元分析方法的几个基本问题

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元分析(Meta-analysis)方法

元分析(Meta-analysis)方法

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df为元分析所研究的各个研究样本的自由度。要求:每个研究样本的 容量大于或等于10,当df≥10时,接近正态分布。 缺点 是,不能对样 本容量10的测验进行统合,而通常情况下,小于10的测验样本很少, 因此,其缺点就不易体现出来了。

Stouffer统合(把 p值转换为z值,而非t值): Z c
解释的问题
• 关于d值的无偏估计
– d值是一个有些微偏差的效应估计值,应对其进 行校正( Hedges, 1982),公式如下:
解释的问题
选取的研究是否同质?

齐性检验,公式(之一):
d
wd w
w
2N 8 d
x2 w(d d)2
2


w
2 N 8 d
2
d为未加权的效应值,w指元分析中每个研究的权重
常常可以得出更有力的结论,引发对某一问题的激 烈争论
尤其存在研究结果相悖的情况时,能够给出一个是
集中于整体效应,对中间变量或交互效应没有给 予充分的重视
有把“苹果”和“桔子”混杂之嫌 由于对研究进行组织处理的标准不同,偏差仍有
值以确定变量之间关系性质及其大小,更尊重客观, 结论更具推广意义
二、概括性分析
向心性( central tendency)
指概括化的结果,可由效应值的统合值、显著性水 平的统合值以及平均效应值的置信区间来衡量
解释的问题(仅以d值为例)
• 关于d值
• 建立平均效应值的.99或.95的置信区间,看是否包围 0(Sdx为d分布的标准差;SEx为d 分布的标准误;n 为进入元分析的研究个数):
元分析还可以运用于非文献分析的研究之中 即使有时不能给出一个具体的量值,元分析的思想

元分析常见问题及解决方法

元分析常见问题及解决方法

元分析常见问题及解决方法作者:孔博丹许惠芳孔博鉴来源:《心理技术与应用》2014年第01期摘要:元分析是心理学研究中的重要手段。

国内元分析常出现发表性偏倚缺失以及误用随机效应模型和固定效应模型的问题。

本文通过整理相关文献,指出研究者应当遵循漏斗图以及相关统计的指标研究、识别并处理发表性偏倚,遵循假设以及异质性检验的结果来选取适合的模型合并单个研究指标。

关键词:元分析;发表性偏倚;随机效应模型;固定效应模型;异质性检验一、元分析常见问题元分析是对已有的同类课题的研究进行综合评价、分析,整合独立研究的成果,以获得普遍性、概括性结论的方法。

元分析的优势有两点,一是将哲学中的批判思想转变成为可操作的方法,二是填补了定量分析方法与定性分析方法的鸿沟。

在心理学界,元分析被越来越多地应用于分析某领域研究的趋势,整合不统一的研究结论,探寻新的研究方向。

近年来,国内介绍、应用元分析的论文逐渐增多。

但是,同国外的元分析论文相比,国内元分析论文普遍存在两方面的问题:一是发表性偏倚过程的缺失,发表性偏倚在元分析过程中是一个较为重要的步骤,但是国内的元分析文献中较少涉及此过程;二是随机效应模型和固定效应模型选择标准误用。

上述两个问题如果处理不好均有可能影响元分析结果的准确性,甚至有可能得到相反的结果。

为此,本研究整理分析有关这两个问题的文献,期待通过对文献的梳理,解决上述两个问题。

二、发表性偏倚的识别及解决办法(一)如何识别发表性偏倚发表性偏倚是指由于研究者不能完全占有相关领域的资料而造成元分析结果存在偏倚。

发表性偏倚常被称为“文件柜问题”,缘其类似于研究者没有将结果不显著的文献用于分析,就像把它们放在文件柜里(Rosenthal,1979)[1]。

造成偏倚的原因有二:一是元分析者很难收集到相关研究领域的所有文献,很多没有公开发表的文献是不易获取的;二是已经发表的文献中,证实了研究假设的居多,而有悖于研究假设的很少,同时元分析者也易将结果显著的研究纳入元分析中(Rosenthal,2001) [2]。

元分析理论基础 大全 超详细

元分析理论基础 大全 超详细
线弹性有限元一般包括线弹性静力学分析与线弹性动力学分析两方面。
非线性问题与线弹性问题的区别: 1)非线性问题的方程是非线性的,一般需要迭代求解; 2)非线性问题不能采用叠加原理; 3)非线性问题不总有一致解,有时甚至没有解。
有限元求解非线性问题可分为以下三类: 1)材料非线性问题
材料的应力和应变是非线性的,但应力与应变却很微小,此时应变与位移 呈线性关系,这类问题属于材料的非线性问题。由于从理论上还不能提供能普 遍接受的本构关系,所以,一般材料的应力与应变之间的非线性关系要基于试 验数据,有时非线性材料特性可用数学模型进行模拟,尽管这些模型总有他们 的局限性。在工程实际中较为重要的材料非线性问题有:非线性弹性(包括分 段线弹性)、弹塑性、粘塑性及蠕变等。
的平均值作为此两个单元合成的较大四边形单元形心处的应力。 如 2 单元的情况下,取平均应力可以采用算术平均, 即平均应力=(单元 1 的应力+单元 2 的应力)/2。 也可以采用精确一些的面积加权平均,
即平均应力=[单元 1 应力× 单元 1 的面积+单元 2 应力× 单元 2 面积](/ 单 元 1 面积+单元 2 面积)
有限元分析概念
有限元法:把求解区域看作由许多小的在节点处相互连接的单元(子域)所构 成,其模型给出基本方程的分片(子域)近似解,由于单元(子域)可以被分割成 各种形状和大小不同的尺寸,所以它能很好地适应复杂的几何形状、复杂的材料特 性和复杂的边界条件
有限元模型:它是真实系统理想化的数学抽象。由一些简单形状的单元组成, 单元之间通过节点连接,并承受一定载荷。
为有限个互不重叠的单元,在每个单元内,选择一些合适的节点作为求解函数的插
值点,将微分方程中的变量改写成由各变量或其导数的节点值与所选用的插值函数

