Publication Bias in Meta-analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Rothstein, Hannah R. (EDT)/ Sutton, Alexander J. (EDT)/ Borenstein, Michael (EDT)/ Sutton, Alexander

出品人:

页数:374

译者:

出版时间:2005-12

价格:832.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780470870143

丛书系列:

图书标签:

meta
analysis
统计
循证医学
Meta-analysis
Publication bias
Systematic review
Research methodology
Statistics
Bias
Evidence-based medicine
Clinical trials
Healthcare research
Quantitative research

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具体描述

Publication bias is the tendency to decide to publish a study based on the results of the study, rather than on the basis of its theoretical or methodological quality. It can arise from selective publication of favorable results, or of statistically significant results. This threatens the validity of conclusions drawn from reviews of published scientific research. Meta-analysis is now used in numerous scientific disciplines, summarizing quantitative evidence from multiple studies. If the literature being synthesised has been affected by publication bias, this in turn biases the meta-analytic results, potentially producing overstated conclusions. Publication Bias in Meta-Analysis examines the different types of publication bias, and presents the methods for estimating and reducing publication bias, or eliminating it altogether. Written by leading experts, adopting a practical and multidisciplinary approach. Provides comprehensive coverage of the topic including: Different types of publication bias, Mechanisms that may induce them, Empirical evidence for their existence, Statistical methods to address them, Ways in which they can be avoided. Features worked examples and common data sets throughout. Explains and compares all available software used for analysing and reducing publication bias. Accompanied by a website featuring software, data sets and further material. Publication Bias in Meta-Analysis adopts an inter-disciplinary approach and will make an excellent reference volume for any researchers and graduate students who conduct systematic reviews or meta-analyses. University and medical libraries, as well as pharmaceutical companies and government regulatory agencies, will also find this invaluable.

