meta分析原理和步骤
Meta分析的基本思想及顺序
M e t a分析的思想及步骤Meta分析的前身源于Fisher1920年“合并P值”的思想，1955年由Beecher首次提出初步的概念，1976年心理学家Glass进一步按照其思想发展为“合并统计量”，称之为Meta分析。
1979年英国临床流行病学家ArchieCochrane提出系统评价（systematicreview，SR）的概念，并发表了激素治疗早产孕妇降低新生儿死亡率随机对照试验的系统评价，对循证医学的发展起了举足轻重的作用。
Meta分析国内翻译为“荟萃分析”，定义是“Thestatisticalanalysisoflargecollectionofanalysisresultsfromindividual studiesforthepurposeofintegratingthefindings.”亦即“对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。
”Meta从字源来说据考证有“Metalogic：abranchofanalyticphilosophythatdealswiththecriticalexaminationofthebasic conceptsoflogic”；“Metamathematics：thephilosophyofmathematics，especially，thelogicalsyntaxofmathematics.”其中最简洁并且一语中的的是Metascience:：atheoryorscienceofscience，atheoryconcernedwiththeinvestigation?analysis?ordescriptionoftheoryitsel f.”意为一种科学中的科学或理论，一种对原理本身进行调查、分析和描述的原理。
Meta分析有广义和狭义两种概念：前者指的是一个科学的临床研究活动，指全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析，再用定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的整个过程；后者仅仅是一种单纯的定量合成的统计学方法。
meta分析的基本流程及质量评价
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meta分析原理和步骤
形成问题： 1.相关性研究（病因学和危险因素）; 2.干预措施的评价; 3.诊断方法评价; 4.预后估计; 5.病人费用和效益分析等。 合理选择对象：应对要解决的问题进行精确描述,包括人群类型(疾病确切分型、分期) 、 治疗手段或暴露因素的种类、预期结果等,合理选择进行评价的指标 。 合理选择指标：指标的选择直接影响文献检索的准确性和敏感性，关系到制定检索策 略。 制定纳入排除标准。
分别计算每个样本的均数，标准差 和标准误。 以样本的均数为横坐标， 以样本量为纵坐标作散点图
• 由于抽样过程存在抽样误差，样本量较大 时抽样误差较小。
• 所以从图中可以看出所有的点以样本量较 大时的均数为轴，左右是基本对称的。
• 用方差分析的方法对不同的样本所对应的总体均数是否相 等进行检验，方差分析的结果为F=0.862,P=0.878。
同的，且各个研究的值服从正态分布，因此最后观测值的差别既包括 真效应值的随机误差也包括抽样误差（正态分布）。
固定效应模型
真效应值相同
观测值的差异 仅来源于抽样误差
• 圆形代表各个研究的真效应值 • 方形代表各个研究的实际观测值 • ε代表抽样误差
抽样误差符合正态分布
根据此分布特征，可以根据各个研究的值估计真效应值（类似于 通过样本的效应值来推断总体的效应值）
随机效应模型
• 各个研究的真 效应值不是同 一的，而是服 从正态分布的
各个研究观测值的差别包括真效应值的误差 （ζ）和抽样误差（ε）
μ 为各研究真效应值的平均值
估计真效应值的方法
• 估计方法和固定效应模型一样，区别在与随机效应模型需要考 虑到真效应值之间的差异，即各个研究之间的方差
• 各个研究的权重： 其中Τ2表示各个研究之间的方差
meta分析数据处理流程方法
meta分析数据处理流程方法
Meta分析是一种统合多个研究结果以得出综合结论的统计分析方法。
进行meta分析的数据处理流程大致可以分为以下几个步骤：
1.明确研究问题与纳入标准：首先，需要明确meta分析的目标和
研究问题。
基于这个目标，制定包括纳入和排除研究的标准。
2.文献搜索与筛选：通过系统性地搜索电子数据库和其他资源来识
别相关研究，使用事先定义的纳入和排除标准来筛选研究。
3.数据提取与管理：对于筛选后纳入的研究，提取关键信息和数据，
如样本大小、干预措施和结果等。
可能需要使用电子表格或专门的软件来管理这些数据。
4.质量评估：评估纳入研究的质量，识别可能的偏倚风险。
这可以
通过使用标准化的评估工具来完成。
5.统计分析：使用meta分析的统计方法来综合研究结果。
这通常
涉及计算效应量的合并估计值和进行异质性测试。
可能会使用固定效应或随机效应模型，具体取决于研究间异质性的程度。
6.解释结果与报告：对分析结果进行解释，并考虑异质性的来源、
研究质量、可能的偏倚等因素。
最后，编写报告或发表文章，详细描述meta 分析的方法、结果和结论。
7.灵敏度分析：进行灵敏度分析来检查结果的稳健性，即改变一些
分析假设（如纳入标准、效应量模型等）对结果的影响。
8.评估发表偏倚：使用统计方法（（如漏斗图和Egger测试）来评估
是否存在发表偏倚，即未发表的负面或无显著结果研究可能对综合结果的影响。
完成以上步骤后，meta分析可以为某一领域的研究提供一个全面和客观的综述，帮助科研人员和决策者更好地理解和应用现有证据。
Meta分析
Meta分析的定义：
Meta分析中文译为“荟萃分析”
定义是“The statistical analysis of large collection of analysis results from individual studies for the purpose of integrating the findings.” 中文译为：对具备特定条件的、同课题的诸多研 究结果进行综合的一类统计方法。
