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元分析使用介绍2Comprehensive Meta-Analysis(CMA)是一套操作界面友好,然而又非常强大的足以满足您所有研究需要的元分析软件包CMA 2版本更新：数据输入 使用电子表格式界面输入数据 以超过100种不同的格式输入效应大小(effect size)或治疗效应(treatment effect )数据 以每个研究自己的格式输入数据例如，一个研究输入事件数和样本量数据，另外一个输入比值比(odds ratio)和置信区间等 在同一个分析中包含多种研究设计从使用独立组，配对/匹配设计，或交叉试验的研究输入数据程序将为每个设计计算标准误，允许您在同一个分析中合并不同设计 在同一个分析中包括前瞻性(prospective )和回顾性(retrospective )研究中得到的数据 retrospective 包括连续，二元和相关数据程序在比值比，标准化均值差(standardized mean differences,SMD)和相关间转换数据结构 研究间的独立子组 研究间多个结果 结果间的多个时间点 研究间的多重比较(Placebo vs A 和Placebo vs B)计算选项 固定效应(fixed effect)和/或随机效应(random effects)模型 逆方差(Inverse variance)，Mantel Haenszel或Peto加权(Mantel Haenszel) 使用和其他程序比如RevMan或Stata同样计算算法的选项数据导入 从其他程序中导入数据，包括Stata，RevMan，Excel和SPSS累积分析(Cumulative analyses) 重复运行分析，每次迭代添加额外的研究，显示证据如何随时间转变敏感性分析(Sensitivity analysis) 重复运行分析，每次迭代删除一个研究，显示研究对组合效应的影响方差分析 使用方差分析(ANOVA)评估分类缓和变量(moderators)的影响 选择固定效应，混合效应，完全随机效应Meta回归 使用Meta回归评估连续预测变量的影响 自动创建散点图 选择固定效应，混合模型高分辨率图形 为研究，子组和组合效应指定符号。

设置符号为常量大小或根据研究加权成比例 修改全局或图形中的每个元素的颜色设置格式和颜色方案模板 直接导出到Word或PowerPoint或保存为文件发表偏倚(Publication bias) 采用精确性或标准误的漏斗图(Funnel plots) 经典Fail-Safe N Orwin Fail-Safe N 截取和填充 秩相关检验 回归检验 程序生成统计量，图形，和详细的文字报告效应大小测量 对于那些关注治疗效应或其他效应大小的研究，程序将计算比值比(odds ratio)，风险率(risk ratio)，风险差(risk difference)，标准化均值差（standardized mean difference,d），偏差校正标准差（bias-corrected standard difference ,Hedges’s g），原始均值差，相关性，风险比，速率比，等等 进行研究，在事件或方法寻找一组的程序将计算风险，利率，或平均 对于（如回归系数）其他措施，计划将与通用的指标这是可用既为原始值和日志值程序特征包括...对于研究者CMA极其容易学习和使用，有着清楚而且交互式的操作界面。

交互式指导将带领您穿越分析中的所有步骤，让新用户在几分钟内就可以入门分析过程对于统计学家CMA是由多名公认的在元分析(meta-analysis)领域的专家共同开发的，他们都在US和UK软件包含了大量的用于数据输入，分析和显示的高级选项对于学校老师通过CMA，元分析的逻辑变得栩栩如生使用程序可以帮助解释复杂问题，比如研究权重对于组合效应的影响，异质性(heterogeneity)的含义,或者固定效应和随机效应之间的差异由专家团队开发CMA是由在美国和英国的多名公认的在元分析(meta-analysis)领域的专家共同开发的 CALL or EMAIL 021 51383122(赵先生 606分机) 021 50391087 frank#(发信时请将#替换为@)  4 / 4。