedges g index? That's created by one of the authors! Easy to understand with professional explanations and practical examples! I was impre...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

初次接触“Meta分析导论”，我并没有抱有太高的期望，毕竟“统计方法”这个词汇对我来说总是带着一丝距离感。然而，这本书却以其独特的魅力，打破了我固有的认知。作者将Meta分析的复杂流程，如剥洋葱般层层揭示，每一层都充满了智慧和实用的技巧。我印象最深刻的是，他们对于“异质性”的解释。过去我总是简单地认为，只要研究结果相似，就可以进行整合，但这本书让我明白，研究之间的差异（即异质性）才是Meta分析中真正值得深入挖掘的部分。如何量化异质性，如何解释异质性的来源，以及如何在分析中考虑异质性，这些都得到了详尽的解答。书中提供的多种统计模型，如固定效应模型和随机效应模型，以及它们各自的适用场景，让我对如何选择最适合的分析方法有了清晰的认识。我感觉自己不再是被动地接受研究结果，而是能够主动地去理解研究结果的产生机制，并从中提取更深层次的知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书“Meta分析导论”为我提供了一种全新的视角来审视学术研究。我长期以来都深信，真正的科学进步，是建立在大量细致的实证研究基础之上的，而Meta分析正是将这些分散的、甚至有时看似矛盾的研究结果进行整合，从而发现普遍规律的强大工具。作者在书中对于“效应量”的解释，让我对不同研究结果的可比性有了更清晰的认识。他们不仅介绍了各种效应量的计算方法，更重要的是，还阐述了如何对这些效应量进行解释和解读，以及如何通过汇总分析来得出具有统计学意义的结论。我尤其喜欢书中关于“发表偏倚”的讨论，这让我意识到，在科学研究中，信息的可及性同样是一个重要的考量因素，而Meta分析的研究者需要时刻警惕并尝试解决这种潜在的偏倚。这本书为我提供了一套科学的方法论，让我能够更有效地分析和评估研究成果，也为我今后的学习和研究指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

“Meta分析导论”这本书的价值，远不止于其提供了一套操作指南，更在于它重塑了我对知识积累的认知方式。在信息爆炸的时代，我们常常会被海量的研究文献所淹没，而这本书教会了我如何在浩瀚的知识海洋中，精准地捕获最有价值的“珍珠”。作者对于“文献筛选标准”的详细阐述，让我明白，并非所有的研究都适合纳入Meta分析。如何设定清晰、合理的纳入和排除标准，是确保Meta分析结果公正客观的关键。我尤其欣赏他们对“森林图”的讲解，这种直观的可视化工具，能够将多项研究的结果一目了然地呈现在读者面前，极大地增强了分析的易读性和说服力。通过森林图，我不仅能看到各项研究的效应量，还能直观地感受到其变异程度，这为我后续的异质性分析奠定了基础。这本书就像一位经验丰富的导师，耐心地引导我掌握了将分散的研究证据转化为有力知识体系的方法，让我能够更自信地面对复杂的学术挑战。

评分☆☆☆☆☆

“Meta分析导论”这本书，在我看来，不仅仅是一本关于统计方法的教材，更是一本关于如何进行“知识重塑”的指南。我一直以来都对如何从海量的学术文献中提炼出关键信息感到困惑，而这本书为我提供了一种系统性的解决方案。作者在书中详细阐述了Meta分析的每一个步骤，从文献的检索与筛选，到数据的提取与处理，再到统计的分析与解释，都进行了深入浅出的讲解。我尤其印象深刻的是，书中对于“研究质量评估”的强调。作者让我明白，盲目地整合所有研究的结果，并不能保证最终结论的有效性，而如何客观、公正地评估每一项研究的质量，是Meta分析成功与否的关键。这让我对科学研究的严谨性有了更深刻的体会，也让我明白了，要想获得真正可靠的结论，必须从源头抓起，确保研究所依据的证据是高质量的。这本书为我打开了一扇新的研究视野，让我能够更具批判性和系统性地去理解和应用科学知识。

评分☆☆☆☆☆

“Meta分析导论”这本书，对于我这个长期在学术领域摸索的“新手”来说，简直是如获至宝。我一直认为，科学研究的进步，离不开前人经验的积累和方法的传承，而Meta分析正是这种传承的绝佳载体。这本书最让我着迷的是，它不仅仅介绍了Meta分析的“是什么”和“怎么做”，更深入地探讨了“为什么”。作者通过对各种研究伦理和统计学原理的阐述，让我明白，Meta分析的严谨性不仅体现在数据的处理，更体现在研究设计、文献检索、偏倚评估等每一个环节。我尤其喜欢他们关于“发表偏倚”的讲解，这让我意识到，那些未被发表的研究，同样可能蕴含着重要的信息，而如何去尽量弥补这种信息的不对称性，是Meta分析研究者需要面对的重要挑战。这本书为我提供了一套系统性的思维框架，让我能够更全面、更深入地理解和开展Meta分析，从而为我的学术研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是太令人惊喜了！我一直对各种研究方法都抱有浓厚的兴趣，而“Meta分析导论”这个书名瞬间就抓住了我的眼球。我一直以来都觉得，要真正理解一个领域的最新进展，仅仅阅读单篇的文献是远远不够的，我们需要的是一个更宏观、更系统性的视角。这本书恰好填补了这个空白，它不仅仅是介绍一种统计方法，更像是在为我打开一扇通往知识综合与提炼的大门。从阅读的初期，我就被作者严谨的逻辑和清晰的阐述所折服。他们并没有直接抛出复杂的公式和概念，而是循序渐进地引导读者理解Meta分析的出现背景、核心思想以及它在学术研究中扮演的关键角色。尤其令我印象深刻的是，作者通过大量生动的案例，将抽象的统计学原理具象化，让我能够更直观地感受到Meta分析如何将零散的、甚至有时相互矛盾的研究结果整合起来，得出更具说服力的结论。我特别喜欢他们对于“证据链”的强调，这让我明白，每一次的Meta分析都不是凭空而生的，而是建立在前期大量细致的实证研究基础之上的。这本书就像一个经验丰富的向导，带领我穿越知识的海洋，学会如何辨别、评估和融合不同来源的信息，最终汇聚成一股强大的、可靠的研究力量。我迫不及待地想将书中的方法应用到我自己的学习和研究中，去探索那些尚未被完全揭示的科学真相。