元分析方法及应用

元分析方法及应用

05 元分析的优缺点及争议
元分析的优点
提高统计功效
通过合并多个研究的数据,元分析能够增加样本量,从而提高统 计检验的功效,使得效应量的估计更为精确。
解决研究间的异质性
元分析能够探讨不同研究间的异质性来源,通过亚组分析或元回 归分析等方法,揭示可能影响效应量的因素。
评估研究偏倚
通过对纳入研究的质量进行评估,元分析可以探讨研究偏倚对效 应量的影响,从而提供更可靠的证据。
性。
04 元分析在实证研究中的应 用
心理学领域的应用
治疗效果评估
元分析可用于评估心理治疗、药物治疗等干 预手段对特定心理问题的治疗效果。
心理特征研究
通过元分析,可以探究不同心理特征(如人格特质 、认知能力等)与行为表现之间的关系。
跨文化比较
元分析可用于比较不同文化背景下心理现象 的差异和相似性,为跨文化心理学研究提供 重要支持。
其他领域的应用
01
社会学领域
元分析可用于评估社会政策、社 会项目等的效果,探究社会现象 背后的原因和机制。
经济学领域
02
03
环境科学领域
通过元分析,可以评估经济政策、 企业策略等的效果,为经济发展 和企业管理提供科学依据。
元分析可用于评估不同环境保护 措施的效果,探究环境污染与生 态破坏的成因和解决方案。
03 元分析的方法和技术
文献检索与筛选
确定研究主题和范围
明确元分析的研究目的、主题和范围,以便进行有针对性 的文献检索。
选择数据库和检索策略
根据研究主题和范围,选择合适的数据库(如PubMed、 Web of Science等)和检索策略(如关键词、主题词、布 尔逻辑运算符等),以获取相关文献。

学术研究中的元分析方法

学术研究中的元分析方法

标题:学术研究中的元分析方法一、引言元分析是一种对多个研究进行系统化、综合性的分析方法,旨在提高研究结果的一致性、精确性和可靠性。

这种方法广泛应用于心理学、社会学、医学、教育学等众多领域。

本文将详细介绍元分析方法的理论基础、实施步骤、优势和局限性,并举例说明其在具体研究中的应用。

二、元分析方法的理论基础元分析的理论基础包括统计学、信息论和系统论。

统计学为元分析提供了数据分析的方法和工具;信息论强调元分析能够从多个研究中提取出更多的信息;而系统论则强调元分析能够将多个研究作为一个整体来考虑,从而更好地理解研究间的关系。