摘要、引言与讨论略 材料与方法Materials and Methods： 检索策略Search strategy 主要包括使用了哪些数据库、检索的时间限度、检索 策略等
材料与方法Materials and Methods 纳入标准Inclusion criteria： 主要写在众多的文献中为什么采用文中选用的几篇，它们有哪些共 同的特征，按顺序列下来，如它们都包含了哪些疾病、都与某某蛋 白或基因的表达有关、都提供了充分的数据等等。 排除标准Exclusion criteria： 主要写筛去不需要的文献的限制条件，如不需要会议记录、不需要 非英语文献等等。 数据提取Data Extraction： 主要写你从别人的文章中提取了哪些数据，应当包括了分析用的必 要数据和提供患者基本信息的一些非必要数据（性别、地区等）。
第一个表：实验组总人数为154，但在血栓这一项中为153人，表面有1人未参 与此调查，因此实验组总人数153，发生数为27。 对照组总人数28，发生数为2。 第二个表：实验组总人数为56，但在血栓这一项中为54人，表面有2人未参与 此调查，因此实验组总人数54，发生数为9。 对照组总人数11，发生数为1。 因此，汇总后，实验组总人数为153+54=207，发生数为27+9=36 对照组总人数为28+11=39，发生数为2+1=3
Meta分析的步骤(完整版)
Meta分析的完整步骤Meta分析的完整步骤,根据个人的体会,结合战友的经验总结而成,meta的精髓就是对文献的二次加工和定量合成,所以这个总结也算是对战友经验的meta分析吧.一、选题和立题〔一〕形成需要解决的临床问题：系统评价可以解决下列临床问题:1.病因学和危险因素研究;2.治疗手段的有效性研究;3.诊断方法评价;4.预后估计;5.病人费用和效益分析等.进行系统评价的最初阶段就应对要解决的问题进行精确描述,包括人群类型<疾病确切分型、分期> 、治疗手段或暴露因素的种类、预期结果等,合理选择进行评价的指标.〔二〕指标的选择直接影响文献检索的准确性和敏感性,关系到制定检索策略.〔三〕制定纳入排除标准.二、文献检索〔一〕检索策略的制定这是关键,要求查全和查准.推荐Mesh联合free word检索.〔二〕文献检索,获取摘要和全文国内的有维普全文VIP,CNKI,万方数据库,外文的有medline ,SD,OVID等.〔三〕文献管理强烈推荐使用endnote,procite,noteexpress等文献管理软件进行检索和管理文献.查找文献全文的途径：在这里,讲一下找文献的过程,以请后来的战友们参考〔不包括网上有电子全文的〕：1.查找免费全文：〔1〕在pubmed center中看有无免费全文.有的时候虽然没有显示free full text,但是点击进去看全文也有提供免费全文的.我就碰到几次.〔2〕在google中搜一下.少数情况下,NCBI没有提供全文的,google有可能会找到,使用"学术搜索".本人虽然没能在google中找到一篇所需的文献,但发现了一篇非常重要的综述,里面包含了所有我需要的文献〔当然不是数据〕,但起码提供了一个信息,所需要的文献也就这么多了,因为老外的综述也只包含了这么多的内容.这样,到底找多少文献,找什么文献,心里就更有底了.〔3〕免费医学全文杂志. freemedicaljournals .提供很过超过收费期的免费全文.2.图书馆查馆藏目录：包括到本校的,当然方便,使用pubmed的linkout看文献收录的数据库,就知道本校的是否有全文.其它国内高校象复旦、北大、清华等医学院的全文数据库都很全,基本上都有权限.##的就有华东地区联目、查国内各医学院校的图书馆联目.这里给出几个：〔1〕中国高等院校医药图书馆协会的地址：://server14.library.imicams.ac/xiehui/chengyuan.htm,进入左侧的"现刊联目",可以看到有"现刊联目查询"和"过刊联目查询",当然,查询结果不可全信,里面有许多错误.本人最难找的两篇文章全部给出了错误的信息〔后来联系证实的〕.<2>再给出两个比较好的图书馆索要文献的email地址〔有偿服务〕,但可以先提供文献,后汇钱,当然做为我们,一定要讲信誉吆.一是解放军医学图书馆信息部：##bmlplasina , ：010********；〔3〕二是复旦大学医科图书馆〔原上医〕：,联系人,周月琴,王蔚之,郑荣, ,021-********,需下载文献传递申请表〔://202.120.76.225/ill.doc〕.其他的图书馆要么要求先交开户费,比如协和〔500元〕,要么嫌麻烦,虽然网上讲过可提供有偿服务,在这里我就不一一列出了.3.请DXY战友帮忙,在馆藏文献互助站中发帖,注意格式正确,最好提供linkout的多个数据库的全文,此时为帮助的人着想,就是帮助自己.自己也同时帮助别人查文献,一来互相帮助,我为人人,人人为我.二则通过帮助别人可以积分,同时学会如何发帖和下载全文,我就感觉通过帮助别人收获很大,自己积分越高,获助的速度和机会也就相应增加.现在不少免费的网络空间〔我常用爱存isload 〕,比发简便很多.所以如果你求助以后,要与时去"我的论坛"中查看帖子,有的很快就把下载发过来了,不要一味只看.4.实在不行,给作者发email.这里给出一个查作者email的方法,先在NCBI中查出原文献作者的所有文章,注意不要只限于第一作者,display,abstract, 并尽可能显示多的篇数,100,200,500.然后在网页内查找"＠",一般在＠前的字母会与人名有些地方相似.再根据地址来确定是否是同一作者.5.查找杂志的网址,给主编发信求取全文.这里我就不讲查找的方法了,DXY中有许多帖子.我的一篇全文就是这样得到的.6.向国外大学里的朋友求助.国外大学的图书馆一般会通过馆际互借来查找非馆藏文献,且获得率非常高.我的三篇文献是通过这一途径得到的.如果还是找不到,那就……我也没辙了,还有朋友如有其他的方法,不妨来这里交流.难度不小吧,比起做实验来如何？三、对文献的质量评价和数据收集〔一〕研究的质量评价对某一试验研究的质量评价主要是评价试验结果是否有效,结果是什么该结果是否适用于当地人群.下面一系列问题可以帮助研究者进行系统的质量评价:①该研究的试验设计是否明确,包括研究人群、治疗手段和结果判定方法;②试验对象是否随机分组;③病人的随访率是否理想与每组病人是否经过统计分析;④受试对象、研究人员与其它研究参与者是否在研究过程中实行"盲法";⑤各组病人的年龄、性别、职业等是否相似;⑥除进行研究的治疗手段不同外,其它的治疗是否一致;⑦治疗作用大小;⑧治疗效果的评价是否准确;⑨试验结果是否适用于当地的人群,种族差异是否影响试验结果;⑩是否描述了所有重要的治疗结果;治疗取得的效益是否超过了治疗的危险性和费用.