心理学研究方法元分析
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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。
17
理想状态
我们可以把不同作者对相同问题进行的研究看 作是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。
8
小的效应量也可能具有重要意义： 1. 自变量的操纵代价极小
➢ 一块饼干与助人行为
2. 因变量的改变极为困难
➢ Milgram（1963）的服从实验
9
二、元分析的含义
primary analysis: 第一手分析，对单项研究中得到的数据进行分析
以验证假设。 Secondary analysis:
25
三、对文献进行编码，并根据纳入标准，选出 符合要求的纳入文献
确定纳入标准和排除标准 根据纳入标准和排除标准筛选收集的原始文献 确定原始文献质量的评价标准 两个人分别完成筛选和质量评价
26
四、纳入研究的质量评价
内部效度： 其研究方法是否合理， 统计分析是否正确， 结论是否可靠， 研究结果是否支持作者的结论等。
3
2、效应量(effect size)： ➢ 反映实验处理效应或变量间相关程度的大小。 均值差异的效应量：
以控制组的标准差或联合标准差为单位表示实验组 和控制组之间的差异。
ES Me Mc Sc
4
效应量大小与实际意义
（原始数据）
阿斯匹林 安慰剂
总计
发作
104 189 293
未发作
10933 10845 21778
23
四、元分析的基本过程
一、提出问题，制定计划
有意义 一般来自于当前存在争论的研究问题 目前或近期有没有发表的系统性综述 目前有没有一定数量的可供使用的原始文献
24
二、检索相关文献
确定检索主题词 确定检索数据库 确定检索年限 非发表文献的搜集方法
会议 网站 同行了解 准备与作者联系的相关文件
总计
11037 11034 22071
5
效应量大小与实际意义
（百分比）
阿斯匹林 安慰剂
总计
发作
0.94 1.71 1.33
未发作
99.06 98.29 98.67
总计
100 100 100
6
显著性 = 效应量×研究规模
7
3、原因量(cause size)：
➢ 反映研究中实施自变量的力度或难易程度。 ➢ 服药一天 vs. 服药一年 ➢ 教改实验一月 vs. 教改实验三年
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
15
从均数为1.5，标准差为0.7的正态总体的140次随机抽样结果
16
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。
18
源自文库
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；研究结果不一定都能发表到专 业杂志上。
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、和目前普遍能够接受 的观点一致的文章可能更容易发表在专业杂志上。
重复发表。 人为地修改数据。
19
三、元分析的目的和意义
21
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。 ②提高统计分析的功效。 ③揭示和分析多个同类研究的分歧。
22
④为确定新的研究问题和对新实验的设计提供帮助。 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。 ⑦研究发表偏向(publication bias)等问题。
第二手分析，对研究进行再分析(re-analysis)以验证 新的假设或者运用更适合的分析方法。
10
❖Glass（1976）：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。 ❖Ellenberg(1988)：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（1987）：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。
传统文献综述存在的一些问题： ①以定性分析或描述为主，难以给出一个定量的结论。 当所涉及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。
20
③综述者究竟使用了哪些文献常常不得而知。 ④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。 ⑤使用同样的文献，不同的综述者可以得出不同的结 论。
元分析 Meta-Analysis
1
一、相关概念
1、显著性(significance) 2、效应量(effect size) 3、原因量(cause size)
2
1、显著性(significance)： ➢ 反映结果或结论的可靠性。 ➢ I型错误与II型错误 ➢ 统计功效 ➢ 边缘显著（marginally significant）
13
元分析所依据的统计学思想
在用样本信息推断总体参数时，是存在抽样误差 的，并且抽样误差的大小与样本量的大小有关。
统计学用抽样分布的理论来描述样本统计量的变 化规律。
14
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。
11
❖ 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。
12
一般研究以单个被试为最小的分析单位；元分 析以单个研究为分析单位。 从研究中能够获取何种分析数据？
=1.501,=0.699。这样做的结果是提高了估计的精 度。
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理想状态
我们可以把不同作者对相同问题进行的研究看 作是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。
8
