Meta-Analysis:
科学研究应建立于许多实验结果的重复之上,除了少数新发现外,单个实验结果很难对科学的发展作出极为显著的贡献。所以为了阐明某一主题,在许多科学领域有众多研究者在对不同的实验对象或对同一对象在不同的实验环境中进行实验,都曾有大量的临床或调查实验对这些大众所关心的问题进行统计分析研究,但结果不尽相同。面对如此多结果不一的d独立研究，作为决策者该相信哪一个分析结果呢? 于是当大量独立实验出现时,就会有人对这些独立实验进行综合,即综述。综述是对同一主题不同实验结果的总结,也是对过去实验的概括、提炼,要从独立实验中排除随机误差，提炼出本质的内容,同时也要从中发现问题,为将来这一主题的研究指明方向,为解决问题的决策者提供科学依据。所以好的综述必须有好的方法来作后盾。Meta-analysis正是这样一种对同一问题所取得的多个独立实验结果进行比较综合的一类统计方法。而通过比较和综合的结论是否有意义，取决于这些研究是否满足于特定的条件。
对于Meta-Analysis，有以下几种定义：
1.Glass对Meta-analysis提出的定义是:以综合已有的发现为目的，对单个研究结果的集合的统计学分析方法。
2.Sacks等提出的定义是：对以往的研究结果进行统计学的合并和严谨的综述方法。
3.罗湘等认为Meta-analysis方法是依靠搜集已有或未发表的具有某一可比特性的文献，应用特定的设计和统计学方法进行分析与综合评价，使有可能对具有不同设计方法及不同病例数的研究结果进行综合比较。
Meta-Analysis优点：
Meta-analysis的最大优点是信息的汇总得出更准确和更可靠的预估值，而不是从任何单个研究得出的测量结果。并且随着更多数据的使用，估算的精确性和准确性可以得到提高。可以量化和分析不同研究结果的不一致性。
Meta-Analysis缺点：
Meta-analysis收集的研究多数以搜查文献数据库（如PubMed、Web of Knowledge）获得，但这些数据库只会收录已经发表的研究，因此，Meta-analysis很少整合未发表的研究。有证据表明未发表的研究不能被期刊接受的原因，是研究结果不显著；而研究结果显著的研究却能发表及收录在元分析，这会令后设分析结果出现统计上的偏误（bias）
参考资料：百度百科
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