系统评价者应根据上述标准进行判断,不满足标准的文献应剔除或区别对待<数据合并方法不同> ,以保证系统评价的有效性.<二>、数据收集研究者应设计一个适合本研究的数据收集表格.许多电子表格制作软件如Excel 、Access ,和数据库系统软件如FoxPro 等,可以用于表格的制作.表格中应包括分组情况、每组样本数和研究效应的测量指标.根据研究目的不同,测量指标可以是率差、比数<odds> 、相对危险度< relative risk ,包括RR 和OR> .各研究间作用测量指标不一致,需转化为统一指标.常用的统一指标是作用大小< Effect Size , ES> ,ES 是两比较组间作用差值除以对照组或合并组的标准差.ES 无单位是其优点.<三>、数据分析系统评价过程中,对上述数据进行定量统计合并的流行病学方法称为Meta分析<Meta analysis> .Meta 意思是more comprehensive ,即更加全面综合.通过Meta分析可以达到以下目的:1.提高统计检验效能;2.评价结果一致性,解决单个研究间的矛盾;3.改进对作用效应的估计;4.解决以往单个研究未明确的新问题.统计分析的指标〔一〕、异质性检验1.检验原理：meta 分析的原理首先是假定各个不同研究都是来自非同一个总体<H0:各个不同样本来自不同总体,存在异质性,备择假设H1,如果p>0.1,拒绝H0,接受H1,,即来自同一总体>这样就要求不同研究间的统计量应该接近总体参数真实值,所以各个不同文献研究结果是比较接近,就是要符合同质性,这时候将所有文献的效应值合并可以采用固定效应模型的有些算法,如倒方差法,mantel haenszel 法,peto法等.2.分类：异质性检验,包括三个方面：临床异质性,统计学异质性和方法学异质性,作meta分析首先应当保证临床同质性,比如研究的设计类型、实验目的、干预措施等相同,否则就要进入亚组分析,或者取消合并,在满足临床同质性的前提下〔非常重要,不能一味追求统计学同质性,首先考虑专业和临床同质性〕,我们进一步观测统计学同质性.临床异质性较大时不能行meta分析,随机效应模型也不行.只能行描述性系统综述〔systemic reviews,SR〕或分成亚组消除临床异质性.解决临床异质后再考虑统计学异质性的问题.如果各个文献研究间结果不存在异质性〔p>0.1〕,选用固定效应模型〔fixed model〕,这时其实选用随即效应模型的结果与固定效应模型相同；如果不符合同质性要求,即异质性检验有显著性意义<p<0.1>,这时候固定效应模型的算法来合并效应值就是有偏倚,合并效应值会偏离真实值.所以,异质性存在时候要求采用随机模型,主要是矫正合并效应值的算法,使得结果更加接近无偏估计,即结果更为准确.此外,这里要说明的是,采用的模型不同,和合并效应值的方法不同,都会导致异质性检验P值存在变动,这个可以从算法原理上证明,不过P值变动不会很大,一般在小数点后第三位的改变.异质性检验的Q 值在固定模型中采用倒方差法和Mantel-haenszel法中也会不同.随机效应模型是不需要假定各个研究来自同一个总体为前提,本来就是对总体参数的近似无偏估计,这个与固定模型不一样〔必须要同质为基础〕,所以随机模型来作异质性检验简直是"画蛇添足",无奈之举！因此,随机模型异质性检验是否有统计学意义都是可以用,而固定模型必须要求无异质性.可以证明和实践,如果无异质性存在的时候,随机模型退化为固定,即固定模型的结果于随机模型的合并效应值是相等的具体见下图：目前,国内外对meta分析存在异质性,尤其是异质性检验P值很小的时候〔具体范围我不清楚,是0.05～0.1吗？请版主补充〕,学术界有着不同的争论,很多人认为这个时候做meta分析是没有意义,相当于合并了一些来自不同总体的统计结果,也有人认为,这些异质性的存在可能是由于文献发表的时间,研究的分组,研究对象的特征等因素引起,只要采用亚组分析或meta回归分析可以将异质性进行控制或解释,还是可以进行meta分析,至少运用随机效应模型可以相对无偏的估计总体.这里要强调的是,异质性检验P值较小时候,最好能对异质性来源进行分析和说明.合理进行解释,同时进行亚组分析,相当于分层分析,消除混杂因素造成的偏倚〔bias〕.3. 衡量异质性的指标一个有用的定量衡量异质性的指标是I2,I2 = [<Q –df>/Q] x 100%,此处的Q是卡方检验的统计值,df 是其自由度〔Higgins 2003, Higgins 2002>.这个I2值代表了由于异质性而不是抽样误差〔机会〕导致的效应占总效应估计值的百分率. I2值大于50％时,可以认为有明显的异质性. 〔二〕、敏感性分析：1.敏感性分析的含义：改变纳入标准〔特别是尚有争议的研究〕、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料等,观察合并指标〔如OR,RR〕的变化,如果排除某篇文献对合并RR有明显影响,即认为该文献对合并RR敏感,反之则不敏感,如果文献之间来自同一总体,即不存在异质性,那么文献的敏感性就低,因而敏感性是衡量文献质量〔纳入和排除文献的证据〕和异质性的重要指标.敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量,通过排除某些低质量的研究、或非盲法研究探讨对总效应的影响.〔王吉耀第二版P76中〕"排除某些低质量的研究,再评价,然后前后对比,探讨剔除的试验与该类研究特征或类型对总效应的影响".〔王家良第一版八年制P66、154〕敏感性分析是从文献的质量上来归类,亚组分析主要从文献里分组病例特征分类.敏感性分析是排除低质量研究后的meta分析,或者纳入排除研究后的meta分析.亚组分析是根据纳入研究的病人特点适当的进行分层,过多的分层和过少的分层都是不好的. 例如在排除某个低质量研究后,重新估计合并效应量,并与未排除前的Meta分析结果进行比较,探讨该研究对合并效应量影响程度与结果稳健性.若排除后结果未发生大的变化,说明敏感性低,结果较为稳健可信；相反,若排除后得到差别较大甚至截然相反结论,说明敏感性较高,结果的稳健性较低,在解释结果和下结论的时候应非常慎重,提示存在与干预措施效果相关的、重要的、潜在的偏倚因素,需进一步明确争议的来源.2.