三、元分析的实施步骤1.文献检索:根据研究主题,系统地检索相关研究文献,确保全面覆盖研究领域。

2.文献筛选:人工筛选文献,确保纳入研究符合研究设计、样本量、时间跨度等要求。

3.数据提取:提取纳入研究的基本信息,如样本量、研究设计、主要结果指标等。

4.质量评估:对纳入研究的质量进行评估,以确保结果的可靠性。

5.数据整合:将提取的数据进行整合,建立数据库。

6.统计分析:采用适当的统计方法对整合后的数据进行分析,得出综合结论。

7.结果报告:将分析结果以图表、文字等形式报告,同时对研究局限性进行说明。

四、元分析的优势1.提高结果的一致性:通过对多个研究的综合分析,可以降低误差、提高结果的一致性。

2.增强结果可靠性:通过对研究质量的评估,可以降低偏倚对结果的影响,提高结果的可靠性。

3.增加结果可推广性:元分析的结果更具有普遍性和可推广性。

4.促进知识整合:元分析可以将多个研究作为一个整体来考虑,有助于知识的整合和系统化。

五、元分析的局限性1.纳入研究的局限性:由于纳入研究的局限性,可能导致结果偏离真实情况。

2.统计分析的局限性:统计分析方法的选择和使用可能会影响结果的质量。

3.结果解读的局限性:元分析的结果需要谨慎解读,因为单个研究的样本量通常较小,可能存在抽样偏差等问题。

六、举例说明元分析的应用以一项关于青少年心理健康的研究为例,该研究共纳入了五项相关研究,采用元分析的方法进行分析。

元分析方法的几个基本问题

元分析方法的几个基本问题

元分析方法的几个基本问题一、本文概述元分析方法作为一种统计工具,在科学研究中占据了重要的地位。

它通过整合和分析多个独立研究的结果,为我们提供了更全面、更深入的理解某一现象或问题的视角。

然而,正如任何科学工具一样,元分析方法在应用过程中也面临着一些基本问题。

这些问题涉及到元分析方法的适用性、准确性、可靠性以及解释性等方面,对于科学研究的严谨性和有效性至关重要。

本文旨在探讨元分析方法的几个基本问题,包括但不限于元分析的对象选择、效应量计算、权重分配、异质性检验以及偏倚评估等。

我们将逐一分析这些问题,并讨论如何解决它们,以提高元分析结果的可靠性和科学性。

我们还将强调在应用元分析方法时需要注意的一些重要原则,如公开透明、系统评价、严谨推断等。

通过本文的阐述,我们期望能够帮助读者更好地理解和应用元分析方法,从而更准确地评估科学研究的成果,推动科学知识的积累和发展。

二、元分析方法的基本概念元分析(Meta-Analysis)是一种统计学方法,旨在对多个独立的研究结果进行综合分析,以提供更全面、更精确的研究结论。

元分析通过汇总并重新分析来自不同研究的数据,增加样本量,提高统计效力,减少偏倚,更准确地估计研究效果的真实大小。

这种方法在社会科学、医学、心理学等领域得到了广泛应用。

元分析的基本步骤包括文献搜索、数据提取、质量评估、数据合成和结果解释等。

研究者需要全面搜索相关的研究文献,确定纳入元分析的研究范围。

然后,从纳入的研究中提取关键数据,如样本量、均值、标准差等,并对这些数据进行质量评估,以确保数据的可靠性和有效性。

接下来,通过统计学方法将这些数据进行合成,计算总体效应大小及其置信区间,以评估研究效果。

对元分析的结果进行解释和讨论,提出研究结论和建议。

在元分析中,常用的统计方法包括加权平均法、随机效应模型和固定效应模型等。

加权平均法是最简单的方法,它将各个研究的结果按照其样本量大小进行加权平均,得出总体效应大小。

元分析的特点、方法及其应用的现状分析

元分析的特点、方法及其应用的现状分析

元分析的特点、方法及其应用的现状分析一、本文概述元分析(Meta-analysis)作为一种统计技术,在社会科学、医学、心理学、教育学等多个领域具有广泛的应用。

它通过整合多个独立研究的结果,以定量的方式提供对某一问题或现象的全面、系统的理解。

本文旨在探讨元分析的特点、方法以及其在不同领域的应用现状,以期对元分析的发展和应用提供有益的参考。

具体而言,本文将首先阐述元分析的基本概念、特点及其与传统文献综述的区别;介绍元分析的主要方法和技术,包括数据收集、数据处理、统计分析等步骤;结合实例分析元分析在各个领域的应用现状,并探讨其存在的问题和发展趋势。

通过本文的综述,我们期望能够为研究者提供关于元分析的全面视角,推动其在更多领域的研究实践中得到应用和发展。

二、元分析的特点元分析(Meta-analysis)作为一种综合性的统计分析方法,具有一系列独特的特点,这些特点使得元分析在社会科学、医学、教育学等众多领域的研究中具有广泛的应用价值。

系统性:元分析的特点之一是系统性。

它要求对相关的研究进行全面的搜集和整理,从而确保分析的全面性和准确性。

这种系统性表现在对文献的严格筛选、数据提取和质量控制等方面,确保纳入分析的研究具有可比性和可靠性。

定量合成:元分析通过定量合成的方法,将多个研究结果进行整合,以得出一个综合的结论。

这种方法能够有效地解决单一研究结果的不一致性和局限性问题,提高结论的可靠性和稳定性。

统计效能:元分析采用统计学的原理和方法,对多个研究结果进行统计处理,从而得出一个更为准确和可靠的结论。

通过元分析,可以评估研究结果的效应大小、显著性水平以及不同研究之间的异质性等,为决策提供更加科学的依据。

跨研究比较:元分析还能够进行跨研究的比较和分析,从而揭示不同研究之间的共性和差异。

这种跨研究的比较有助于发现研究的趋势和规律,为未来的研究提供方向和建议。

灵活性:元分析具有一定的灵活性,可以根据研究目的和数据的不同特点选择不同的分析方法和模型。

元分析方法的几个基本问题

元分析方法的几个基本问题

元分析方法的几个基本问题
一元分析方法是一种普遍使用的统计分析方法,它可以帮助研究者了解一个变量是怎
样直接影响另一个变量,或者反之亦然。

此外,它也可以帮助研究者确定某个变量对另一
个变量的影响程度等等。

它的主要精神是觉得一个因变量如果被模拟的概率只有一个自变量,就能更容易完成变量之间的推论和比较。

关于一元分析,常见的几个基本问题是:
一、使用一元分析评估变量的确定性的最佳测量方法是什么?
常见的一元分析指标可以帮助研究者衡量一个变量在影响另一个变量时的确定性大小,这些指标一般包括回归分析中的R方、卡方检验和t检验。

二、一元分析中检验统计量变化影响推论的过程中,如何调整有效概率?
一般情况下,当研究者需要调整有效概率时,可以使用Bonferroni校正或Scheffe
校正方法,这些方法会将检验统计量变化影响推论的过程中的有效概率调整为比原来的概
率更精确的假设检验概率。

三、一元分析模型确定时,如何确定变量之间的相关性?
确定一元分析模型时,需要研究者对变量之间的相关性进行评估,若发现变量之间存
在相关性,即表明一元分析模型没有采用最佳变量进行模拟。

常见的评估变量相关性的工
具有皮尔森相关系数、线性回归分析,也可以使用Pearson-R公式,计算变量之间的相关
性系数。

四、一元分析中如何校准取样常识?
取样是一元分析的基本要素,由于取样的大小和结果正确与否直接相关,因此研究者
必须要采用适当的取样方法进行校准。

一般情况下,采用系统随机取样法是最常用的取样
方法,此外,也可以使用应用条件取样法、分层取样法等取样方法。

元分析2篇

元分析2篇

元分析2篇第一篇:元分析心理学研究近年来,元分析已成为心理学领域中一种常见的研究方法,通过对多篇研究进行综合分析,可以更好地理解特定问题的发展趋势和关键结果,以及学科中存在的研究限制和局限性。

