元分析方法简述

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1、元分析方法简述摘要：本文介绍了元分析方法的概念、特点及其基本过程，对元分析的使用方法做了一个简要的概述，并且对元分析的优缺点进行了评价，同时探讨了元分析方法对未来研究的启示。关键词：元分析；效应量1•元分析方法的一般问题长久以来，心理学学科使用“提出问题一做出假设一进行实验一验证假设一回答问题”这一思路对需要研究的问题进行探讨。然而，不同的被试、不同的实验程序和统计方法可能使研究者们对同一问题得出不同的结果，因此，研究者们对同样问题的解释通常存在争论。如果一些观点获得的研究支持少于另外一些，即论据不够充分，那么它自然会得到较少的认同。然

2、而，在科学研究日益繁多的今天，如何全面地探寻到对一个问题的多种解释，并且得到最可靠、最合理的答案，是一个亟需解决的问题。而“元分析”方法，恰巧可以为这样的要求提供支持。对于“元分析”这一概念，研究者们给出了从各个角度岀发的界定。目前普遍以Glass于1976年提出的定义为主：元分析是以综合已有的发现为目的，对单个研究结果进行综合的统计学分析方法0也称为“典型或定量元分析”。而Ellenberg认为，元分析是对具有共同研究目的相互独立的多个研究结果给予定量分析、合并分析，剖析研究间差异特征，综合评价研究结果。Sacks则将元分析定义为“对

3、以往的研究结果进行统计学的合并和严谨的系统综述方法”。从以上三条定义中不难看出，元分析方法是一种应用特定的设计和统计学方法对以往的研究结果进行整体的和系统的定性与定量分析。Glass认为资料分析应该划分为三个水平。首先是初始分析(Primaryanalysis),是对单个研究资料的最初分析，通常是统计方法的直接应用；其次是二次分析(Secondaryanalysis),是对初始问题的再研究或用“旧资料”回答新问题而对资料进行的再分析；最后一种即元分析，是对大量分析结果(分别来自各个单独的研究，即初始分析和二次分析的研究结果)“综合”或“

4、整合”式的资料统计分析，有助于弥补单项研究的不足。从这一点来说，元分析与文献综述在作用上是类似的，即概括地论述某一问题的现状。然而，传统的文献综述通常以定性分析或描述为主，难以给出定量的结论，并且难以从众多研究(如500个)结果中得出一个一般性的结论。此外，综述者究竟使用了哪些文献常常不得而知，并且传统综述中没有足够重视研究质量、样本大小等因素对研究结论带来的影响。另外，使用同样的文献，不同的综述者可以得出不同的结论。而与传统的文献综述相比，元分析能最大限度地减少各种偏向，确保结论的科学性、客观性和真实性。首先，元分析运用各种手段从一群

5、独立研究中组织和提取信息，并对这些研究的结果做出总的估计,是一种定量方法；其次，它包含某一研究课题下所有可接受的文献，全面而客观，弥补了单一研究的不足；第三，元分析给出的通常是一般性的结论，是系统的和可重复的；最后，元分析方法能发现单一因果分析或关系分析研究所不能发现的潜在规律。因此，我们不难看出，元分析能够解决研究结果的矛盾，定量估计研究效应的平均水平，为进一步的研究和做出决策提供全面的文献总结，并且能从一定程度上提高统计分析的功效，揭示和分析多个同类研究的分歧，为确定新的研究问题和对新实验的设计提供帮助。此外，元分析方法具有处理大量

6、文献的能力，不受研究数目的限制，很大程度上节省了研究的费用,解决了研究发表偏向等问题。2.元分析的实现方法早期的元分析技术主要有票数计算法和概率组合技术两种。票数计算法是对所收集的文献中正的和负的结果分别进行计数，做出定量的总结统计。概率组合技术则是将某一课题以前发表的许多报告到的概率水平值进行整理，组成一个总体概率值。由于票数计验中的差异，而概率组合技术则更多地偏向于统计那些显著的结果，而对未发表的不显著的结果存在一定程度的忽视，会导致过高估计研究课题的效度，因此这两种方法渐渐不再被使用。算法无法区分出一类错误和二类错误,无法表达t检

7、目前，对元分析中资料的统计学处理通常使用“效应量”(effectsize)这一概念，也就是将收集到的统计量(多个独立研究的结果)合并或汇总成某个单一的效应量或效应尺度，即用某个合并统计量反映多个独立研究的综合效应。通常提取到的数据资料包括计量资料(连续性变量)、计数资料(即离散型的二分类变量)以及假设检验统计量。Q=Eki=lWi(Yi-Y)2同时，针对前文提到的对纳入研究的检验方法，通常通过检验纳入研究的异质性来实现，也即对纳入研究的结果进行同质性检验(testforhomogeneity),以判断多个研究是否具有同质性,之后才能根据

8、其结果选用正确的统计分析模型。通常采用Q检验的方法。其中，Q值服从自由度df=K-l的X2分布，因此可以用卡方检验来确定纳入研究异质性情况。经过以上步骤，虽然得到了研究的效应值，但它并不能直接做统计推断，这