衡量方法和措施其实常用的就是选择不同的统计模型或进行亚组分析,并探讨可能的偏倚来源,慎重下结论. 亚组分析通常是指针对研究对象的某一特征如性别、年龄或疾病的亚型等进行的分析,以探讨这些因素对总效应的影响与影响程度.而敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量,通过排除某些低质量的研究、或非盲法的研究以探讨对总效应的影响.建议可以看参考王吉耀主编,科学出版的《循证医学与临床实践》.敏感性分析只有纳入可能低质量文献时才作,请先保证纳入文献的质量！纳入文献的质量评价方法,如果是RCT,可选用JADAD评分.如果病因学研究,我认为使用敏感性分析是评价文献质量〔前提是符合纳入标准〕的较为可行的方法.敏感性分析是分析异质性的一种间接方法.有些系统评价在进行异质性检验时发现没有异质性,这时还需不需要作敏感性分析？我的看法是需要,因为我觉得异质性也是可以互相抵消的,有时候作出来没有异质性,但经过敏感性分析之后,结果就会有变化.〔三〕对入选文献进行偏倚估计发表偏倚〔publication bias>评估〔包括作漏斗图,和对漏斗图的对称性作检验〕.可以用stata 软件进行egger检验.人是活的,软件是死的,临床是相对的,统计学是绝对的.四、总结：〔一〕结果的解释Meta-分析结果除要考虑是否有统计学意义外,还应结合专业知识判断结果有无临床意义.若结果仅有统计学意义,但合并效应量小于最小的有临床意义的差值时,结果不可取；若合并效应量有临床意义,但无统计学意义时,不能定论,需进一步收集资料.不能推荐没有Meta-分析证据支持的建议.在无肯定性结论时,应注意区别两种情况,是证据不充分而不能定论,还是有证据表明确实无效.〔二〕结果的推论Meta-分析的结果的外部真实性如何？在推广应用时,应结合该Meta-分析的文献纳入/排除标准,考虑其样本的代表性如何,特别应注意研究对象特征与生物学或文化变异、研究场所、干预措施与研究对象的依从性、有无辅助治疗等方面是否与自己的具体条件一致. 理想的Meta-分析应纳入当前所有相关的、高质量的同质研究,无发表性偏倚,并采用合适的模型和正确统计方法.〔三〕系统评价的完善与应用系统评价完成后,还需要在实际工作中不断完善,包括: ①接受临床实践的检验和临床医师的评价; ②接受成本效益评价; ③关注新出现的临床研究,要与时对系统评价进行重新评价.临床医师只有掌握了系统评价的方法,才能为本专业的各种临床问题提供证据,循证医学才能够顺利发展.。
meta分析的基本步骤是什么-附实例讲解，meta分析七步快速见刊策略
meta分析的基本步骤是什么-附实例讲解，meta分析七步快速见刊策略本文来剖析一下，meta分析的基本步骤之：七步走。
meta分析的基本步骤是这样的：选题→制定检索策略→确定纳入和排除标准→初筛复筛→文献质量评价→提取数据→数据分析和写作。
但是上面7个步骤，但凡懂点儿meta分析的都知道。
我们如何从一般的步骤中得到不一般的方法呢。
接下来就说说从meta分析的基本步骤中如何做出差异点。
1、meta分析的基本步骤（选题≈成败）meta分析的选题不是一门玄学，好的选题一定是重要的、具有临床意义的、创新性的，是灵魂核心。
不超过一行的题目，几乎决定了你的文章能发在几区，当之无愧的高分期刊敲门砖。
找好切入点需要分析5个因素：重要性。
选题切记要和临床实际应用联系，解决重要而又没解决的问题。
如果你用meta分析解决了一个很多临床医生都在乎的问题，那不用说你的文章能中SCI了，而且很可能冲击高分期刊。
现在很多人写meta的尴尬点在于：他们写的都是自己关心的，闭门造车造出来的文章没有人在意，这样的文章怎么可能发得出去。
争议性。
meta分析的出发点就是解决争议性，真理往往藏在争议当中，没有火花的碰撞怎么会有好的想法。
如果能找到有争议的选题，那你的meta分析已经具备成功的条件了。
争议性大致可以分为临床实践中治疗效果的争议性，研究结果的争议性，证据不具说服力。
那如何找争议呢？大家可以请教领域内的专家，并且通过大量阅读文献的方式就能知道哪些选题可以纳入备选。
meta分析的基本步骤之选题要有创新性。
已经发表过的meta分析，我们还有必要作为选题吗？关于这个问题，其实我的个人建议是：如果近两年有关于这方面的多篇新文献，那你可以做，等同于对前人的完善和更新，也具有创新性。
但更新别人写过的选题，请注意：第一，难度会很大。
要找到新的切入点谈何容易。
第二，易翻车。
也许这就是前人计划埋的坑，这个坑他更希望由自己来填补，所以在你哼哧哼哧开整的时候，他可能新补充的研究又出来了。
临床试验的Meta分析
临床试验的Meta分析临床试验是评估药物和治疗方法的有效性和安全性的重要手段之一。
然而，通过单个试验的结果来判断一个治疗方法是否确实有效并不总是可靠的。
因此，在评估医学领域的治疗方法时，Meta分析成为一种常用的方法。
本文将介绍临床试验的Meta分析及其应用。
一、什么是Meta分析？Meta分析是一种系统性的综合分析方法，旨在通过结合和分析多个相互独立的研究结果，来解决单个研究的样本容量小、误差大、结果不一致的问题。
通过Meta分析，我们可以得出更加准确、可靠的结论，提高对治疗方法的评估。
二、Meta分析的步骤1. 确定研究目标：明确研究的目的和问题，如研究某种药物对某种疾病的治疗效果。
2. 搜索文献：系统地搜索相关的期刊文章、临床试验注册信息和学位论文等，在此过程中需要遵守一定的检索策略和标准，以降低偏差。
3. 筛选研究：根据预先设定的纳入和排除标准，对搜索到的研究进行筛选，选择符合要求的研究进行后续分析。
4. 提取数据：从每个研究中提取所需的数据，包括研究设计、样本量、研究结果等关键信息。
5. 分析数据：根据提取的数据，采用统计学方法对不同研究的结果进行汇总和分析，包括计算效应量、绘制森林图等。
6. 评估异质性：通过检验异质性来评估多个研究结果之间的一致性，判断是否适用Meta分析方法。
7. 发表结果：编写Meta分析的报告，包括方法、结果、讨论和结论，并选择适当的学术期刊发表。
三、Meta分析的优势1. 提高统计效能：Meta分析通过整合多个研究的样本量，可以显著提高统计效能，减少偶然差异的影响。
2. 提高结论的可靠性：通过合并多个独立的研究结果，可以得出更加准确、可靠的结论，增加对治疗方法效果的信赖度。