本文将对元分析的基本概念、应用和挑战进行介绍和评价。

1. 元分析的基本概念元分析的基本思想是将多个独立的研究结果进行综合分析,以便得出总体结论。

元分析的过程包括以下几个步骤:(1)确定研究目标和问题:确定元分析的研究目标和问题,明确需要分析的研究类型、样本特征和关键变量等。

(2)收集研究文献:通过系统性检索和筛选,收集和获取符合研究目标和问题要求的研究文献。

(3)研究质量评价:对文献进行质量评价,筛选控制偏差和噪声较小的研究,确定可用于分析的文献。

(4)数据抽取和分析:从可用文献中抽取数据并进行分析,包括将研究结果进行转化和统计,建立模型并计算总体效应值和效应量大小等。

(5)结果解释和应用:根据分析结果对研究问题做出解释和应用,同时评估分析过程中存在的潜在偏差和不确定性等。

2. 元分析的应用和价值元分析可以在多个领域和问题中应用,包括人类和动物行为学、发展心理学、社会心理学、临床心理学等。

具体应用方面主要包括以下几个方面:(1)总体效应和效应量大小的估计:通过元分析可以估计特定变量和因素对总体效应的影响,从而更好地理解其可能的作用机制和发展趋势。

(2)变量的影响比较:通过比较不同变量对总体效应的影响程度,可以更准确地了解其相对重要性和贡献程度。

(3)研究结果的一致性检验:通过元分析可以检验不同研究结果的一致性和可靠性水平,对于防止研究复制和偏差具有重要的指导作用。

3. 元分析的挑战和限制虽然元分析在心理学领域具有广泛的应用和价值,但是它也存在一些挑战和限制,主要集中在以下几个方面:(1)变量和样本特征的异质性问题:不同研究结果的异质性可能导致效应量大小的差异和研究结论的不确定性增加。

(2)研究质量的差异性:不同研究之间存在的方法、操作和机制的差异性可能影响元分析结果的一致性和可靠性程度。

机械设计中有限元分析的几个关键问题

机械设计中有限元分析的几个关键问题

机械设计中有限元分析的几个关键问题【摘要】有限元分析在机械设计中扮演着至关重要的角色,能够帮助工程师们评估和改进其设计方案。

本文将讨论有限元分析的基本原理,常见的有限元分析软件,材料特性在分析中的重要性,边界条件的设置以及模型的网格划分。

这些内容都是机械工程师在进行有限元分析时需要掌握的关键问题。

我们还将探讨有限元分析在机械设计中的应用以及未来发展,以及在面对挑战时可能带来的机遇。

通过深入理解并掌握这些关键问题,工程师们可以更好地利用有限元分析技术来提高产品的性能和质量,从而为机械设计领域的发展做出更大的贡献。

【关键词】机械设计、有限元分析、重要性、应用、软件、基本原理、材料特性、边界条件、模型、网格划分、未来发展、挑战、机遇1. 引言1.1 机械设计中有限元分析的重要性在机械设计中,有限元分析是一种非常重要的工具。

