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Comprehensive Meta-Analysis (CMA)是一款元分析(也称综合分析、整合分析)软件,可对多个研究数据进行统计整合,再次分析。如这些研究结论保持,Meta-Analysis可验证这些研究的共同效应。如果研究结论有差异,Meta-Analysis则用于验证产生差异的原因。
功能介绍
使用电子表格界面
直接输入数据或从其他程序导入数据
您可以直接将数据键入电子表格,就像使用任意基于电子表格的程序一样。或者,如果您当前正在使用其他程序进行元分析,您可以直接从该程序复制数据或使用向导导入数据。
如果我在研究中有多个亚组或结果怎么办?
该程序允许您处理报告多个子组、结果、时间点或比较的数据的研究。该程序使得为这些研究输入数据变得方便,并提供了很多选项以在分析中使用它们。
自动计算效果大小
在每一项元分析中,您从每项研究的已发表的摘要数据开始,并计算**效果(或效果大小)。例如,如果一项研究报告了组中事件的数量,您可能想要计算优势比。或者,如果一项研究报告均值和标准差,你可能想要计算标准化的均值差异。这种计算效果大小的过程通常是乏味且耗时的。在某些情况下,尤其是当研究以不同格式呈现数据时,该过程也很困难且轻易出错。
使用CMA,过程快速且准确
使用CMA,您可以输入已发表研究中报告的任意摘要,程序会根据该摘要数据计算效果大小。例如,您可以输入事件和样本大小,程序会计算优势比。或者,您可以输入均值和标准差,程序将计算标准化均值差。此处显示了三个示例(选自一百多个选项)。
如果我的数据是其他格式怎么办?
如果您的研究以其他格式报告数据怎么办?也许您的研究只报告了p值和样本量。或者,您的研究报告了优势比和置信限。对于任意其他程序,在进行分析之前,您需要计算每项研究的效应大小和方差。相比之下,CMA允许您输入几乎全部类型的数据—它包括100种数据输入格式,类似于上面显示的三种。只需在列表中找到您的数据类型,CMA就会在电子表格中创建相应的列。
程序使用什么公式来计算这些影响?
要查看用于计算效果大小的公式,请双击该效果大小。该程序会打开一个对话框,显示所使用的确切公式以及该特定行的全部计算细节。
如果我想使用另一个**效果指标怎么办?
在上面显示的示例之一中,我们输入了事件和样本量,程序计算了优势比和风险比。如果您愿意使用风险比率怎么办?或者,如果您想计算与比值比相对应的标准化均值差怎么办?在另一个示例中,我们输入均值和标准差,程序计算标准化均值差。如果您愿意使用原始均值差,或者计算与标准化均值差对应的相关性怎么办?
CMA允许您使用您选择的指数,并在指数之间来回切换。
例如,如果您输入了事件和样本量,程序将计算优势比、对数优势比、风险比、对数风险比、风险差、标准化均值差 (d)、偏差校正标准化均值差 (g )、相关性和Fisher的z。或者,如果您输入均值和标准差,程序将计算原始均值差、标准化均值差 (d)、偏差校正标准化均值差 (g)、相关性、Fisher's z、对数优势比和优势比。
这些示例是支持的格式和索引的子集。
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