3. 揭示潜在规律：Meta分析可以帮助我们发现不同研究之间的差异和一致性，进而揭示治疗方法背后的潜在规律。
四、Meta分析的局限性1. 研究异质性：不同研究的样本量、研究设计、评估指标等方面存在差异，可能导致Meta分析的结果存在异质性，从而影响结论的可靠性。
Meta分析(例子较详细)
合计 294 －114.18 60.72
解: 1．计算每个研究的合并标准差（ ）、标准化均数之差（效应量 ）和权重系数（ ）
用计算机检索时，常用的医学网站或数据库有ki.nt、 、Medline、中国医院数字图书馆、中国学术期刊全文数据库、中国生物医学文献数据库等 单纯通过计算机检索而获得所需的所有文献是很困难的，还应补充手工检索、学术会议资料及未发表的文献等，也不应只依靠一个数据库
第三节 Meta分析的基本步骤
四、文献筛选 在考虑研究对象、设计类型、研究因素、效应指标、样本大小、研究年限和语种等因素的基础上制定文献的纳入和剔除标准
第三节 Meta分析的基本步骤
五、文献的质量评价 质量评价主要看两个方面，一是研究设计，二是样本大小，此外还要分析各研究是否存在偏倚及其影响大小
Meta分析
(Meta analysis)
do
something
第一节 Meta分析的定义
Meta分析是对具有相同研究目的的多个独立研究结果进行系统分析、定量综合的一种研究方法。 1976年由英国教育心理学家Glass命名为术语“Meta-analysis”
第二节 Meta分析的用途与特点
2．计算效应量的加权均数（ ）和 的方差估计值（ ）
3．齐性检验H0：各研究效应量的总体均数相等H1：各研究效应量的总体均数不全相等 本例， 不拒绝H0，应采用固定效应模型估计效应量合并值的 可信区间。
九、结果的分析与讨论 由于Meta分析本质上属于观察性研究，在解释分析结果时尤其要谨慎，主要考虑齐性及其对结果的影响，各种偏倚的识别与控制，分析结果不能脱离专业知识背景，要具有实际意义
第四节 Meta分析方法
Meta统计分析方法很多，各方法的主要步骤有两个： 一是对各个研究的效应量进行齐性检验； 二是对各个研究的效应量进行合并及总体区间估计
meta-analysis指南
meta-analysis指南Meta - Analysis指南。
一、Meta - Analysis简介。
Meta - analysis（元分析）是一种对多个独立研究结果进行综合统计分析的方法。
它旨在通过整合相关研究的数据，增大样本量，提高统计效能，从而更精确地估计研究效应，解决单个研究可能存在的样本量小、结果不稳定等问题。
二、Meta - Analysis的步骤。
（一）提出研究问题。
1. 明确研究目的。
- 确定想要探究的总体效应，例如某种治疗方法对特定疾病的疗效、某个风险因素与疾病发生的关联等。
- 问题应该具有明确的研究对象、干预措施（如果有）、对照（如果有）和结局指标。
例如：“不同类型的运动干预对肥胖青少年体重减轻的效果比较”。
2. 检索相关研究。
- 选择数据库。
- 常用的数据库包括PubMed、Embase、Web of Science等。
根据研究领域的不同，可能还需要检索专业数据库，如Cochrane图书馆（在循证医学领域非常重要）、PsycINFO（心理学领域）等。
- 制定检索策略。
- 确定关键词和检索词的组合。
例如，对于上述运动干预的研究问题，可以使用“运动干预”、“肥胖青少年”、“体重减轻”等关键词，通过逻辑运算符（如“AND”、“OR”）构建检索式。
同时，要注意不同数据库的检索语法可能有所差异。
- 检索的全面性。
- 除了电子数据库，还应考虑检索灰色文献（如未发表的研究报告、学位论文等），以减少发表偏倚。
可以通过搜索特定机构的知识库、联系相关领域的专家获取未发表的研究。
（二）文献筛选。
1. 初筛。
- 根据题目和摘要，排除明显不相关的文献。
例如，如果研究题目中未涉及研究问题中的关键要素，如运动干预和肥胖青少年，就可以初步排除。
2. 复筛。
- 获取初筛后可能相关文献的全文，仔细阅读并根据预先设定的纳入和排除标准进行筛选。
纳入标准可能包括研究类型（如随机对照试验、队列研究等）、研究对象的特征（如年龄范围、疾病严重程度等）、干预措施的具体细节、结局指标的测量方法等。
meta基本步骤
meta基本步骤
Meta分析是一种统计分析方法，用于综合多项研究的结果以评估某一问题或干预的效果。
进行Meta分析的基本步骤如下：
1. 确定研究问题：明确Meta分析的研究目标和问题，包括研究的类型、研究对象、干预措施等。
2. 制定纳入和排除标准：设定明确的标准来决定哪些研究应该被包括在分析中，哪些应该被排除。
这些标准应基于研究设计、样本大小、发表状态等因素。
3. 文献检索和筛选：系统地检索数据库和其他来源，找到所有相关的研究。
根据纳入和排除标准筛选出符合条件的研究。
4. 数据提取：从选定的研究中提取关键信息和数据，包括研究特征、参与者特征、干预措施、结果指标等。
5. 质量评估：评估所选研究的质量和偏倚风险。
可以使用不同的工具来评估随机对照试验和非随机研究的质量。
6. 数据分析：使用统计软件对提取的数据进行分析。
这包括计算效应量、进行异质性检验、探索亚组分析或敏感性分析等。
7. 解释结果：解释Meta分析的结果，包括效应量的大小和方向、异质性的可能来源、研究质量对结果的影响等。
8. 报告和讨论：撰写报告，详细描述Meta分析的方法、结果和结论。
讨论研究的局限性、未来研究方向和临床实践的意义。
9. 更新Meta分析：随着新研究的出现，定期更新Meta分析，确保其结果保持最新和相关性。
通过遵循这些步骤，研究者可以确保Meta分析的系统性和透明度，从而提供可靠的证据支持决策制定。
Meta分析
Meta分析一、Meta分析的概念在医学研究中，一般不能依据单个的临床试验结果做肯定的结论，同样的临床试验常常要进行多次。
对多次相同试验设计的研究结果，可以通过综合分析给出一个结论，这种综合分析方法称为Meta分析。
Meta分析是现代临床研究中一种新的研究方法，它是用统计合并的方法对具有相同研究的多个独立的研究结果进行比较和综合分析的方法。
二、Meta分析的含义在世界范围内，对同一研究目的或项目可能有几个、几十个、甚至上百个学者在不同地区、不同年代进行研究并报告结果，但各学者在研究设计、对象选择、样本含量、指标选择、统计方法等方面不完全相同，导致研究结果并不完全一致，对这些结果进行综合评价和取舍是比较困难的，而Meta分析正是对这些结果进行定量综合的适宜统计方法。