评分☆☆☆☆☆

当我带着好奇心翻开“Meta分析导论”这本书时，我并没有预料到它会给我带来如此深刻的启发。我一直认为，在科学研究领域，数据的整合与分析是至关重要的，而Meta分析无疑是这一过程中的一个强大工具。这本书最让我印象深刻的是其对于“偏倚”的细致探讨。作者并没有回避Meta分析中可能存在的各种偏倚，而是直面它们，并提供了行之有效的识别和规避策略。从选择性偏倚到发表偏倚，每一个环节都被作者梳理得井井有条，让我明白了为什么即使是精心设计的Meta分析，也需要时刻保持警惕。书中关于“敏感性分析”的讲解，更是让我认识到，一项稳健的Meta分析并非只进行一次计算，而是需要通过多种方法来检验其结果的可靠性。这种严谨的科学态度，让我对Meta分析的科学性和权威性有了更深的理解。我感觉自己不仅学习到了一种方法，更重要的是，学习到了一种审慎、批判性的研究思维。这对于我今后在学术道路上的探索，将是极为宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字“Meta分析导论”听起来可能有些学术化，但实际上，它以一种非常亲切和易懂的方式，向我展示了如何将零散的学术研究成果转化为有价值的集体智慧。我一直对不同学科领域的研究方法都充满了好奇，而Meta分析恰好是我探索这种“跨领域整合”的绝佳切入点。作者并没有回避Meta分析中可能出现的各种挑战，例如研究质量的评估、数据的异质性问题，而是系统地提供了解决这些问题的思路和方法。我特别欣赏书中关于“证据的等级”的讲解，这让我明白，并非所有的研究结果都具有同等的说服力，而Meta分析正是通过科学的方法，对现有证据进行层层筛选和加权，从而得出最可靠的结论。这不仅提升了我对研究结果的判断能力，也让我对自己未来要进行的研究，有了更明确的方向和要求。这本书就像一个充满智慧的向导，引领我一步步走向更深入的知识殿堂。

评分☆☆☆☆☆

在我翻开“Meta分析导论”的扉页之前，我对Meta分析的理解可以说仅停留在“整合多项研究”这个模糊的概念层面。然而，这本书的出现彻底改变了我的认知。作者并没有停留在简单地罗列操作步骤，而是深入浅出地剖析了Meta分析背后的哲学思考和科学精神。他们花费了相当大的篇幅来阐述如何进行严谨的文献检索策略，这对我来说简直是“醍醐灌顶”。我过去常常因为文献搜集的不全面而感到困惑，但这本书教会了我系统性、科学性的文献筛选方法，如何识别高质量的研究，如何避免偏倚的产生。而且，书中对于异质性处理的讲解也十分到位，这正是Meta分析中最具挑战性的环节之一。作者用图文并茂的方式，将各种统计检验和可视化工具的使用方法展示得一清二楚，让我不再对那些复杂的统计软件感到畏惧，而是能将其视为强大的助手。更重要的是，这本书不仅仅关注“如何做”，更关注“为什么这么做”。它引导我思考，为什么在进行Meta分析时需要考虑发表偏倚，为什么需要进行敏感性分析，这些都让我对研究的严谨性和可信度有了更深刻的理解。我感觉自己不再是被动地接受信息，而是主动地、批判性地去构建知识。

评分☆☆☆☆☆

“Meta分析导论”这本书对于我这种对定量研究方法略感吃力但又渴望提升研究能力的人来说，无疑是一场及时雨。作者以一种极其友好的方式，将那些看似高深莫测的统计学概念娓娓道来。我尤其欣赏他们对于“研究设计”在Meta分析中的重要性的强调。过去我总以为，只要搜集足够多的文献，就可以进行Meta分析，但这本书让我明白，研究设计的质量直接影响到Meta分析的最终结果。如何评估一项研究的内部效度和外部效度，如何在Meta分析中纳入或排除某些研究，这些关键的步骤都被作者详细地讲解，并且配以非常实际的操作指南。书中关于“效应量”的计算和解释，更是让我豁然开朗。我终于明白了，为什么不同的研究会有不同的结果，以及如何将这些不同的结果进行统一的度量和比较。这种深入到方法论层面的讲解，让我对Meta分析的信心倍增。我不再只是一个文献的搬运工，而是可以成为知识的整合者和评估者。这本书为我打开了通往更深层次学术探究的大门，让我对如何开展一项高质量的研究有了全新的认识。

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好书，豁然开朗~

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