通过有限元分析,工程师们可以模拟和分析机械结构在不同工况下的应力、变形和疲劳等情况,从而优化设计方案,提高产品的性能和可靠性。

有限元分析可以帮助工程师们更好地理解机械结构的工作原理,预测和解决潜在的设计问题,提高设计效率和减少成本。

在现代机械设计中,由于产品设计复杂度和工作环境的多样性不断增加,有限元分析的重要性也日益凸显。

通过有限元分析,工程师们可以在设计阶段就对产品进行多方面的性能评估,避免在实际制造和使用过程中出现意外问题。

在激烈的市场竞争中,产品的性能和质量往往决定了企业的竞争力,而有限元分析可以帮助企业更好地把握市场需求,提升产品品质,实现可持续发展。

有限元分析在机械设计中扮演着至关重要的角色,是现代工程设计不可或缺的一部分。

通过深入研究和应用有限元分析技术,我们可以提高产品的性能和可靠性,降低设计风险,为企业创造更大的经济效益和社会价值。

1.2 有限元分析在机械设计中的应用有限元分析在机械设计中的应用非常广泛,可以帮助工程师解决各种复杂的结构力学问题。

其中包括但不限于以下几个方面:1. 结构强度分析:有限元分析可以用来评估结构的强度和刚度,帮助工程师设计出更加安全可靠的机械结构。

第二章有限元分析基本理论

第二章有限元分析基本理论

第二章有限元分析基本理论有限元分析是一种数值计算方法,广泛应用于结构分析、流体力学、热传导等工程领域。

它通过将连续的物理问题离散化为有限个简单的子问题,再通过数值方法求解这些子问题,最终得到原始问题的近似解。

有限元分析的基本理论包括三个方面:离散化、加权残差和求解方法。

首先是离散化。

离散化是指将原始的连续问题转化为离散的子问题。

有限元分析中常用的离散化方法是将求解区域分割成有限的子域,称为单元。

每个单元内部的场量(如位移、温度等)可以用其中一种函数近似表示。

离散化的关键是选择适当的单元形状和适量的节点,使得子问题的离散解能够较好地近似原问题的解。

接下来是加权残差方法。

加权残差方法是有限元分析的核心思想,用于构造子问题的弱型方程。

弱型方程是原始问题的一种积分形式,由应力平衡和边界条件推导而来。

在加权残差方法中,我们引入加权函数,将弱型方程乘以权函数,再对整个求解区域进行积分,从而将连续问题转化为离散问题。

通过选择合适的权函数,可以使得该离散问题具有良好的数学特性,比如对称、正定等。

最后是求解方法。

有限元分析的求解方法主要包括直接法和迭代法。

直接法适用于小型问题,通过对离散问题的系数矩阵进行直接求解,得到场量的离散解。

而迭代法适用于大型问题,通过迭代求解线性代数方程组,得到场量的近似解。

迭代法的常用算法有雅可比法、高斯-赛德尔法、共轭梯度法等。

在求解中还需要注意计算误差的控制和收敛性的判定。

除了这三个基本理论,有限元分析还有一些相关的概念和技术。

例如,网格生成用于生成离散化的单元网格;后处理用于对离散解进行可视化和数据分析;材料模型用于描述材料的本构关系。

这些概念和技术在具体的有限元分析应用中,有着重要的作用。

综上所述,有限元分析的基本理论包括离散化、加权残差和求解方法。

离散化将连续问题转化为离散子问题,加权残差方法用于构造子问题的弱型方程,求解方法用于求解离散问题。

掌握这些基本理论,对于理解和应用有限元分析方法具有重要意义。

元分析法研究

元分析法研究

元分析方法的几个基本问题【内容提要】元分析是在传统的文献综述的基础上发展起来的一种新的将定性分析与定量分析相结合的文献综合方法。

该方法能较好克服传统文献综述的种种问题,但也存在综述研究所具有的一些难以克服的通病。

元分析在国外已经得到广泛应用,但在我国的社会科学研究中还很难见到有人使用该方法,不少学者对其还缺乏了解。

同时,元分析也容易被误用。

因此,有必要在社会科学领域加大对元分析方法的介绍、讨论和应用。

【摘要题】方法【关键词】元分析/文献综述/研究方法【正文】元分析是一种新的将定性分析与定量分析相结合的文献综合方法,自从美国教育心理学家Glass在1976年首次命名以来,已经在国外的社会科学研究中广泛应用,大量介绍元分析方法的书籍出版,一些应用软件也相继问世,但在我国的社会科学研究中却很少见到这样的研究,不少学者甚至还不了解元分析究竟是什么,因此很有必要对元分析的方法进行介绍和讨论。

本文讨论元分析的涵义、目的与意义、局限以及历史,以期能够对元分析方法在我国社会科学研究中的引入、讨论和应用起到抛砖引玉的作用。

一、元分析的涵义元分析的英文是meta-analysis,Meta是英文中的前缀,有更加全面或超常规的综合的意思。

国内将其译为元分析、荟萃分析、整合分析、汇总分析、二次分析、集成分析、再分析、汇后分析等,还有许多学者直接使用Meta分析。

它还有许多同义词,如总观评述(overview)、定量评论(quantitative review)、定量综合(quantitative synthesis)、资料汇总(data pooling)、资料综合(data synthesis)等。

Glass对元分析的定义是: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。

[1]之后的许多统计学家也作了类似定义,即把元分析仅看作是对以往研究结果进行定量合并的统计分析方法。

因此,Milos把前阶段的元分析称作典型或定量元分析(classic meta-analysis or quantitative meta-analysis)[2]。

(一)元分析的基本内容

(一)元分析的基本内容

元分析定量地综合某一领域的各项研究成果,一直是心理科学研究发展的的重要子目标。

虽然早已有研究者尝试对各项在方法、被试、程序、统计方法等诸多方面不同的研究进行分析和综合,但这类分析、综合大多为描述性质,无法给出一个定量的结论。

而元分析则在定性分析的基础上引入了定量分析方法,能够在定量层面上综合各项独立研究的成果,从而形成一个综合结论。

现在,越来越多的研究者已经开始从传统的文字综述方法转向使用元分析这种对研究进行定量综合的方法了。

(一)元分析的基本内容元分析是对已有同类研究结论进行综合评价、分析,整合,以获得普遍性、概括性结论的方法。

元分析的提出离不开对有关成功复制的传统观点的重新审视,正是基于对成功的实验复制的新见解,研究者们才提出了元分析的主要指标——效应度。

1.关于成功复制的观点在心理学研究中,积累研究成果的关键在于对实验的成功复制。

一个科学的心理学实验通常是可以被成功复制的、可被验证的。

什么情况下才能认为是成功地复制了一个研究?关于实验复制的传统观点有两个主要特征:①将显著性水平作为一项研究的概括统计量;②用二分法来判断实验复制的成功与否。

例如,如果两次研究结果都达到或都未达到p<0.05,就认为复制是成功的;若一次是p<0.05而另一次是p>0.05,则认为复制失败。

在这种二元决策中,除了p≤0.05和p>0.05或一些我们认为可以“拒绝零假设”的重要的显著性水平外,其他水平上的p的差别都不在考虑范围之内。

这种只依据是否达到某一显著性水平来判断实验复制成功与否的方法已受到越来越多研究者的批评。

现在,人们对“成功的实验复制”有了新的认识,该观点的两个主要特征为:①认为一项研究最重要的概括统计量是效应度而非显著性水平;②以连续的方式(如置信区间)来评估一个实验复制成功与否。

例如,并不说两个研究是否成功或不成功地复制了对方,而是用从这两个研究中得出的效应度的差异程度来反映复制成败的程度。

这与传统观点中对研究结果的含义的理解是不同的,元分析中的效应度等概念正是建立在这种对研究结果的理解基础之上。

元分析常见问题及解决方法

元分析常见问题及解决方法

表 性偏 倚 在 元分 析过 程 中是 一 个较 为 重要 的 步骤 ,但 是 国 内的 元 分析 文 献 中较 少 涉及 此 过 程 ;二是 随 机效 应 模 型和 固定效 应 模型 选 择标 准 误用 。上 述 两个 问题 如果 处 理 不好
直观 的观察法 常用漏斗 图法 ( f u n n e l p l o t ) ,它由
只 适用 于 固 定效 应模 型 。在 随机 效应 模 型 中 ,方 差 被 区分
些缺点 ,研究者提出了统计的方法。常见的统计方法包有
F a i l — s a f e N、E g g e r 回归系 数 、T r i m a n d F i l l 。
居 多 ,而 有悖 于 研 究假 设的 很 少 , 同时 元分 析者 也 易将 结
分析某领域研究的趋势 ,整合不统一的研究结论 ,探寻新
的研 究方 向 。近年 来 ,国内 介绍 、应用 元 分析 的 论文 逐 渐 增 多 。但是 ,同 国外 的 元分 析论 文 相比 ,国 内元 分析 论 文
L i g h t  ̄ l : l Pi l l e me r 于1 9 8 4 年 提 出 。 漏斗 图将 各 个 研究 表 示
为直角坐标系里的散点图。一般来说 ,X 轴是效应量值 ,Y
轴 是 样 本量 。各个 研 究表 示 为坐 标 系 内的 点 。漏 斗 图的 理 论 依 据 是 样 本量 越 大 , 其对 效 应 量 值 的估 计 也 就 越 准确 , 样 本 量越 小 ,其误 差也 越 大 。具 体 表现 为 漏斗 图 里样 本 量