Meta分析可以改进和提高由于样本量小而降低的统计检验的效能，从而对某些研究结果不一致的情况做出较客观的判断。
三、Meta分析的基本步骤1．提出问题，制订研究计划2．检索相关文献3．筛选纳入文献4．提取纳入文献的数据信息5．纳入文献的质量评价6．数据的统计学处理7．敏感性分析8．总结报告四、Meta分析的统计方法利用meta分析对纳入研究的文献数据进行统计处理时，首先要明确资料的类型及结局变量，然后对待合并的多个研究进行同质性检验，根据同质性检验的结果，选择适宜的统计分析模型。
同质性检验的检验假设为：H：各研究结果之间的变异是随机误差H不被拒绝，则认为各个研究结果之间的差别只是随机误如果0差，这些研究结果具有同质性。
H被拒绝了，则认为各个研究结果之间的差别不是随机误如果0差，这些研究结果存在异质性。
1．定量变量资料的Meta 分析方法对连续型定量变量资料进行Meta 分析可选择均数差作为效应变量。
如果k 个研究结果之间存在同质性，则采用固定效应模型估计标准化均数差与标准化均数差的95%可信区间；①标准化均数差： ∑∑===k i iki i i N d N d 11i N 是第i 个研究的两个样本含量之和：i i n n 21+；i d 是第i 个研究的两个样本均数差i i X X 21-除以两个样本的合并标准差2)1()1(21222211-+-+-=i i i i i i i n n S n S n S ，即：ii i i S X X d 21-=，i =1，2…，k ； ②标准化均数差的95%可信区间：k S d e /96.1± 式中，)81(421d N kS k i i e +⨯=∑= 根据标准化均数差的95%可信区间是否包含0，做出推断结论。
meta分析原理和步骤教案
meta分析原理和步骤教案【教案】教案名称：meta分析原理和步骤教案教案内容：一、教学目标：1. 了解meta分析的概念和作用；2. 掌握meta分析的步骤和常用方法；3. 能够运用meta分析进行研究综合和效果评估。
二、教学重点：1. meta分析的原理和概念；2. meta分析的步骤和方法。
三、教学难点：1. 掌握meta分析中的效果量指标；2. 运用meta分析进行研究综合。
四、教学准备：1. 教师准备PPT和案例分析资料；2. 学生准备纸和笔。
五、教学过程：Step 1 引入1. 老师用简明扼要的语言介绍meta分析的概念和作用，引发学生对该主题的兴趣。
指出meta分析是一种从多个独立研究中系统地收集、整合和分析数据的方法，能够提供更加可靠的结论和推广效应。
2. 引出本节课的教学目标和重点。
Step 2 理论讲解1. 教师详细讲解meta分析的原理和步骤。
a. 原理：meta分析的基本原理是将研究效果量进行加权合成，以获得总体效果的估计值以及其置信区间。
b. 步骤：i. 确定研究目标和问题；ii. 收集研究文献和数据；iii. 定量合成效果量；iv. 进行效果量的组间异质性检验；v. 进行结果的解释和讨论。
2. 教师逐步讲解每个步骤的具体操作方法，同时结合具体案例进行说明。
Step 3 方法应用1. 教师组织学生进行实践操作，分析一个案例研究，并进行meta 分析。
2. 学生根据教师提供的案例和相应的数据，按照meta分析步骤进行分析和合成效果量。
3. 学生讨论和解释meta分析的结果，探讨其中的异质性和可能的原因。
Step 4 效果评估1. 教师引导学生从统计结果的角度对研究目标进行综合评估。
2. 学生根据meta分析的结果，结合其他信息和研究背景，对研究目标的影响进行评价和解释。
六、教学总结：1. 教师对本节课的重点内容进行总结和回顾，强调meta分析在研究综合和效果评估中的重要性；2. 学生提问和讨论，解决相关问题。
Meta分析的步骤
Meta分析的步骤Meta分析是一种通过合并多个独立研究的结果来获得更准确、可靠的结论的统计分析方法。
它可以帮助研究者总结和评估大量相关研究的结果，从而提供更全面的证据支持决策和政策制定。
下面将介绍Meta分析的完整步骤。
第一步：明确研究问题在进行Meta分析之前，需要明确研究的目的和问题。
这将有助于确定所需的研究类型和选择适当的研究策略。
第二步：收集相关研究第三步：筛选研究第四步：提取数据在提取数据时，研究者应根据预先设计的数据提取表，从每个纳入研究中提取所需的数据。
这些数据可以包括研究特征、样本大小、效应量（如均值、标准差、相对风险等）和其他相关变量。
第五步：评估研究质量评估研究质量是Meta分析的关键步骤之一、研究者可以使用一些评估工具，如Cochrane协作网络（Cochrane Collaboration）提供的工具来评估纳入研究的质量。
这些工具通常包括随机对照试验的风险偏倚评估工具和观察研究的质量评估工具。
第六步：进行统计分析在进行统计分析之前，研究者需要对纳入研究的数据进行预处理。
这可能包括转换效应量、计算合适的权重和调整相关的不一致性。
然后，根据研究设计和变量特征，选择合适的统计模型进行分析。
常用的统计模型包括固定效应模型和随机效应模型。
固定效应模型假设所有研究的效应量相同，而随机效应模型允许研究之间存在异质性。
第七步：进行效应量合并在进行效应量合并之前，需要考虑研究之间的异质性。
如果研究之间的异质性较小，则可以使用固定效应模型进行合并。
如果研究之间的异质性较大，则应使用随机效应模型进行合并。
研究者还可以使用森林图或漏斗图等图形来显示合并效应量和置信区间。
第八步：评估结果的稳健性在评估结果的稳健性时，研究者可以进行敏感性分析和亚组分析。
敏感性分析是通过排除一些研究或改变分析方法来检验结果的稳健性。
亚组分析是将研究按照一些特定特征进行分类，然后比较不同亚组间的效应量。
这可以帮助研究者了解不同因素对结果的影响。
meta分析原理和步骤
传统文献综述的缺陷
主观综合 缺乏共同遵守的原则和步骤 注重统计学是否“有意义” 等价对待每篇文献，无权重 定性而非定量
Meta分析的功能
定量综合 提供系统的、可重复的、客观的综合方法 通过对同一主题多个小样本研究结果的综合，
提高原结果的统计效能，解决研究结果的不一 致性，改善效应估计值 回答原各研究未提出的问题
Meta analysis原理 和实施步骤
陈泽鑫 浙江大学医学院附属第二医院 临床流行病与生物统计研究室