《统计学在科学研究中的应用：方法、挑战与前沿》内容简介科学研究的基石在于严谨的数据收集、分析与解释。统计学，作为量化研究的语言和工具，渗透于几乎所有学科领域，从生物医学到社会科学，从工程技术到环境科学。它不仅提供了一套系统性的方法来理解和描述数据，更赋予我们做出推断、预测和决策的能力。然而，统计方法的选择与应用并非一成不变，科学研究的进步也伴随着统计学自身的发展与演进。本书旨在深入探讨统计学在现代科学研究中的多方面应用，剖析其核心方法，揭示实践中面临的挑战，并展望其未来的发展方向。本书结构清晰，从基础概念的梳理到前沿方法的介绍，力求为读者提供一个全面而深入的视角。第一部分：统计学基础与研究设计统计学的核心理念与作用：我们首先会回顾统计学的基本定义，强调其在科学研究中扮演的不可或缺的角色。统计学不仅是工具，更是思维方式，它指导我们如何提出恰当的研究问题，如何设计实验或观察研究以获取有效数据，以及如何从不确定性中提取有意义的结论。我们将讨论随机性、概率、推断性统计等基本概念，并阐述统计学如何帮助研究者克服主观偏见，实现客观的科学探究。研究设计原则：严谨的研究设计是获得可靠统计结果的前提。本部分将详细介绍各种常用的研究设计类型，包括但不限于随机对照试验（RCT）、队列研究、病例对照研究、横断面研究等。我们将深入分析每种设计的优缺点、适用场景以及在实际操作中需要注意的关键环节，例如样本量估算、对照组的设置、偏倚的控制（如选择偏倚、信息偏倚）等。特别地，我们将强调平衡研究效率与统计效能的重要性。数据收集与整理：高质量的数据是统计分析的生命线。本部分将探讨数据收集的策略，包括问卷设计、访谈技巧、传感器数据采集等。同时，我们将关注数据的初步处理，如数据清洗、缺失值处理、异常值识别与处理等，并介绍常用的数据管理软件和技术，确保数据的准确性和完整性。第二部分：核心统计分析方法描述性统计：在深入推断性统计之前，掌握描述性统计工具至关重要。本部分将涵盖集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、四分位距）、分布形态（偏度、峰度）等描述性指标的计算与解读。我们将展示如何利用图表（直方图、箱线图、散点图等）直观地呈现数据特征，从而为后续的分析提供基础。参数检验与非参数检验：在科学研究中，我们常常需要比较不同组别的数据是否存在显著差异。本部分将系统介绍t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等经典的参数检验方法，以及它们的假设条件和适用范围。同时，对于不满足参数检验条件的数据，我们将介绍 Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等非参数检验方法，提供更为灵活的分析选择。回归分析：回归分析是探索变量之间数量关系的有力工具，广泛应用于预测和解释。我们将从简单线性回归入手，逐步介绍多元线性回归、逻辑回归、泊松回归等。重点将放在模型构建、系数解释、模型拟合优度评估（如R方、AIC、BIC）以及残差分析等方面。此外，还会涉及多项式回归、交互项的引入以及非线性回归的基本概念。生存分析：在医学、社会学等领域，研究事件发生的时间（如疾病复发时间、死亡时间）至关重要。本部分将深入介绍生存分析的核心概念，包括生存函数、风险函数、中位生存期等。我们将详细讲解Kaplan-Meier曲线的绘制与比较，以及Cox比例风险模型，用于分析影响生存时间的各种因素。聚类分析与因子分析：当研究数据具有多变量、探索性强的特点时，聚类分析和因子分析能够帮助我们发现数据内在的结构。本部分将介绍不同聚类算法（如层次聚类、K-means聚类）的原理和应用，以及因子分析在降维、识别潜在变量方面的作用。第三部分：统计分析中的挑战与伦理考量多重比较问题：当进行多项统计检验时，即使原假设为真，也可能偶然出现至少一个显著结果，这便是多重比较问题。本部分将深入探讨其产生的根源，并详细介绍Bonferroni校正、Holm-Bonferroni法、FDR（错误发现率）控制等多种校正方法，以及它们在不同研究场景下的适用性。效应量与统计功效：仅仅报告P值并不能全面反映研究结果的重要性。本部分将强调效应量的概念，如Cohen's d、Odds Ratio、Relative Risk等，解释其含义与计算方法，并阐述其在解释研究结果实际意义中的关键作用。同时，我们将讨论统计功效（Power）的定义、影响因素以及如何通过样本量计算来确保研究具有足够的功效。统计模型选择与诊断：选择合适的统计模型是保证分析结果有效性的重要环节。本部分将讨论模型选择的标准，如信息准则、交叉验证等，并强调模型诊断的重要性，包括残差分析、异方差性检验、多重共线性诊断等。我们将展示如何通过诊断来识别模型潜在的问题并进行修正。数据可视化在解释中的作用：数据可视化不仅仅是为了美观，更是为了清晰地传达信息。本部分将介绍各种高级数据可视化技术，并演示如何利用它们来直观地展示统计分析结果，揭示变量之间的关系，以及向非统计学背景的读者清晰地解释复杂的研究发现。研究中的偏倚与混杂：在实际研究中，偏倚（Bias）和混杂（Confounding）是影响结果真实性的重要因素。本部分将深入剖析不同类型的偏倚，如观察者偏倚、报告偏倚、时间趋势偏倚等，并探讨混杂变量的识别与处理方法，包括分层、匹配、调整等统计技术，以及在研究设计阶段如何预防。统计分析的伦理问题：统计学在科学研究中的应用也伴随着伦理责任。本部分将探讨数据保密性、研究结果的公正报告、避免选择性报告（如选择性报告阳性结果）以及正确解读统计信息的重要性。我们将强调研究者应遵循的统计学伦理规范。第四部分：统计学的前沿发展与应用贝叶斯统计方法：与传统的频率学派统计学不同，贝叶斯统计将先验知识与观测数据结合，提供更为灵活和直观的推断。本部分将介绍贝叶斯推断的基本思想，包括先验分布、似然函数、后验分布的构建，以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等采样方法。我们将展示贝叶斯方法在处理小样本、复杂模型以及结合领域知识方面的优势。机器学习与统计学：机器学习技术近年来飞速发展，并与统计学产生了深刻的融合。本部分将介绍一些核心的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络等，并讨论它们在分类、回归、聚类等任务中的应用。我们将阐述机器学习如何为统计建模提供新的思路和工具，以及两者之间的互补性。大数据分析技术：随着数据量的爆炸式增长，传统统计方法在处理大数据时面临挑战。本部分将介绍大数据分析的基本理念，包括分布式计算框架（如Hadoop、Spark）、特征工程、模型的可扩展性等。我们将探讨如何利用统计学原理来指导大数据分析，从而从中提取有价值的见解。因果推断：揭示变量之间的因果关系是科学研究的终极目标之一。本部分将介绍因果推断的理论框架，包括潜在结果模型、倾向得分匹配、工具变量法等。我们将讨论如何设计研究以支持因果推断，以及在观测数据中如何尽可能地接近因果关系。计算统计学：计算能力的提升极大地拓展了统计学的应用边界。本部分将介绍计算统计学在模拟（如蒙特卡洛模拟）、优化、高性能计算等方面的应用，以及如何利用编程语言（如R, Python）来实现复杂的统计分析。结论本书力求为读者提供一个关于统计学在科学研究中应用的全面而深入的理解。通过系统阐述统计学的基本原理、核心方法、实践中的挑战以及前沿发展，我们希望能够帮助研究者们更有效地设计研究、分析数据、解读结果，并最终推动科学知识的进步。统计学是一门不断发展的学科，掌握其精髓并与时俱进，对于任何希望在科学领域有所建树的研究者来说，都至关重要。本书的编写旨在成为读者在统计学探索之路上的可靠指南，助力他们在各自的研究领域取得更加卓越的成就。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