小的效应量也可能具有重要意义： 1. 自变量的操纵代价极小
➢ 一块饼干与助人行为
2. 因变量的改变极为困难
➢ Milgram（1963）的服从实验
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二、元分析的含义
primary analysis: 第一手分析，对单项研究中得到的数据进行分析
以验证假设。 Secondary analysis:
25
三、对文献进行编码，并根据纳入标准，选出 符合要求的纳入文献
确定纳入标准和排除标准 根据纳入标准和排除标准筛选收集的原始文献 确定原始文献质量的评价标准 两个人分别完成筛选和质量评价
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四、纳入研究的质量评价
内部效度： 其研究方法是否合理， 统计分析是否正确， 结论是否可靠， 研究结果是否支持作者的结论等。
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2、效应量(effect size)： ➢ 反映实验处理效应或变量间相关程度的大小。 均值差异的效应量：
以控制组的标准差或联合标准差为单位表示实验组 和控制组之间的差异。
ES Me Mc Sc
4
效应量大小与实际意义
（原始数据）
阿斯匹林 安慰剂
总计
发作
104 189 293
未发作
10933 10845 21778
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四、元分析的基本过程
一、提出问题，制定计划
有意义 一般来自于当前存在争论的研究问题 目前或近期有没有发表的系统性综述 目前有没有一定数量的可供使用的原始文献
24
二、检索相关文献
确定检索主题词 确定检索数据库 确定检索年限 非发表文献的搜集方法
会议 网站 同行了解 准备与作者联系的相关文件
总计
11037 11034 22071
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效应量大小与实际意义
（百分比）
阿斯匹林 安慰剂
总计
发作
0.94 1.71 1.33
未发作
99.06 98.29 98.67
总计
100 100 100
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显著性 = 效应量×研究规模
7
3、原因量(cause size)：
➢ 反映研究中实施自变量的力度或难易程度。 ➢ 服药一天 vs. 服药一年 ➢ 教改实验一月 vs. 教改实验三年
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
15
从均数为1.5，标准差为0.7的正态总体的140次随机抽样结果
16
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。
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源自文库
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；研究结果不一定都能发表到专 业杂志上。
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、和目前普遍能够接受 的观点一致的文章可能更容易发表在专业杂志上。
重复发表。 人为地修改数据。
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三、元分析的目的和意义
21
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。 ②提高统计分析的功效。 ③揭示和分析多个同类研究的分歧。
22
④为确定新的研究问题和对新实验的设计提供帮助。 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。 ⑦研究发表偏向(publication bias)等问题。
第二手分析，对研究进行再分析(re-analysis)以验证 新的假设或者运用更适合的分析方法。
10
❖Glass（1976）：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。 ❖Ellenberg(1988)：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（1987）：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。
传统文献综述存在的一些问题： ①以定性分析或描述为主，难以给出一个定量的结论。 当所涉及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。
20
③综述者究竟使用了哪些文献常常不得而知。 ④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。 ⑤使用同样的文献，不同的综述者可以得出不同的结 论。
元分析 Meta-Analysis
1
一、相关概念
1、显著性(significance) 2、效应量(effect size) 3、原因量(cause size)
2
1、显著性(significance)： ➢ 反映结果或结论的可靠性。 ➢ I型错误与II型错误 ➢ 统计功效 ➢ 边缘显著（marginally significant）
13
元分析所依据的统计学思想
在用样本信息推断总体参数时，是存在抽样误差 的，并且抽样误差的大小与样本量的大小有关。
统计学用抽样分布的理论来描述样本统计量的变 化规律。
14
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。
11
❖ 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。
12
一般研究以单个被试为最小的分析单位；元分 析以单个研究为分析单位。 从研究中能够获取何种分析数据？