样本与总体
研究总体离不开研究它的个
样本
体．但在许多实际问题中，
不可能对所有个体逐一进行
推 断
研究，而只能从总体中抽取
一部分个体进行观察（或试
总体
验），根据对这部分个体的
观察结果来推断总体的分布
情况．
估计真效应值的方法
• 考虑到各个研究间抽样误差大小不同，因此对每 个研究需要根据误差大小进行加权。
• 权重为： VYi为每个研究内部的方差
• 因此所有研究加权均数为 Yi为研究的观测值
• 估计的总效应均数的方差为：
• （估计均数的权重等于方差的倒数）
• 从而得到总效应值均数标准差：
• 得到均数估计的95%置信区间：
固定效应模型的合并效应值 随机效应模型合并的效应值 绘制各研究的效应值和置信区间 －－－－森林图 (Forest Plot)
异质性检验
异质性种类
临床异质性 观察对象 年龄，性别，人种，疾病程度，病程长短 干预措施 剂量，给药途径，疗程 结果测量指标 量度，测量时间，测量方法
文献筛选
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meta分析原理与流程
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第17章Meta分析
第十七章Meta分析近年来，以研究证据为决策依据的循证理念逐渐渗透到了医学研究实践的众多领域。
在对研究文献做系统评价(systematic review)时，meta分析(meta-analysis)扮演了重要的角色，不同研究者所做的研究在适宜合并的情况下，用这一方法可对其结果做出定量的合并。
因此，meta分析受到人们的重视并得到了广泛的应用。
Meta分析由英国心理学家Glass在1976年首次命名。
Meta分析有广义和狭义之分。
狭义的meta分析是一种对以往独立的研究结果进行定量综合的统计学方法。
广义的meta分析不再局限为一种统计学方法，而是一个完整的科学研究过程，有完整的研究设计方案，包括提出问题，收集文献资料、提取数据、统计学处理、报告结果等一系列过程。
与一般研究不同的是，meta分析收集资料的主要对象是已经存在的研究文献，而非具体的每个研究对象的原始数据，当然meta分析并不排斥结合原始数据进行分析。
Meta分析一般针对临床研究或流行病学研究中的不确定或有争议的问题，比如：一些临床治疗方案的研究结论不一致；一些预防干预措施的收益难以确定；人群研究中对疾病病因的研究结论不明确等。
在这些情况下，需对多个研究结果做出系统评价。
随着循证医学的发展，meta 分析被公认为客观评价和合成针对某一特定问题研究证据的最佳手段，被视为最高级别的证据，成为循证决策的良好依据。
当前，常规meta分析主要用于有对照组的直接比较研究，最常见的是基于随机对照试验（randomized controlled trial，RCT）的分析，此外还有预后研究、病因研究、基因多态性、动物实验等的meta 分析。
基于原始研究类型的有队列研究、病例对照研究、群随机对照试验、自身对照试验等。
应用meta分析综合同类研究结果时，应特别注意方法的适用性，并对结论给出合理的解释。
目前，得到多数专家认同的meta分析方法主要是二分类资料效应尺度指标的合并、定量资料效应尺度指标的合并、累积效应meta分析、meta 回归分析及诊断性试验meta分析，相关系数合并等。
Meta分析的具体过程
Meta分析的具体过程导语：Meta分析的具体过程---阿司匹林专项基金的心血管领域临床系列研究。
来源：梅斯医学Meta分析主要包括以下几个步骤：制定研究计划，制定检索策略，研究的纳排标准测定，数据收集及质量评价和数据的统计学处理。
一、研究计划的制定临床上，病人常常会几个问题问题，包括:我得了什么病、什么药能治好我、我还能活多久等等，这些临床问题都可以通过Meta分析进行汇总研究。
在制定研究计划时需要注意其可行性，Meta分析是统计分析，所涉及的文章需要有具体数据并且可以进行二次统计分析。
制定研究计划时选题要注意以下六个方面：临床重要性，争议性，创新性，问答清楚回答明确，明确的效应指标，合适的原始论文（文献要有高度的同质性）。
以下从3个方面分享了3个案例1. 主题没有定论主题是“阿司匹林能否预防糖尿病患者心血管疾病的发生”。
之前有许多文章对其进行过研究，但是许多学者持有不同的意见，且目前还无明确的定论。
此文分析筛选了6篇高质量文章，主要从阿司匹林是否可以预防或降低动脉粥样硬化/出血/出血性脑卒中事件发生的概率几方面来分析，结果发现阿司匹林能否降低事件的概率仍无明确定论。
2. 更新或探索性分析主题是阿司匹林作为一线药物预防心脑血管事件。
之前已经有过类似Meta分析，或者是对不同结局有过不同的分析，而这篇文章汇入了更多的高质量文章进行再次分析，并且进行了探索性分析，包括对患者性别、年龄、糖尿病史进行汇总分析，发现老年患者使用阿司匹林预防较为有效。
3. 老药的潜在疗效主题是阿司匹林的疗效。
汇总不同的观察性研究，包括和卵巢癌相关，消化道系统的癌症等切入点，已经有多篇文章发表。
立题总结：在设计Meta分析时涉及到的点方方面面，尤其是心血管方面的内容非常多。
解决临床上存在争议的问题，发现“小概率事件”中的问题（靶向治疗疗效甚微或治疗费用高，本来的样本量较少，需要汇总后进行分析），分析潜在因素关系（风险因素的关系，心血管方向最多切入点），分析潜在标志物（针对不同的标志物、基因的研究都可以汇总分析），发现一些“小”问题（很多人注重事件是否发生，发生的概率有多大，我们可以从随访时间长短/治疗时间长短/临床易忽略的问题等方面考虑分析）。
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估计真效应值的方法
• 考虑到各个研究间抽样误差大小不同，因此对每 个研究需要根据误差大小进行加权。
• 权重为： VYi为每个研究内部的方差
• 因此所有研究加权均数为 Yi为研究的观测值
精品课件
• 估计的总效应均数的方差为：
• （估计均数的权重等于方差的倒数）
• 从而得到总效应值均数标准差：
• 说明140个样本对应的总体均数是相同的。 • 用这140个样本的信息来估计总体的均数和标准差，
=1.501,=0.699。 • 这样做的结果是提高了估计的精度。
精品课件
理想状态