元分析Meta analysis的出版偏误，是说如果作者的研究结论发现A和B的关系不显著，这样的文章一般很难发表，背后的潜台词是既然他们两个没有关系，你研究它还有个球用！期刊不会发表这样的文章。作者只能把他们放进抽屉。所以，大家看到的都是一片欣欣向荣的景象，A和B原来有这...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本关于元分析中发表偏倚的著作，从一个深度研究者的视角来看，确实提供了非常扎实且富有洞察力的分析框架。书中对那些倾向于发表阳性结果而遗漏阴性或不显著结果的现象进行了细致入微的剖析。它不仅仅停留在描述“存在偏倚”的层面，更是深入挖掘了导致这种偏倚产生的各种机制——无论是作者层面的自我审查，还是期刊编辑在筛选稿件时的“光环效应”。我特别欣赏作者在介绍统计学工具时所展现出的审慎态度。他们没有简单地推销某种“灵丹妙药”式的校正方法，而是像一位经验丰富的外科医生，精确地指出每一种方法（比如漏斗图检查、贝叶斯模型等）的适用边界和潜在的误导性。这种务实主义的态度，对于正在进行或计划进行系统评价的同行来说，是极其宝贵的。书中对不同研究领域中偏倚表现的案例分析也令人信服，从临床试验的招募差异到社会科学研究中效应量报告的差异，都展示了问题的普遍性与复杂性。全书的行文风格严谨又不失逻辑的流畅性，使得即便是涉及较为复杂的统计概念，也显得层次分明，易于理解和消化。

评分☆☆☆☆☆

从一名资深研究人员的角度来看，这本书的价值在于其对学术诚信和研究文化的反思。它成功地超越了单纯的技术手册范畴，触及了科学共同体深层次的文化弊病。作者在探讨期刊审稿人文化、资助机构的倾向性等方面，笔触显得尤为犀利而深刻。他们指出，发表偏倚的产生，往往是多方利益博弈的结果，科研人员追求“高影响因子”、评价机构追求“高产出”，共同塑造了一个有利于“好故事”而非“真实数据”的环境。这种社会建构主义的视角，让这本书不仅仅是一本方法论著作，更是一份深刻的行业报告。阅读过程中，我不断地在思考，我们引以为傲的同行评审制度，在多大程度上反过来成了这种偏倚的帮凶？全书最后对未来研究评价体系改革的建议，虽然略显理想化，但也为行业指明了一个值得努力的方向。它无疑是该领域内里程碑式的作品，值得每一位严肃的科研工作者案头常备。

评分☆☆☆☆☆

这是一本结构极其严谨的专业论著，它的叙事逻辑是层层递进的，绝无冗余。开篇以历史回顾奠定了问题的严重性，随后迅速过渡到偏倚的类型学分类，用一种近乎生物分类学般精确的方式，将各种形式的发表偏倚划分得井井有条。接着，书中用大量的篇幅详细介绍了当前主流的统计干预措施，但作者的独特之处在于，他们不仅提供了“怎么做”，更深入探讨了“为什么有时候这些方法会失败”。例如，当样本量较小时，某些常用工具的性能急剧下降，书中用详细的模拟研究结果清晰地展示了这一点。这种对方法论局限性的坦诚披露，体现了作者严谨的科学态度，也让读者在实际应用中能够更加谨慎地选择工具。这本书对于那些在硕士或博士阶段从事定量研究方法论学习的学生来说，简直是不可多得的宝典，它教会的不是套用公式，而是理解公式背后的假设和脆弱性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，更像是在跟随一位经验极其丰富的导师进行高强度的专业训练。它并非那种轻松愉快的“快餐式”读物，而是需要读者投入大量精力去思考和消化的“硬核”教材。对于初次接触系统评价方法的新手来说，可能某些数学推导部分会显得有些吃力，但作者在这些地方的配图和文字解释都非常用心，努力架起理论与实践之间的鸿沟。我尤其欣赏的是其对“偏倚的后果”的量化分析。书中有一章专门展示了，如果不校正发表偏倚，我们对某种干预措施的真实效应可能被系统性地夸大了多少百分比，这种直观的数字冲击力，远比空泛的道德谴责更有说服力。这迫使我必须重新审视我自己的研究领域中那些被奉为圭臬的“确定性”结论。它挑战了我们对“共识”的盲目信任，提醒我们，学术界的共识也可能只是一个被筛选和美化过的“小圈子效应”。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始抱着一种略带怀疑的态度翻开这本书，毕竟“发表偏倚”这个话题在学术界已经被讨论了很久，总觉得能有什么新意？然而，作者的切入点却相当新颖，他们将重点放在了“信息生态系统”的宏观视角上。他们探讨的不是孤立的单个研究的偏倚，而是整个学术信息流通网络是如何被这种倾向性筛选机制所扭曲的。例如，书中对“灰色文献”的价值重估，以及如何建立更具包容性的数据库来捕捉那些未被正式发表的“失败”研究，这部分内容简直是为当前科研评价体系敲响了警钟。更让我眼前一亮的是关于“预注册”（Preregistration）机制的批判性评估。作者并没有将预注册奉若神明，而是深入剖析了预注册本身可能引入的新型偏倚（比如“HARKing”——Hypothesizing After the Results are Known的变体），这种超越性的批判思维，使得整本书的论述厚度大大增加。读完后，我感觉自己对如何设计一个真正公正、全面、不易受干扰的科学综述，有了一套全新的、更为坚固的方法论基础。

评分☆☆☆☆☆