果显著的研究纳入元分析中 ( Ro s e n t h a l ,2 0 0 1) 。偏
倚一 般 体现 为 结果 偏 向于 研 究者 的 原假 设 。常用 的 评定 方 法有 两类 : 直观 的观 察 法和统 计的 方法 。

人教版数学高二备课资料谈谈回归分析基本思想中的四个问题

人教版数学高二备课资料谈谈回归分析基本思想中的四个问题

谈谈回归分析基本思想中的四个问题一.相关关系研究两个变量间的相关关系是学习本节的目的。

对于相关关系我们可以从下三个方面加以认识:(1)相关关系与函数关系不同。

函数关系中的两个变量间是一种确定性关系。

例如正方形面积S 与边长x 之间的关系2x S =就是函数关系。

即对于边长x 的每一个确定的值,都有面积S 的惟一确定的值与之对应。

相关关系是一种非确定性关系,即相关关系是非随机变量与随机变量之间的关系。

例如人的身高与年龄;商品的销售额与广告费等等都是相关关系.(2)函数关系是一种因果关系,而相关关系不一定是因果关系,也可能是伴随关系。

例如有人发现,对于在校儿童,身高与阅读技能有很强的相关关系。

然而学会新词并不能使儿童马上长高,而是涉及到第三个因素——年龄,当儿童长大一些,他们的阅读能力会提高而且由于长大身高也会高些。

(3)函数关系与相关关系之间有着密切联系,在一定的条件下可以相互转化。

例如正方形面积S 与其边长x 间虽然是一种确定性关系,但在每次测量边长时,由于测量误差等原因,其数值大小又表现出一种随机性。

而对于具有线性关系的两个变量来说,当求得其回归直线后,我们又可以用一种确定性的关系对这两个变量间的关系进行估计。

相关关系在现实生活中大量存在,从某种意义上讲,函数关系是一种理想的关系模型,而相关关系是一种更为一般的情况。

因此研究相关关系,不仅可使我们处理更为广泛的数学应用问题,还可使我们对函数关系的认识上升到一个新的高度。

二.回归分析现阶段所研究的回归分析是回归分析中最简单,也是最基本的一种类型——一元线性回归分析。

对于线性回归分析,我们要注意以下几个方面:(1)回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的方法。

两个变量具有相关关系是回归分析的前提。

(2)散点图是定义在具有相关系的两个变量基础上的,对于性质不明确的两组数据,可先作散点图,在图上看它们有无关系,关系的密切程度,然后再进行相关回归分析。

国外管理学研究中的元分析评介

国外管理学研究中的元分析评介

国外管理学研究中的元分析评介在国外管理学研究中,元分析作为一种新型的研究方法,越来越受到。

元分析能够对已有的研究进行系统评价和整合,从而为管理实践提供更有针对性的指导。

本文将介绍元分析的基本概念、应用情况及其优缺点,以期为相关研究提供参考。

元分析是一种通过对多个相关研究进行统计分析的方法,目的是整合和理解这些研究的结果和结论。

元分析的主要过程包括:明确研究问题、收集相关研究、筛选符合条件的研究、提取和分析数据、得出结论并提出建议。

元分析相较于传统分析方法,具有更高的可靠性和客观性,因为它可以对多个研究进行综合分析,避免单个研究的片面性。

在国外管理学研究中,元分析被广泛应用于各个领域。

例如,在组织行为学中,元分析可以用来评价不同激励措施的效果;在战略管理中,元分析可以用来评估不同竞争策略的优劣;在人力资源管理中,元分析可以用来探讨员工参与对组织绩效的影响。

通过元分析,研究者可以对某一研究主题进行全面的评价和分析,为管理决策提供更为可靠的依据。

元分析具有以下优点:可以对多个研究进行综合分析,提高结论的可靠性和客观性;可以明确地定义和分析研究问题,避免研究的模糊性;可以通过筛选相关研究,确保分析的数据质量。

但是,元分析也存在一些缺点:如对数据的要求较高,需要足够的研究和数据支持;同时,元分析过程较为复杂,需要较高的统计学知识和分析能力。

本文对国外管理学研究中的元分析进行了评介。

元分析作为一种新型的研究方法,通过对多个相关研究进行统计分析,能够为管理实践提供更有针对性的指导。

在国外管理学研究中,元分析被广泛应用于各个领域,具有提高结论可靠性和客观性等优点。

元分析也存在对数据要求较高、分析过程较为复杂等缺点。

未来,需要进一步深入研究元分析在管理学中的应用,探讨如何提高元分析的可靠性和实用性,从而为管理领域提供更为有效的指导。

管理学研究者也需要加强对元分析方法的学习和应用,以提高研究的质量和水平。

随着传媒技术的不断发展,植入式广告在全球范围内日益受到。

元分析的缺点

元分析的缺点

元分析的缺点一、什么是元分析?1976年学者GIaSS所下定义:“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二也称为“典型或定量元分析”。

定量地综合某一领域的各项研究成果,一直是科学研究发展的的重要子目标。

虽然早已有研究者尝试对各项在方法、被试、程序、统计方法等诸多方面不同的研究进行分析和综合,但这类分析、综合大多为描述性质,无法给出一个定量的结论。

元分析在定性分析的基础上引入了定量分析方法,能够在定量层面上综合各项独立研究的成果,从而形成一个综合结论。

现在,越来越多的研究者已经开始从传统的文字综述方法转向使用元分析这种对研究进行定量综合的方法To二、元分析的优点元分析是对已有同类研究结论进行综合评价、分析,整合,以获得普遍性、概括性结论的方法。