• 我们把不同作者对相同问题进行的研究可以看作 从同一总体中进行抽样得到的一个随机样本，如 果他们都是按照相同的设计得到的研究结果，并 且我们可以找到每一项研究的结果，这样就可以 根据上面的原理得到一个更为可靠的结果。
分别计算每个样本的均数，标准 差和标准误。 以样本的均数为横 坐标，以样本量为纵坐标作散点图
精品课件
• 由于抽样过程存在抽样误差，样本量较大 时抽样误差较小。
• 所以从图中可以看出所有的点以样本量较 大时的均数为轴，左右是基本对称的。
精品课件
• 用方差分析的方法对不同的样本所对应的总体均数是否相 等进行检验，方差分析的结果为F=0.862,P=0.878。情况．源自精品课件样本与总体
统计学用抽样分布的理论来描 述样本统计量的变化规律
单一样本推断总体存在不足： 存在抽样误差，并且抽样误
差的大小与样本量的大小有关。 为了减小抽样误差，需要足够
的样本量
样本推断总体 存在抽样误差
足够的样本量 减小误差
精品课件
从一个均数为1.5，标准差为0.7 的正态总体中进行随机抽样，样本 量分别为20，50，100，200，300， 500，1000，不同的样本量均进行 20次抽样，共得到140个样本。
定义
以综合研究结果为目的，通过查阅文献收集与某一特定 问题相关的多个研究并对这些研究的结果所进行的统计分 析 优点
几个、甚至上百个研究者在不同地区进行研究并发表研 究结果进行整合后所得到精的品综课件合结果（证据）更有说服力
Meta分析的意义
海量信息需要整合 避免“只见树木不见森林” 克服传统文献综述的缺陷 连接新旧知识的桥梁
同的，且各个研究的值服从正态分布，因此最后观测值的差别既包括 真效应值的随机误差也包括抽样误差（正态分布）。
精品课件
固定效应模型
真效应值相同
观测值的差异 仅来源于抽样误差
• 圆形代表各个研究的真效应值 • 方形代表各个研究的实际观测值 • ε代表抽样误差
精品课件
抽样误差符合正态分布
根据此分布特征，可以根据各个研究的值估计真效应值（类似于 通过样本的效应值来推断总体的效应值）
精品课件
实际情况
不同作者：
所使用的设计方案会有一定的差别
选择的实验对象有所不同
样本量差异
因此实际能够得到的资料可能是不完整的，甚至是有
偏性的，如阳性结果的文章，以及和目前大家普遍能
够接受的观点一致的文章可能更容易发表在专业杂志
上。
精品课件
Meta 分析
• Meta(after, more comprehensive,secondary)希 腊词
• 因此随机效应部分应该是加权总和减掉预期的离均差 平方和，即超额变异（excess variance）
• 预期的总变异的假设是各个研究真效应值相同，即其 预期变异度为其自由度
精品课件
因此，超额变异=观测WSS-预期WSS=Q-df 但是此时的超额变异是标准化后的总和，不 依赖真效应的度量，且随着研究数量的增加 和增加，因此需做转换，以原始的效应值度 量衡量，并做平均，因此除以数量C。
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传统文献综述的缺陷
主观综合 缺乏共同遵守的原则和步骤 注重统计学是否“有意义” 等价对待每篇文献，无权重 定性而非定量
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Meta分析的功能
定量综合 提供系统的、可重复的、客观的综合方法 通过对同一主题多个小样本研究结果的综合，
提高原结果的统计效能，解决研究结果的不一 致性，改善效应估计值 回答原各研究未提出的问题
• 各个研究的权重： 其中Τ2表示各个研究之间的方差
• 从而加权以后的平均值为
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• 估计的总效应均数的方差为 • 从而得到总效应值均数标准差： • 得到均数估计的95%置信区间：
精品课件
估计Τ2的方法
（类似于样本均数求方差的过程）
• 加权离均差平方和（weighted sum of squares ，WSS）（此部分为总的变异度）
如果固定效应模型下，异质性较大，首先应考虑是否有异常研究纳入， 通过敏感性分析进行排除，或者做亚组分析，若异质性仍较大，考虑 是否因为本身选择固定效应模型不合适，尝试选择随机效应模型
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Meta分析原理
• 固定效应模型（fixed effect model） • 假设各个研究之间只有一个真效应值（true effect size），研究直
接观测到的效应值的差别来源于抽样误差（正态分布）
• 随机效应模型（random-effect model） • 假设各个研究间（如不同国家，不同种族等），的真效应值是相互不
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结果均用森林图表示
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固定效应模型与随机效应模型的比较
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两种模型的选择
模型的选择应该根据各个研究本身的分布特点选择。一般医学研究中 根据发表的文献进行分析，随机效应模型比较适合。
但是，如果只是因为异质性检验具有统计学差异，就从固定模型转为 随机效应模型，这种做法是错误的，不推荐。
• 得到均数估计的95%置信区间：
精品课件
随机效应模型
• 各个研究的真 效应值不是同 一的，而是服 从正态分布的
精品课件
各个研究观测值的差别包括真效应值的误差 （ζ）和抽样误差（ε）
μ 为各研究真效应值的平均值
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估计真效应值的方法
• 估计方法和固定效应模型一样，区别在与随机效应模型需要考 虑到真效应值之间的差异，即各个研究之间的方差
Meta analysis原理 和实施步骤
陈泽鑫 浙江大学医学院附属第二医院 临床流行病与生物统计研究室
精品课件
样本与总体
研究总体离不开研究它的
样本
个体．但在许多实际问题中，
推
不可能对所有个体逐一进行
断
研究，而只能从总体中抽取
一部分个体进行观察（或试
总体
验），根据对这部分个体的
观察结果来推断总体的分布