元分析作为一种可以对研究结果进行定量分析和概括的综合方法,改变了以往仅以单一研究的结果作为依据的研究传统,使得具有较高价值的普遍性结果或结论能够从以往积累的众多研究中被提取出来,这对于实践的积累和理论的发展均具有重要的推动作用。

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。

具体体现在:(1)元分析运用各种手段从一群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;(2)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;(3)元分析给出的通常是一般性的结论,是系统的和可重复的;(4)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。

三、元分析的缺点元分析具有优点,也存在下列局限:(1)由于不同的研究所采用的研究方法和研究实验材料可能存在不一致,因此对其结果进行整合有可能是不适合的,即“apples-and-orangesproblem v o方法和性质的异质性,元分析所纳入的各项独立研究具有不同的自变量、因变量或不同类型的样本单元,虽然有些元分析研究已将这些不同之处作为缓和变量(moderatorvariables)进行处理,但是各项独立研究间的异质性必定会使其在某种程度上缺乏可比性。

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3.关于各独立研究的质量评价(quality assessment)问题。进行元分析时,各个研究的质量常常是参差不齐的,如果把高质量和低质量的研究合并在一起,并给予相同的权值(weight),就会带来结果的偏倚甚至是错误,因为低质量的研究在结果估计时就可能已经存在错误和无法纠正的偏倚了,因此包含低质量的研究会增加结果变量的变异度和偏倚,增大犯第一或第二类错误的概率。因此,有很多学者都推荐使用各种质量评估办法,并建议将质量评分作为权值以调整结果。但质量评分又增加了主观标准,不同的评价者可能会得出不同的结果,同时可能严重地混淆异质性来源。由于争论的存在,究竟该如何解决这个问题,目前还没有定论。
二、元分析的目的和意义
科学研究都必须建立在前人研究的基础之上,而实践工作者也非常关心一些基本问题的研究结论,如某种心理疗法的效果究竟如何。因此,总结前人的研究是一项很重要的工作,这就是所谓的文献综述(literature review)。但传统的文献综述常常难以让人满意,因为它容易出现以下几个问题:(1)以定性分析或描述为主,难以给出一个定量的结论。同时,当所研究的实验数量不断增加时,得出错误结论的机率也随之增加。(2)如果有关研究的数量众多,如有500个,那么要从这么多的研究结果中得出一个一般性的结论已超出了个人的能力。(3)综述者究竟使用了哪些文献常常不得而知。因为综述者一般不会详细交待文献检索的范围和方式,比如是否同时进行计算机检索和手工检索,计算机检索中使用了哪些数据库,哪些关键词,是否检索了硕士论文和博士论文,检索了哪些语种的外文文献等。综述者一般也不会交待进行综述时排除了哪些检索到的文献,其依据是什么。(4)传统综述中没有考虑研究质量、样本大小等因素对研究结论带来的影响。(5)使用同样的文献,不同的综述者可以得出不同的结论。综述者常常没有或难以说清其依据什么最后得出一个结论,特别是对于那些有争议的问题,是如何看待和判断不同甚至是完全相反的研究结果的。因此综述者很可能基于自己的见解,采取简单化的方式处理一些研究结果,从而得出与自己观点类似的结论。
元分析方法的几个基本问题
【作 者】夏凌翔
【作者简介】夏凌翔,西南师范大学心理学院博士研究生。(重庆 400715)
【内容提要】元分析是在传统的文献综述的基础上发展起来的一种新的将定性分析与定量分析相结合的文献综合方法。该方法能较好克服传统文献综述的种种问题,但也存在综述研究所具有的一些难以克服的通病。元分析在国外已经得到广泛应用,但在我国的社会科学研究中还很难见到有人使用该方法,不少学者对其还缺乏了解。同时,元分析也容易被误用。因此,有必要在社会科学领域加大对元分析方法的介绍、讨论和应用。
总之,传统的文献综述未使用任何系统方法来对所综述内容的原始数据进行收集、综合,也未进行定量综合,因此常常只是罗列以往的研究结果,同时研究结论不可避免带有主观性。
元分析作为一种定量的综合文献的方法和传统的文献综述是有很大不同的,它可以在很大程度上克服传统的文献综述中的这些问题。因为元分析是较高一级逻辑形式上的文献综述,以原始研究结果为单位,设计较严密,强调对有关研究进行全面的文献检索,有明确的文献纳入和排除的标准,系统地考虑了研究的对象、方法、测量指标等对分析结果的影响,对纳入文献进行了严格评价,并在此基础上对结果进行定量的合并。所以,与传统的文献综述相比,元分析能最大限度地减少各种偏倚,确保结论的科学性、客观性和真实性。
简单地说,元分析就是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。它是回顾性和观察性的,是对传统综述的一种改进,是概括以往研究结果的一种方法,包括大量的方法和技术,具有全面、系统和定量的特点,可以用以对以前的具有不同研究设计的和不同时期收集到的资料进行整合。它最初应用于随机对照试验,现在已扩大到非实验性研究。
总的来说,元分析目前还不能很好解决潜在的各种偏倚问题,这是元分析的局限,也是进行元分析必须注意的问题。
2.收集到的资料中缺少元分析所需的数据。有许多收集到的文献常由于以下原因而不能被利用:(1)只收集到摘要;(2)文献对最初的研究结果进行的是有选择的报道;(3)文献对原始数据描述不完整。这就使进入元分析的文献大大减少,从而降低了元分析的综合能力。
1.各种偏倚(bias)及其控制。可以说,在元分析的各个步骤中均有可能产生偏倚,而偏倚的存在对元分析的结果产生较大影响,甚至会使元分析产生错误的结论。常见的偏倚可以划分为汇集偏倚、选择偏倚(selection bias)和研究内偏倚三类。其中,选择偏倚是指根据文献纳入标准选择符合要求的文献时产生的偏倚,包括纳入标准偏倚和选择者偏倚等,其主要是由于元分析者有时会根据自己想要得到的结果和已有的知识,有目的地选择或放弃某些文献造成的。研究内偏倚是在资料提取时产生的偏倚,主要包括从纳入的研究中提取的数据信息不准确所致的提取者偏倚,以及对研究质量的评价不恰当产生的研究质量评分偏倚等。最后,也是最难控制的是汇集偏倚问题。
要减少汇集偏倚对元分析结果的影响,首先要全面收集发表和未发表的研究,不过搜索未发表的研究是相当困难的。其次,要识别和控制发表偏倚和文件抽屉,还可以应用有关统计方法评估各种偏倚对研究结果的影响,如绘制漏斗图(funnel plot)、秩和相关检验、线性回归法、失效安全系数(failsafe N,Nfs)、敏感性分析(sensitivity analysis)等等。其中失效安全系数是一种常用方法,通过它能计算出需要多少个阴性试验的结果才能使结论逆转。
虽然与传统的文献综述相比元分析具有许多优点,但也存在着不少局限与问题,因此关于元分析的争论从来就没有停息过,如Feins认为,元分析方法本身存在一些缺陷,例如其结果的重复性,精确性较差,不适合外推,甚至有时会造成错误的结论。[5]因此在学习和应用元分析之前必须对其自身的局限有充分的认识。#p#分页标题#e#
4.桔子与苹果问题及其控制。对元分析的最尖锐的批评之一就是认为其不应该将研究对象、结果测量指标、实验设计以及测量方式等不同的各项研究所得的结果结合在一起,因为这就好比将桔子与苹果拿来比较,是很难得出 题】方法
【关 键 词】元分析/文献综述/研究方法
【正 文】
元分析是一种新的将定性分析与定量分析相结合的文献综合方法,自从美国教育心理学家Glass在1976年首次命名以来,已经在国外的社会科学研究中广泛应用,大量介绍元分析方法的书籍出版,一些应用软件也相继问世,但在我国的社会科学研究中却很少见到这样的研究,不少学者甚至还不了解元分析究竟是什么,因此很有必要对元分析的方法进行介绍和讨论。本文讨论元分析的涵义、目的与意义、局限以及历史,以期能够对元分析方法在我国社会科学研究中的引入、讨论和应用起到抛砖引玉的作用。
具体地说,元分析具有以下作用:(1)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。应用元分析可以得到同类研究的平均效应水平,使有争议甚至相互矛盾的研究结果得出一个定量的结论,同时使效应估计的有效范围更精确。(2)提高统计分析的功效。有时候由于样本量较小等原因,使研究结果不能得出统计学上的显著差异,并不一定就是处理无效应。这时,应用元分析把许多同类研究结果进行合并分析,因此增大了样本量,起到改进和提高统计学检验功效的目的,可以使一些相对较弱的效应也显现出来,同时也提高了对结论的论证强度和效应的分析评估力度。(3)揭示和分析多个同类研究的分歧。由于研究水平、条件、抽样等原因可能使同类研究的质量有较大差异,多个研究结果也可能存在较大分歧,这时元分析可以揭示出单个研究中的不确定性,并通过异质性(齐性)检验(tests for heterogeneity)等方法考察研究间异质性(hete rogeneity)的原因,揭示文献异质性的来源,估计可能存在的各种偏倚(bias)。(4)为确定新的研究问题和对新实验的设计提供帮助。通过元分析能发现以往研究的不足之处,回答单个研究中尚未提及或不能回答的问题,揭示单个研究中存在的不确定性,并据此提出新的研究假说、课题和方向。(5)具有处理大量文献的能力,不受研究数目的限制。(6)节省研究费用。由于研究对象数量的限制、各种干扰因素的影响以及研究本身的偶然性等原因,许多研究结果可能不一致甚至相反,要解决这个问题除了使用元分析外,还可以通过严格设计大规模随机试验来进行验证。但这种办法费时、费力,使用元分析则可以节约费用。(7)研究发表偏倚(publication bias)等综述研究中不可避免的问题。
总之,元分析是获取和评价大量文献的科学方法,在当今知识爆炸的时代,当需要系统总结、分析以往的工作,为科学决策提供依据时,元分析是合并现有信息的最好方法之一,有助于研究者和实践工作者对文献进行分析与评价,从而在较少的时间、人力和物力的投入下获取更多的信息。
三、元分析的局限性与质量控制
一、元分析的涵义
元分析的英文是meta-analysis,Meta是英文中的前缀,有更加全面或超常规的综合的意思。国内将其译为元分析、荟萃分析、整合分析、汇总分析、二次分析、集成分析、再分析、汇后分析等,还有许多学者直接使用Meta分析。它还有许多同义词,如总观评述(overview)、定量评论(quantitative review)、定量综合(quantitative synthesis)、资料汇总(data pooling)、资料综合(data synthesis)等。Glass对元分析的定义是: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。[1]之后的许多统计学家也作了类似定义,即把元分析仅看作是对以往研究结果进行定量合并的统计分析方法。因此,Milos把前阶段的元分析称作典型或定量元分析(classic meta-analysis or quantitative meta-analysis)[2]。随着元分析方法应用范围的扩大和自身的发展,学者们认识到元分析中应该既有定量分析也有定性分析,因此不再将元分析简单看作一种统计分析,而是作为综合多个同类研究的结果,对研究效应进行定量合并的分析研究过程和系统方法,如Ellenberg将其定义为: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,剖析研究差异特征,综合评价研究结果。[3]Sacks等对其的定义是:对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。[4]
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